# 多服務器

ElizaOS的MCP插件實現了與模型上下文協議(MCP)的集成，使智能體能夠連接多個MCP服務器，獲取資源、提示和工具支持。

該項目展示了基於NestJS的模型上下文協議(MCP)微服務架構實現，包含提供時間上下文功能的MCP服務器和集成LangChain.js的客戶端，支持多服務器連接。

Meta MCP服務器，通過自動路由實現LLM在1000+服務器上的無縫擴展。

MCP網關是一個反向代理服務器，用於統一管理和轉發客戶端請求到多個MCP服務器，支持SSE流和工具調用。

一個基於MCP協議的AI聊天系統，支持多服務器智能調用

MetaTool MCP Server是一個代理服務器，用於連接多個MCP服務器並將工具調用轉發到適當的服務器。它與metatool-app配合使用，提供GUI工具管理功能。項目已棄用，推薦使用Node.js替代版本。

Easy-MCP-Use是一個開源的TypeScript庫，旨在連接任何LLM到任何MCP服務器，並構建具有工具訪問權限的自定義代理。它支持多種LLM模型和MCP服務器，提供動態服務器選擇、多服務器支持、工具限制等功能，使開發者能夠輕鬆地將LLM連接到各種工具。

MCP Client是一個開源庫，用於在TypeScript/Node.js中連接任何LLM到MCP服務器，支持構建具有工具訪問權限的自定義代理。

該項目展示如何使用MCP協議連接多個不同傳輸方式（stdio和SSE）的服務器，包含數學計算和天氣查詢功能，並與LangChain集成創建智能代理。

基於多MCP服務器的AI代理機器人項目

mcp-host-use 是一個基於 Node.js 的 MCP 主機應用，用於連接和管理多個 MCP 服務器，提供統一的 HTTP API 接口進行工具調用和資源訪問。

plugged.in MCP代理服務器是一箇中間件，可將多個模型上下文協議(MCP)服務器聚合為統一接口，通過plugged.in生態系統提供高級管理功能，支持多種MCP客戶端並實現智能請求路由。

該項目是一個Slack機器人客戶端，作為Slack與模型上下文協議(MCP)服務器之間的橋樑，通過標準化MCP工具實現LLM模型與多個MCP服務器的交互。

plugged.in MCP代理服務器是一箇中間件，聚合多個MCP服務器提供統一接口，支持多種MCP客戶端並具備高級管理功能。

一個基於Streamlit的MCP客戶端應用，支持連接多種LLM提供商（如OpenAI、Anthropic等）並與MCP服務器交互，提供工具測試和聊天界面功能。

MCP-Use是一個開源庫，允許開發者將任何支持工具調用的LLM連接到MCP服務器，構建具有工具訪問能力的自定義代理。

一個代理服務器項目，可連接多個MCP服務器並提供統一工具訪問接口，支持多配置文件和多種運行模式。

Doroseek是一個基於Deno和Fresh構建的AI應用，提供OpenAI兼容的API端點管理、多服務器MCP功能及代理服務，支持密鑰共享和模型別名設置。

AISDK MCP Bridge是一個連接AI SDK與模型上下文協議(MCP)的橋樑包，支持多種MCP服務器類型，提供工具執行、多服務器配置和錯誤處理等功能。

Mcpixir是一個開源的Elixir庫，用於連接任何LLM到MCP服務器，構建具有工具訪問權限的自定義代理。它支持多種LLM提供商和MCP服務器，提供靈活的工具調用和服務器管理功能。

MCP Bridge是一個輕量級、與LLM無關的RESTful代理，用於連接多個模型上下文協議（MCP）服務器，並通過統一的REST API暴露其功能。它解決了邊緣設備、移動設備和Web瀏覽器等平臺無法高效運行MCP服務器的問題，提供了可選的基於風險的執行級別，包括標準執行、確認工作流和Docker隔離等安全控制。

多MCP服務器與客戶端項目，集成LangGraph預構建ReAct代理，支持多種AI服務API

該項目展示了一個基於LangGraph和MCP協議的即時多工具代理架構，實現瞭解耦的AI代理與遠程工具執行，支持異步、模塊化和可擴展的即時交互。

該項目構建了一個基於MCP協議的即時AI代理架構，通過LangGraph代理與遠程MCP工具服務器的解耦設計，實現了模塊化、可擴展的多代理系統。項目展示瞭如何將LangGraph代理與自定義MCP服務器（支持SSE和STDIO傳輸）集成，實現異步非阻塞的工具調用，並支持多服務器併發執行。