mcp-proxy Server MCP

Ce face serverul MCP “mcp-proxy”?

mcp-proxy MCP Server acționează ca un pod între transporturile MCP Streamable HTTP și stdio, permițând comunicarea fără întreruperi între asistenți AI și diferite tipuri de servere sau clienți Model Context Protocol (MCP). Funcția sa principală este să traducă între aceste două protocoale de transport larg utilizate, astfel încât instrumentele, resursele și fluxurile de lucru proiectate pentru un protocol să poată fi accesate prin celălalt fără modificări. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, făcând posibilă interacțiunea asistenților AI cu surse de date externe, API-uri sau servicii care folosesc mecanisme de transport diferite, permițând astfel sarcini precum interogări de baze de date, gestionare fișiere sau interacțiuni API pe sisteme diverse.

Lista de Prompts

Niciun template de prompt nu este menționat în repository.

Lista de Resurse

Niciun resursă MCP explicită nu este descrisă în documentația sau codul repository-ului.

Lista de Instrumente

Niciun instrument nu este definit în documentația repository-ului sau în codul vizibil (de ex., nu există funcții explicite, instrumente sau server.py cu definiții de instrumente).

Cazuri de utilizare pentru acest Server MCP

• Pod de Protocol: Permite clienților MCP care folosesc transport stdio să comunice cu servere ce folosesc Streamable HTTP și invers, extinzând interoperabilitatea.
• Integrare Sisteme Legacy: Facilitează integrarea instrumentelor sau serverelor MCP legacy cu platforme AI moderne bazate pe HTTP, reducând efortul de refacere.
• Îmbunătățirea fluxului de lucru AI: Permite asistenților AI să acceseze o gamă mai largă de instrumente și servicii, conectând protocoale diferite și îmbogățind acțiunile și sursele de date disponibile.
• Dezvoltare Cross-Platform: Ușurează dezvoltarea și testarea instrumentelor bazate pe MCP în medii cu preferințe diferite de transport, crescând flexibilitatea dezvoltatorilor.

Cum îl configurezi

Windsurf

1. Asigură-te că Python este instalat pe sistemul tău.
2. Clonează repository-ul mcp-proxy sau instalează-l prin PyPI, dacă este disponibil.
3. Editează fișierul de configurare Windsurf pentru a adăuga serverul MCP mcp-proxy.
4. Folosește următorul fragment JSON în configurație:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Repornește Windsurf și verifică dacă serverul mcp-proxy rulează.

Claude

1. Asigură-te că Python este instalat.
2. Clonează sau instalează serverul mcp-proxy.
3. Deschide setările/configurația Claude pentru servere MCP.
4. Adaugă următoarea configurație:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Salvează și repornește Claude, apoi verifică conectivitatea.

Cursor

1. Instalează Python și pachetul mcp-proxy.
2. Deschide extensia sau setările MCP server din Cursor.
3. Adaugă această configurație:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salvează modificările și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Python este instalat.
2. Instalează mcp-proxy prin PyPI sau clonează repository-ul.
3. Editează fișierul de configurare Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API

Poți securiza variabilele de mediu (ex: chei API) folosind env în configurație:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "mcp-proxy": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “mcp-proxy” cu numele real al serverului MCP și să pui propriul tău URL de server MCP.

Prezentare generală

| Suport Roots | ⛔ | Nicio mențiune |

Pe baza celor de mai sus, mcp-proxy este foarte specializat pentru traducerea de protocoale, dar nu oferă instrumente, prompts sau resurse predefinite. Valoarea sa constă în integrare și conectivitate, nu în utilități LLM directe.

Opinia noastră

mcp-proxy este o utilitate esențială pentru conectarea protocoalelor MCP, fiind foarte valoroasă în medii unde diferențele de protocoale limitează interoperabilitatea instrumentelor AI/LLM. Totuși, nu oferă îmbunătățiri LLM directe precum resurse, prompturi sau instrumente. Pentru scopul său, este un proiect robust și bine susținut. Scor: 6/10 pentru utilitate MCP generală, 9/10 dacă ai nevoie specific de poduri între protocoale.

Scor MCP