Mcpez (Proxy Aggregator)

🚀 MCPez 項目

MCPez 是一個強大的服務管理平臺，支持 SSE 和 STDIO 類型的服務。它提供直觀的 Web 界面，讓用戶輕鬆創建、編輯和管理服務，還能通過 AI Playground 與服務進行交互，提升工作效率。

🚀 快速開始

MCPez 支持 Linux、Windows 和 macOS 系統，你只需安裝 Docker 和 Node.js（推薦版本 16+），即可按以下步驟安裝運行：

1. 克隆項目倉庫：

   git clone https://github.com/yourusername/mpez.git
   cd mpez
   

2. 構建 Docker 鏡像：

   docker build -t mpez .
   

3. 啟動容器：

   docker run -d --name mpez-container -p 8088:80 -v mpez_data:/data mpez
   

安裝完成後，在瀏覽器中打開 http://localhost:8088（或您指定的主機端口），即可訪問 MCPez 的管理界面。

✨ 主要特性

服務管理

• 主界面：清晰顯示所有已創建的應用列表及其狀態，方便用戶整體把握服務情況。
• 搜索：提供快速搜索功能，讓用戶能迅速找到所需應用。
• 啟動/停止：對於 STDIO 類型的服務，可直接在界面上操作其運行狀態，無需複雜命令。
• 編輯/查看：用戶可輕鬆編輯現有服務或查看詳細信息，滿足不同管理需求。

應用配置

• 創建新應用：通過訪問 edit.html 即可新建應用，操作簡單便捷。
• 導入/導出：支持 JSON 文件格式，方便用戶備份和遷移配置，保障數據安全。
• 模板庫：提供工具模板庫，用戶可快速添加常用服務配置，節省配置時間。

AI Playground

• 配置 AI 模型：可設置 API Key、Base URL 和模型名稱等參數，靈活定製 AI 模型。
• 集成 MCP 服務：配置 MCP 應用地址，使 AI 能夠調用相關服務，拓展 AI 功能。
• 人機交互：在聊天界面與 AI 對話，體驗工具調用功能，感受智能交互的樂趣。

📦 安裝指南

環境要求

• 操作系統：支持 Linux、Windows 和 macOS。
• 依賴項：需要安裝 Docker 和 Node.js（推薦版本 16+）。

安裝步驟

1. 克隆項目倉庫：

   git clone https://github.com/yourusername/mpez.git
   cd mpez
   

2. 構建 Docker 鏡像：

   docker build -t mpez .
   

3. 啟動容器：

   docker run -d --name mpez-container -p 8088:80 -v mpez_data:/data mpez
   

💻 使用示例

基礎用法

訪問 Web 界面

在瀏覽器中打開 http://localhost:8088（或您指定的主機端口），即可訪問 MCPez 的管理界面。

服務管理 (index.html)

• 主界面：列出所有應用，支持搜索、啟動/停止 STDIO 類型服務。
• 編輯/查看：通過點擊相應按鈕進入詳細配置頁面。

應用配置 (edit.html)

• 新建/編輯：通過 URL 參數指定應用 ID 進行操作。
• 信息設置：配置應用名稱和描述。
• 服務器配置：添加或修改 SSE 或 STDIO 類型的服務，支持模板導入導出。

AI Playground (chat.html)

• 配置工具：設置 AI 模型的 API 信息，並指定 MCP 應用地址。
• 交互體驗：在聊天界面中與 AI 對話，測試服務調用功能。

📄 許可證

本項目遵循 MIT 許可證，允許用戶自由使用、修改和分發軟件，但需保留版權聲明。

附錄

• 截圖示例：