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MCP服务器仪表盘是一个统一管理平台,通过灵活的流式HTTP端点简化多个MCP服务器的管理和扩展,支持按需访问所有服务器、单个服务器或逻辑分组的服务器集合,并提供集中式Web管理界面。

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README

🚀 MCP 服务器仪表盘:MCP 服务器统一管理平台

MCP 服务器仪表盘通过将多个 MCP(模型上下文协议)服务器组织成灵活的流式 HTTP(SSE)端点,简化了对这些服务器的管理和扩展。它支持按需访问所有服务器、单个服务器或逻辑分组的服务器集合。

仪表盘预览

🚀 快速开始

配置

通过创建 mcp_settings.json 文件来自定义服务器设置:

{
  "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 快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/zxerai/MCP-Server.git
cd MCP-Server

# 使用默认配置启动
docker-compose up -d

# 或者使用 Nginx 反向代理启动
docker-compose --profile nginx up -d

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

手动运行 Docker: 挂载自定义配置(推荐):

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

或者使用默认设置运行:

docker run -p 3000:3000 mcpserver:1.0.0

访问管理控制台

打开 http://localhost:3000 并使用您的凭据登录。

⚠️ 重要提示

默认凭据为 admin / admin123

控制台功能

  • 实时监控所有 MCP 服务器状态
  • 启用/禁用或重新配置服务器
  • 进行组管理以组织服务器访问
  • 进行用户管理以实现访问控制

流式 HTTP 端点

⚠️ 重要提示

不同的 AI 客户端对流式 HTTP 端点的支持有所不同。如果遇到问题,您可以使用 SSE 端点或等待未来更新。

通过以下地址连接 AI 客户端(如 Claude Desktop、Cursor、DeepChat 等):

http://localhost:3000/mcp

此端点为您的所有 MCP 服务器提供了统一的流式 HTTP 接口,允许您:

  • 向任何已配置的 MCP 服务器发送请求
  • 接收实时响应
  • 轻松与各种 AI 客户端和工具集成
  • 对所有服务器使用相同的端点,简化集成过程

智能路由(实验性功能): 智能路由是 MCP 服务器仪表盘的智能工具发现系统,它使用向量语义搜索自动为任何给定任务找到最相关的工具。

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

工作原理

  1. 工具索引:所有 MCP 工具会自动转换为向量嵌入,并使用 pgvector 存储在 PostgreSQL 中。
  2. 语义搜索:用户查询会转换为向量,并使用余弦相似度与工具嵌入进行匹配。
  3. 智能过滤:动态阈值确保获得相关结果而无噪音。
  4. 精确执行:找到的工具可以在进行适当的参数验证后直接执行。

设置要求智能路由 要启用智能路由,您需要:

  • 带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL
  • OpenAI API 密钥(或兼容的嵌入服务)
  • 在 MCP 服务器仪表盘设置中启用智能路由

基于组的 HTTP 端点(推荐)组管理 要有针对性地访问特定的服务器组,请使用基于组的 HTTP 端点:

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

其中 {group} 是您在仪表盘中创建的组的 ID 或名称。这允许您:

  • 连接到按用例组织的 MCP 服务器子集
  • 隔离不同的 AI 工具,使其仅访问相关服务器
  • 为不同的环境或团队实施更精细的访问控制
  • 通过组名轻松识别和管理服务器
  • 允许不同的 AI 客户端使用相同的端点,简化集成过程

特定服务器的 HTTP 端点: 要直接访问单个服务器,请使用特定服务器的格式:

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

其中 {server} 是您要连接的服务器的名称。这允许直接访问特定的 MCP 服务器。

⚠️ 重要提示

如果服务器名称和组名称相同,组名称将优先。

SSE 端点(服务器发送事件)

对于更喜欢 SSE 连接的 AI 客户端,请使用以下端点: 全局 SSE 访问

http://localhost:3000/mcp/sse

智能路由 SSE

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

基于组的 SSE

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

特定服务器的 SSE

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

✨ 主要特性

  • 全面的 MCP 服务器支持:以最少的配置要求无缝集成任何 MCP 服务器。
  • 集中管理控制台:通过一个简洁的 Web UI 监控所有服务器的实时状态和性能指标。
  • 灵活的协议兼容性:全面支持 stdio 和 SSE MCP 协议。
  • 热插拔配置:在运行时动态添加、删除或更新服务器配置,无需停机。
  • 基于组的访问控制:使用自定义组组织服务器并管理访问权限。
  • 安全认证系统:内置基于 JWT 和 bcrypt 的基于角色的访问控制的用户管理。
  • 支持 Docker 部署:提供容器化镜像以实现快速部署。

💻 使用示例

本地开发

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

这将在开发模式下启动前端和后端,并支持热重载。

💡 使用建议

对于 Windows 用户,您可能需要分别启动后端服务器和前端:pnpm backend:devpnpm frontend:dev

📚 详细文档

常见问题与故障排除

使用 Nginx 作为反向代理

如果您使用 Nginx 对 MCP 服务器仪表盘进行反向代理,请确保在 Nginx 设置中添加以下配置:

proxy_buffering off

完整的配置示例请参阅包含的 nginx.conf 文件。

Docker 部署问题

  • 端口冲突:如果端口 3000 已被使用,请修改 MCPSERVER_PORT 环境变量。
  • 权限问题:确保 Docker 具有访问挂载卷的适当权限。
  • 内存限制:如果遇到性能问题,请调整 Docker 内存限制。

认证问题

  • 默认凭据:请记住在生产环境中更改默认凭据(admin/admin123)。
  • JWT 令牌问题:如果遇到令牌验证问题,请检查系统时间同步。

🔧 技术细节

  • 后端:Node.js、Express、TypeScript
  • 前端:React、Vite、Tailwind CSS
  • 数据库:SQLite(默认)、PostgreSQL(可选)
  • 认证:JWT 和 bcrypt
  • 协议:模型上下文协议 SDK
  • 容器化:Docker 和 Docker Compose
  • 反向代理:Nginx(可选)
  • 缓存:Redis(可选)

⭐ 如果您觉得这个项目有帮助,请给这个仓库点个星!

由 MCP 服务器仪表盘团队用心打造。

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运行方式说明

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托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端