MCPHub

MCPHub是一个统一管理多个MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器的聚合平台，通过将不同MCP服务器集中整合，为用户提供便捷的访问和管理接口。MCP协议旨在为AI模型与外部工具、数据源之间的交互提供标准化接口，MCPHub则进一步简化了这一过程，用户无需单独部署和维护多个MCP服务器，即可实现高效集成与调用。平台适用于需要管理多种MCP服务的场景，如AI助手开发、自动化工具集成等。

功能特点

1. 集中式管理
   • 统一控制台：通过Web UI实时监控所有MCP服务器的状态和性能指标。
   • 动态配置：支持在运行时动态添加、移除或更新服务器配置，无需停机。
2. 协议支持
   • 双协议兼容：完全支持stdio和SSE两种MCP协议，确保不同场景下的兼容性。
   • 标准化接口：提供统一的API接口，简化AI模型与外部工具的集成流程。
3. 安全与权限管理
   • 基于分组的访问控制：自定义分组并管理服务器访问权限，确保数据安全。
   • 安全认证机制：内置用户管理，基于JWT和bcrypt实现角色权限控制。
4. 部署与扩展性
   • Docker就绪：提供容器化镜像，支持快速部署和扩展。
   • 热插拔配置：在运行时动态调整服务器配置，适应不同业务需求。

优缺点分析

优点

• 高效集成：简化多MCP服务器的管理流程，降低开发和运维成本。
• 灵活扩展：支持动态配置和分组管理，适应不同场景需求。
• 安全可靠：内置用户管理和权限控制，保障数据安全。
• 易于部署：提供Docker镜像，支持快速部署和跨平台使用。

缺点

• 学习成本：对不熟悉MCP协议的用户，需一定时间理解其工作原理。
• 功能限制：免费版功能有限，高级功能需付费订阅。
• 依赖网络：作为云端服务，对网络稳定性有一定要求。

主要应用场景

1. AI助手开发
   • 集中管理多个MCP服务器，为AI助手提供统一的外部工具和数据源访问接口。
2. 自动化工具集成
   • 集成网页自动化工具、数据获取服务等，提升开发效率。
3. 企业级应用
   • 管理企业内部多种MCP服务，确保数据安全和访问控制。
4. 研究与开发
   • 为AI研究人员提供便捷的MCP服务管理工具，加速实验和开发进程。

使用方法

1. 部署MCPHub
   • Docker部署：通过Docker命令快速启动MCPHub服务。

   • Docker Compose部署：使用docker-compose.yml文件一键启动。
2. 访问控制台
   • 在浏览器中输入http://<服务器IP>:3535，默认用户名/密码为admin/admin123。
3. 配置MCP服务器
   • 在控制台中添加、删除或更新MCP服务器配置。
   • 支持从市场安装预设的MCP服务，快速集成常用工具。
4. 使用MCP服务
   • 在AI应用中配置MCPHub地址，调用聚合后的MCP服务。

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