
mcp-proxy Servidor MCP
O servidor mcp-proxy MCP faz a ponte entre os transportes MCP Streamable HTTP e stdio, permitindo integração perfeita entre assistentes de IA e diversos servido...
Agregue múltiplos servidores MCP em um único endpoint unificado para fluxos de trabalho de IA otimizados, com streaming em tempo real e configuração centralizada.
O Servidor Proxy MCP é uma ferramenta que agrega e serve múltiplos servidores de recursos MCP (Model Context Protocol) através de um único servidor HTTP. Atuando como um proxy, ele permite que assistentes de IA e clientes se conectem simultaneamente a diversos servidores MCP, combinando suas ferramentas, recursos e capacidades em uma interface unificada. Essa configuração simplifica a integração, pois desenvolvedores e fluxos de trabalho de IA podem acessar várias fontes de dados externas, APIs ou serviços por meio de um único endpoint. O Servidor Proxy MCP suporta atualizações em tempo real via SSE (Server-Sent Events) ou streaming HTTP e é altamente configurável, facilitando a execução de tarefas complexas como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou interações com APIs ao roteá-las pelos servidores MCP subjacentes apropriados.
Nenhuma informação sobre modelos de prompt é fornecida no repositório ou documentação.
Não há recursos explícitos documentados no repositório ou na configuração de exemplo. O servidor agrega recursos dos servidores MCP conectados, mas nenhum é listado diretamente.
Nenhuma ferramenta é fornecida diretamente pelo Servidor Proxy MCP; ele atua como proxy para ferramentas de outros servidores MCP configurados (como github, fetch, amap, conforme visto no exemplo de configuração).
mcpServers
."mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Proteja suas chaves de API usando variáveis de ambiente, conforme mostrado acima.
mcpServers
:"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Use variáveis de ambiente para tokens secretos.
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Use variáveis de ambiente para credenciais sensíveis.
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Proteja as chaves de API usando a propriedade env
, como no exemplo.
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"mcp-proxy": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “mcp-proxy” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua própria URL do servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt documentado no repositório. |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhuma definição explícita de recursos; agrega de outros servidores MCP. |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma ferramenta direta; faz proxy de ferramentas dos servidores configurados. |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Configuração suporta env para segredos. |
Suporte a Amostragem (menos relevante) | ⛔ | Não mencionado na documentação disponível. |
Com base no exposto, o MCP Proxy é uma camada útil de agregação para recursos MCP, mas não possui ferramentas, recursos ou modelos de prompt diretos; é principalmente uma solução de configuração e roteamento.
Este servidor MCP é melhor classificado como uma ferramenta de backend, não indicada para uso isolado, mas excelente para agregar e gerenciar múltiplos servidores MCP em um fluxo de trabalho unificado. Sua documentação é clara quanto à configuração e segurança, porém carece de detalhes sobre prompts, ferramentas e recursos. No geral, é uma peça sólida de infraestrutura para usuários avançados. Nota: 5/10.
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ⛔ (Apenas proxy, sem ferramentas) |
Número de Forks | 43 |
Número de Stars | 315 |
O Servidor Proxy MCP é uma ferramenta de backend que agrega múltiplos servidores de recursos MCP (Model Context Protocol) em um único servidor HTTP. Ele permite que assistentes de IA e desenvolvedores acessem ferramentas, APIs e fontes de dados de vários servidores MCP através de um endpoint unificado, simplificando a integração e o gerenciamento.
Os principais casos de uso incluem: agregar múltiplos servidores MCP para acesso simplificado, atuar como um gateway API unificado para diversas fontes de dados, suportar streaming de dados em tempo real via SSE/HTTP, permitir integração flexível de clientes e centralizar autenticação e registro de logs para segurança.
Não, o Servidor Proxy MCP não fornece diretamente ferramentas ou recursos. Em vez disso, ele realiza o proxy e a agregação de ferramentas e recursos dos servidores MCP subjacentes configurados no seu ambiente.
Sempre utilize variáveis de ambiente (a propriedade `env` na sua configuração) para armazenar segredos como tokens de API, conforme mostrado no exemplo de configuração para cada cliente. Isso ajuda a garantir que suas credenciais permaneçam seguras e não fiquem expostas nos arquivos de configuração.
Adicione um componente MCP ao seu fluxo e, na configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu Servidor Proxy MCP em formato JSON. Isso permite que seu agente de IA acesse todas as ferramentas e recursos agregados via um único endpoint. Certifique-se de atualizar o nome e a URL do servidor para sua configuração.
Unifique seus fluxos de trabalho de IA e automação conectando múltiplos servidores MCP através do poderoso Proxy MCP. Simplifique sua integração hoje mesmo.
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