MCP Server

🚀 MCP 服務器儀表盤：MCP 服務器統一管理平臺

MCP 服務器儀表盤通過將多個 MCP（模型上下文協議）服務器組織成靈活的流式 HTTP（SSE）端點，簡化了對這些服務器的管理和擴展。它支持按需訪問所有服務器、單個服務器或邏輯分組的服務器集合。

🚀 快速開始

配置

通過創建 mcp_settings.json 文件來自定義服務器設置：

{
  "mcpServers": {
    "amap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
      "env": {
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "your-api-key"
      }
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]
    },
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "your-bot-token",
        "SLACK_TEAM_ID": "your-team-id"
      }
    }
  }
}

Docker 部署

使用 Docker Compose 快速開始：

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/zxerai/MCP-Server.git
cd MCP-Server

# 使用默認配置啟動
docker-compose up -d

# 或者使用 Nginx 反向代理啟動
docker-compose --profile nginx up -d

# 全棧部署（包含 Redis 和 PostgreSQL）
docker-compose --profile nginx --profile redis --profile postgres up -d

手動運行 Docker： 掛載自定義配置（推薦）：

docker run -p 3000:3000 -v ./mcp_settings.json:/app/mcp_settings.json -v ./data:/app/data mcpserver:1.0.0

或者使用默認設置運行：

docker run -p 3000:3000 mcpserver:1.0.0

訪問管理控制檯

打開 http://localhost:3000 並使用您的憑據登錄。

⚠️ 重要提示

默認憑據為 admin / admin123。

控制檯功能：

• 即時監控所有 MCP 服務器狀態
• 啟用/禁用或重新配置服務器
• 進行組管理以組織服務器訪問
• 進行用戶管理以實現訪問控制

流式 HTTP 端點

⚠️ 重要提示

不同的 AI 客戶端對流式 HTTP 端點的支持有所不同。如果遇到問題，您可以使用 SSE 端點或等待未來更新。

通過以下地址連接 AI 客戶端（如 Claude Desktop、Cursor、DeepChat 等）：

http://localhost:3000/mcp

此端點為您的所有 MCP 服務器提供了統一的流式 HTTP 接口，允許您：

• 向任何已配置的 MCP 服務器發送請求
• 接收即時響應
• 輕鬆與各種 AI 客戶端和工具集成
• 對所有服務器使用相同的端點，簡化集成過程

智能路由（實驗性功能）： 智能路由是 MCP 服務器儀表盤的智能工具發現系統，它使用向量語義搜索自動為任何給定任務找到最相關的工具。

http://localhost:3000/mcp/$smart

工作原理：

1. 工具索引：所有 MCP 工具會自動轉換為向量嵌入，並使用 pgvector 存儲在 PostgreSQL 中。
2. 語義搜索：用戶查詢會轉換為向量，並使用餘弦相似度與工具嵌入進行匹配。
3. 智能過濾：動態閾值確保獲得相關結果而無噪音。
4. 精確執行：找到的工具可以在進行適當的參數驗證後直接執行。

設置要求： 要啟用智能路由，您需要：

• 帶有 pgvector 擴展的 PostgreSQL
• OpenAI API 密鑰（或兼容的嵌入服務）
• 在 MCP 服務器儀表盤設置中啟用智能路由

基於組的 HTTP 端點（推薦）： 要有針對性地訪問特定的服務器組，請使用基於組的 HTTP 端點：

http://localhost:3000/mcp/{group}

其中 {group} 是您在儀表盤中創建的組的 ID 或名稱。這允許您：

• 連接到按用例組織的 MCP 服務器子集
• 隔離不同的 AI 工具，使其僅訪問相關服務器
• 為不同的環境或團隊實施更精細的訪問控制
• 通過組名輕鬆識別和管理服務器
• 允許不同的 AI 客戶端使用相同的端點，簡化集成過程

特定服務器的 HTTP 端點： 要直接訪問單個服務器，請使用特定服務器的格式：

http://localhost:3000/mcp/{server}

其中 {server} 是您要連接的服務器的名稱。這允許直接訪問特定的 MCP 服務器。

⚠️ 重要提示

如果服務器名稱和組名稱相同，組名稱將優先。

SSE 端點（服務器發送事件）

對於更喜歡 SSE 連接的 AI 客戶端，請使用以下端點： 全局 SSE 訪問：

http://localhost:3000/mcp/sse

智能路由 SSE：

http://localhost:3000/mcp/sse/$smart

基於組的 SSE：

http://localhost:3000/mcp/sse/{group}

特定服務器的 SSE：

http://localhost:3000/mcp/sse/{server}

✨ 主要特性

• 全面的 MCP 服務器支持：以最少的配置要求無縫集成任何 MCP 服務器。
• 集中管理控制檯：通過一個簡潔的 Web UI 監控所有服務器的即時狀態和性能指標。
• 靈活的協議兼容性：全面支持 stdio 和 SSE MCP 協議。
• 熱插拔配置：在運行時動態添加、刪除或更新服務器配置，無需停機。
• 基於組的訪問控制：使用自定義組組織服務器並管理訪問權限。
• 安全認證系統：內置基於 JWT 和 bcrypt 的基於角色的訪問控制的用戶管理。
• 支持 Docker 部署：提供容器化鏡像以實現快速部署。

💻 使用示例

本地開發

git clone https://github.com/zxerai/MCP-Server.git
cd MCP-Server
pnpm install
pnpm dev

這將在開發模式下啟動前端和後端，並支持熱重載。

💡 使用建議

對於 Windows 用戶，您可能需要分別啟動後端服務器和前端：pnpm backend:dev，pnpm frontend:dev。

📚 詳細文檔

常見問題與故障排除

使用 Nginx 作為反向代理

如果您使用 Nginx 對 MCP 服務器儀表盤進行反向代理，請確保在 Nginx 設置中添加以下配置：

proxy_buffering off

完整的配置示例請參閱包含的 nginx.conf 文件。

Docker 部署問題

• 端口衝突：如果端口 3000 已被使用，請修改 MCPSERVER_PORT 環境變量。
• 權限問題：確保 Docker 具有訪問掛載卷的適當權限。
• 內存限制：如果遇到性能問題，請調整 Docker 內存限制。

認證問題

• 默認憑據：請記住在生產環境中更改默認憑據（admin/admin123）。
• JWT 令牌問題：如果遇到令牌驗證問題，請檢查系統時間同步。

🔧 技術細節

• 後端：Node.js、Express、TypeScript
• 前端：React、Vite、Tailwind CSS
• 數據庫：SQLite（默認）、PostgreSQL（可選）
• 認證：JWT 和 bcrypt
• 協議：模型上下文協議 SDK
• 容器化：Docker 和 Docker Compose
• 反向代理：Nginx（可選）
• 緩存：Redis（可選）

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由 MCP 服務器儀表盤團隊用心打造。