mcp-proxy Máy chủ MCP

mcp-proxy Máy chủ MCP

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.

Máy chủ MCP “mcp-proxy” làm gì?

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.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Tài nguyên MCP cụ thể không được mô tả trong tài liệu hoặc mã nguồn kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

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).

Các trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

  • Cầu nối giao thức: Cho phép khách MCP sử dụng giao thức stdio giao tiếp với máy chủ sử dụng Streamable HTTP, và ngược lại, mở rộng khả năng tương tác.
  • Tích hợp hệ thống cũ: Hỗ trợ tích hợp các công cụ hoặc máy chủ MCP cũ với nền tảng AI hiện đại dựa trên HTTP, giảm thiểu công sức phát triển lại.
  • Tăng cường quy trình AI: Giúp trợ lý AI truy cập nhiều công cụ và dịch vụ hơn nhờ kết nối các giao thức, làm giàu hành động và nguồn dữ liệu có thể sử dụng.
  • Phát triển đa nền tảng: Dễ dàng phát triển và kiểm thử công cụ dựa trên MCP trên các môi trường ưa thích giao thức truyền tải khác nhau, tăng sự linh hoạt cho nhà phát triển.

Cách thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo Python đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
  2. Clone kho lưu trữ mcp-proxy hoặc cài đặt qua PyPI nếu có.
  3. Chỉnh sửa tệp cấu hình Windsurf để thêm máy chủ MCP mcp-proxy.
  4. Sử dụng đoạn mã JSON sau trong cấu hình của bạn:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-proxy": {
          "command": "mcp-proxy",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Khởi động lại Windsurf và kiểm tra xem máy chủ mcp-proxy đã chạy chưa.

Claude

  1. Đảm bảo Python đã được cài đặt.
  2. Clone hoặc cài đặt máy chủ mcp-proxy.
  3. Mở phần cấu hình/cài đặt MCP servers của Claude.
  4. Thêm cấu hình sau:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-proxy": {
          "command": "mcp-proxy",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Lưu và khởi động lại Claude, sau đó kiểm tra kết nối.

Cursor

  1. Cài đặt Python và gói mcp-proxy.
  2. Mở phần mở rộng hoặc cài đặt máy chủ MCP của Cursor.
  3. Thêm cấu hình này:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-proxy": {
          "command": "mcp-proxy",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.

Cline

  1. Đảm bảo Python đã được cài đặt.
  2. Cài đặt mcp-proxy qua PyPI hoặc clone repo.
  3. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cline:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-proxy": {
          "command": "mcp-proxy",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại Cline.

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}"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flow

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Tổng quan

MụcKhả dụngChi tiết/Ghi chú
Tổng quan
Danh sách PromptKhông tìm thấy
Danh sách Tài nguyênKhông tìm thấy
Danh sách Công cụKhông định nghĩa công cụ rõ ràng
Bảo mật API KeyThông 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.

Ý kiến của chúng tôi

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.

Điểm MCP

Có LICENSE✅ (MIT)
Có ít nhất một tool
Số Fork128
Số Star1.1k

Câu hỏi thường gặp

Máy chủ mcp-proxy MCP làm gì?

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.

Một số trường hợp sử dụng của máy chủ mcp-proxy MCP là gì?

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.

mcp-proxy có cung cấp công cụ hoặc tài nguyên prompt không?

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.

Làm sao bảo mật API key với mcp-proxy?

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.

Làm sao sử dụng mcp-proxy trong FlowHunt?

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.

Thử mcp-proxy với FlowHunt

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.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Proxy MCP
Máy chủ Proxy MCP

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...

6 phút đọc
AI Infrastructure +4
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

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...

4 phút đọc
AI Integration +4
mcp-stdio-to-streamable-http-adapter Máy chủ MCP
mcp-stdio-to-streamable-http-adapter Máy chủ MCP

mcp-stdio-to-streamable-http-adapter Máy chủ MCP

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...

5 phút đọc
MCP Adapters +4