
Máy chủ Proxy MCP
Máy chủ Proxy MCP tổng hợp nhiều máy chủ tài nguyên MCP thành một máy chủ HTTP duy nhất, giúp đơn giản hóa kết nối cho các trợ lý AI và nhà phát triển. Nó cho p...
Kết nối trợ lý AI với các công cụ và hệ thống trên nhiều giao thức truyền MCP khác nhau bằng máy chủ MCP mcp-proxy cho FlowHunt.
mcp-proxy MCP Server đóng vai trò là cầu nối giữa các giao thức MCP Streamable HTTP và stdio, cho phép giao tiếp liền mạch giữa trợ lý AI và các loại máy chủ hoặc khách hàng Model Context Protocol (MCP) khác nhau. Chức năng chính của nó là chuyển đổi giữa hai giao thức truyền tải phổ biến này, cho phép các công cụ, tài nguyên và quy trình làm việc được thiết kế cho một giao thức có thể truy cập thông qua giao thức còn lại mà không cần chỉnh sửa. Điều này giúp quy trình phát triển thuận tiện hơn khi trợ lý AI có thể tương tác với các nguồn dữ liệu ngoài, API hoặc dịch vụ sử dụng các cơ chế truyền tải khác nhau, từ đó thực hiện các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp hoặc tương tác API trên nhiều hệ thống đa dạng.
Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.
Tài nguyên MCP cụ thể không được mô tả trong tài liệu hoặc mã nguồn kho lưu trữ.
Không có công cụ nào được định nghĩa trong tài liệu hoặc mã nguồn của kho lưu trữ (ví dụ: không có hàm, công cụ hoặc server.py định nghĩa công cụ rõ ràng).
mcp-proxy
hoặc cài đặt qua PyPI nếu có.{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
Bảo mật API Key
Bạn có thể bảo mật biến môi trường (ví dụ: API key) bằng cách sử dụng env
trong cấu hình:
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": [],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"mcp-proxy": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý đổi “mcp-proxy” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.
Mục | Khả dụng | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Không định nghĩa công cụ rõ ràng |
Bảo mật API Key | ✅ | Thông qua env trong cấu hình |
Hỗ trợ sampling (ít quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không đề cập |
Dựa trên các mục trên, mcp-proxy chuyên biệt cho việc chuyển đổi giao thức, không cung cấp sẵn công cụ, prompt hay tài nguyên. Giá trị của nó nằm ở khả năng tích hợp và kết nối chứ không phải cung cấp tiện ích LLM trực tiếp.
mcp-proxy là tiện ích quan trọng để kết nối các giao thức truyền tải MCP, rất hữu ích trong môi trường gặp hạn chế tương tác công cụ AI/LLM do không tương thích giao thức. Tuy nhiên, nó không cung cấp trực tiếp các tính năng LLM như tài nguyên, prompt hay công cụ. Với mục đích sử dụng chính, đây là dự án ổn định, được hỗ trợ tốt. Đánh giá: 6/10 cho giá trị MCP chung, 9/10 nếu bạn cần kết nối giao thức.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một tool | ⛔ |
Số Fork | 128 |
Số Star | 1.1k |
Máy chủ mcp-proxy MCP kết nối các giao thức MCP Streamable HTTP và stdio, cho phép giao tiếp liền mạch giữa trợ lý AI và nhiều máy chủ hoặc khách hàng MCP khác nhau. Điều này giúp các quy trình làm việc và công cụ xây dựng trên các giao thức khác nhau có thể phối hợp mà không cần chỉnh sửa.
mcp-proxy lý tưởng cho việc kết nối cầu giao thức giữa các giao thức MCP khác nhau, tích hợp hệ thống cũ với nền tảng AI hiện đại, tăng cường sự kết nối trong quy trình AI và hỗ trợ phát triển, kiểm thử đa nền tảng.
Không, mcp-proxy chỉ tập trung vào chuyển đổi giao thức và không cung cấp sẵn công cụ, mẫu prompt hay tài nguyên. Giá trị của nó nằm ở khả năng tích hợp và kết nối.
Bạn có thể sử dụng biến môi trường trong cấu hình máy chủ MCP để bảo mật API key. Ví dụ, sử dụng khối 'env' và tham chiếu biến trong JSON cấu hình của bạn.
Thêm thành phần MCP vào luồng FlowHunt của bạn, sau đó cấu hình máy chủ MCP mcp-proxy trong phần cấu hình MCP hệ thống bằng đoạn mã JSON phù hợp. Điều này giúp agent AI của bạn truy cập mọi chức năng do các giao thức MCP cầu nối cung cấp.
Lấp đầy khoảng trống trong quy trình AI của bạn và tăng cường khả năng tương tác giao thức với mcp-proxy. Tích hợp hệ thống cũ và mở rộng khả năng tiếp cận AI của bạn ngay lập tức.
Máy chủ Proxy MCP tổng hợp nhiều máy chủ tài nguyên MCP thành một máy chủ HTTP duy nhất, giúp đơn giản hóa kết nối cho các trợ lý AI và nhà phát triển. Nó cho p...
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Máy chủ mcp-stdio-to-streamable-http-adapter MCP đóng vai trò là cầu nối tương thích, cho phép các khách hàng MCP dựa trên STDIO kết nối liền mạch với các máy c...