项目简介

该项目实现了一个网关，能够根据配置文件自动启动多个 Model Context Protocol (MCP) 服务器。这些服务器可以是基于 Stdio 协议（通过 'supergateway' 转换为 SSE）或直接基于 SSE 协议。网关启动服务器后，会将它们的网络地址写入一个运行时文件 ('mcp-runtime.json')，方便 LLM 客户端或代理程序发现和连接。

主要功能点

• 多服务器管理： 根据一份配置启动、管理和监控多个 MCP 服务器进程。
• 统一 SSE 接入： 将不同类型的 MCP 服务器（stdio 或原生 SSE）通过统一的 HTTP/SSE 接口暴露。
• 运行时配置生成： 自动生成包含所有可用 MCP 服务器地址的 JSON 文件，便于客户端动态发现。
• 支持多种工具： 包含示例 MCP 服务器，提供 VectorDB 查找、SEC EDGAR 数据访问、基本数学运算、随机词汇等多种工具能力。
• 会话管理和能力声明： 支持 MCP 协议的基本会话管理和工具列表（'list_tools'）声明。

安装步骤

1. 安装 Python 和 npm: 确保系统已安装 Python 3.8+ 和 npm。
2. 安装 Python 依赖： 运行 'pip install fastmcp openai json5'。
3. 安装 Node.js/npm 依赖： 运行 'npm install -g supergateway'。
4. 设置环境变量： 项目需要 'OPENAI_API_KEY' 环境变量，某些工具可能还需要 'BRAVE_API_KEY'、'GIT_PERSONAL_KEY' 等。请根据需要设置。

服务器配置 (供网关使用)

网关通过读取一个 JSON 文件（例如 '.vscode/mcp.json'）来确定需要启动哪些 MCP 服务器。这个文件通常包含一个 'servers' 对象，其中每个键代表一个服务器的名称，对应的值是一个配置对象，至少包含以下信息：

• 'command': 要运行的可执行文件路径（例如 '"python"' 或 '"npx"')。
• 'args': 传递给 'command' 的参数列表（例如 '["mcpServer01.py"]'）。
• 'type' (可选): 服务器的传输类型，可以是 '"stdio"' (需要通过 'supergateway' 转换) 或 '"sse"' (直接启动)。如果省略，默认假定为 '"sse"'。
• 'env' (可选): 一个键值对对象，指定该服务器进程需要的额外环境变量。网关启动时会从当前环境中读取并设置这些变量。

网关启动后，会生成一个运行时文件（例如 'mcp-runtime.json'），其中包含服务器名称到其可连接 URL 的映射。MCP 客户端应读取这个运行时文件来获取服务器的连接信息。

基本使用方法

1. 配置服务器： 编辑或创建 '.vscode/mcp.json' 文件，定义您希望启动的 MCP 服务器及其配置。
2. 启动网关： 运行 'python SseServer/gateway_runner.py'。网关将启动所有配置的 MCP 服务器，并打印运行时文件 ('.vscode/mcp-runtime.json') 的位置。
3. 客户端连接： 运行示例客户端或代理程序（例如 'python SseServer/agent.py'），这些程序会读取 'mcp-runtime.json' 文件，自动连接到所有列出的 MCP 服务器，并利用它们提供的工具与 LLM 进行交互。
4. 停止网关： 在运行 'gateway_runner.py' 的终端按 'Ctrl+C' 即可停止网关及所有子进程。