JinDaGe - federated-mcp MCP Details

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🚀 AI联邦网络

AI联邦网络是一个分布式运行时系统，专为federated AI服务打造，还具备边缘计算功能。它借助标准化架构，实现了AI系统与各类数据源的互联，极大提升了数据交互的效率和安全性。

🚀 快速开始

# 运行服务器
deno run --allow-net --allow-env --allow-read --allow-write --allow-run src/apps/deno/server.ts

✨ 主要特性

遵循官方MCP规范

模型上下文协议 (MCP) 通过标准化架构使 AI 系统与各种数据源之间实现互联。本项目提供了完整的实现，且遵循官方规范。该实现为构建能够跨多个服务器扩展的 federated MCP 系统提供了基础，维护了协议的安全性和标准化要求。联邦层实现了不同 MCP 服务器之间的无缝通信，允许 AI 系统在不同的工具和数据集中保持上下文。同时，该实现支持通过多种传输机制进行本地和远程连接，包括 stdio 进行本地进程间通信以及 HTTP 和 Server-Sent Events 进行远程连接，安全通过严格的权限协商和用户同意要求来维护。

核心优势

简化集成：消除了为每个数据源定制连接的需求，标准化了 AI 系统与企业工具之间的连接，在 federated 工具和数据集之间保持上下文。

联邦架构

核心组件：
- 联邦控制器：管理跨服务器通信。
- 代理层：处理 federated 服务器之间的身份验证。
- 身份管理：控制跨实例访问。

基本结构

系统组件：
- MCP 主机：需要 federated 数据访问的 AI 应用程序。
- MCP 服务器：提供 federated 资源访问的程序。
- MCP 客户端：维护 federated 连接的组件。
- 联邦代理：管理跨服务器身份验证。

实际应用场景

实施领域：带有 federated 代码存储库的开发工具、拥有分布式数据库的企业系统、跨组织内容仓库、多区域业务工具集成。

安全特性

保护机制：联邦身份验证和授权、跨服务器资源隔离、分布式同意管理、加密的跨服务器通信、精细的权限控制。MCP 带有联邦支持，使 AI 系统能够跨越组织边界进行安全、标准化集成，同时保持严格的控制和无缝的数据访问。

📦 安装指南

暂未提及具体安装步骤，可参考快速开始部分的命令运行服务器。

💻 使用示例

暂未提供代码示例。

📚 详细文档

Deno Node.js 版本

使用 Deno 和 Node.js 完整实现。项目涉及以下方面：

🌐 网络协议

JSON-RPC 2.0
HTTP/REST
WebSocket

⚡ 边缘计算

多提供商支持 (Supabase, Cloudflare Workers, Fly.io)
无服务器函数部署
实时日志和监控
自动扩展功能

🔐 安全性

提供商特定身份验证
安全凭证存储
环境隔离
访问控制

📡 运行时功能

任务执行
联邦支持
意图检测
会议信息处理
Webhook 处理
实时状态监控
系统健康检查

系统架构

graph TD
    A[AI联邦网络] --> B[核心运行时]
    B --> C[边缘计算]
    B --> D[网络层]
    B --> E[安全]

    C --> F[Supabase]
    C --> G[Cloudflare]
    C --> H[Fly.io]

    D --> I[JSON-RPC]
    D --> J[HTTP/REST]
    D --> K[WebSocket]

    E --> L[身份验证]
    E --> M[凭证]
    E --> N[访问控制]

🔧 技术细节

模型上下文协议 (MCP) 借助标准化架构，实现了 AI 系统与各种数据源的互联。本项目的完整实现为构建可跨多服务器扩展的 federated MCP 系统奠定了基础，维护了协议的安全性和标准化要求。联邦层实现了不同 MCP 服务器间的无缝通信，让 AI 系统能在不同工具和数据集中保持上下文。该实现支持多种传输机制进行本地和远程连接，安全通过严格的权限协商和用户同意要求来保障。

📄 许可证

本项目采用 MIT License，有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

federated-mcp