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AI工作流编排LLM工具管理上下文工程Prompt模板定制AI代理集成

项目简介

vMCP (Virtual Model Context Protocol) 是一个AI配置与管理平台，它基于Model Context Protocol (MCP) 构建。它允许用户将来自不同MCP服务器的AI工具、资源和Prompt模板进行组合、定制与扩展，并提供一个统一的MCP接口供各类LLM客户端（如Claude, ChatGPT, VSCode Copilot等）使用。它旨在解决多MCP配置管理混乱、认证复杂、定制能力不足以及难以组合复杂AI工作流的问题。

主要功能点

  • 虚拟MCP创建与管理: 轻松组合多个现有MCP服务器，创建一个逻辑上的统一虚拟MCP服务器。
  • 可定制的AI工具: 能够从上游MCP服务器中选择、重命名、覆盖工具，并预填工具参数；同时支持使用Python代码、REST API或纯文本（Prompt工具）创建全新的自定义工具。
  • 可编程的Prompt模板: 定义能够调用其他工具和资源的Prompt模板，实现用户控制的工具链和复杂交互模式。
  • 资源管理: 除了利用上游MCP的资源，还支持添加自己的知识库文件作为自定义资源。
  • 统一认证: 一次性授权MCP服务器，并在所有连接到vMCP的客户端（如Claude, Cursor, ChatGPT等）中复用。
  • 使用统计: 跟踪和分析vMCP的使用模式，提供协议级别的完整日志。
  • 部署便捷: 提供Docker镜像和PyPi包，方便快速安装和部署。

安装步骤

  1. 前提条件: 确保您的系统已安装 Python 3.10 至 3.13 版本，并安装了 'uv' 包管理器（如果未安装，请运行 'pip install uv'）。
  2. 方法一：使用 uvx (推荐)： 
    uvx --from 1xn-vmcp vmcp run
  3. 方法二：使用 pip: 
    pip install 1xn-vmcp
vmcp run
  4. 方法三：使用 Docker: 
    docker pull onexn/vmcp:latest
docker run -it onexn/vmcp:latest vmcp run

无论哪种方式，vMCP服务器将在 'http://localhost:8000' 上启动。

服务器配置（供MCP客户端使用）

vMCP服务器启动后，您可以通过其Web界面（默认地址 'http://localhost:8000'）创建和配置您的虚拟MCP。一旦创建完成，每个虚拟MCP都会有一个唯一的MCP服务器URL，例如 'http://localhost:8000/private/您的VMCP名称/vmcp'。

MCP客户端需要配置此URL以及相关的命令行启动信息。以下是一个示例配置，展示了MCP客户端如何连接到vMCP：

{
  "server_name": "我的AI助手",
  "description": "连接到我定制的vMCP服务器，集成了多种AI能力",
  "transport": "streamable-http",
  "endpoint": "http://localhost:8000/private/Coding_assistant/vmcp"
}

请将'endpoint'中的'Coding_assistant'替换为您在vMCP界面中设置的虚拟MCP名称。

重要提示: vMCP后端可能需要认证才能访问，具体取决于您的配置。在您的MCP客户端配置中，可能需要额外提供 'Authorization' HTTP 头，例如 'Bearer your_auth_token'。请查阅vMCP文档获取详细的认证配置信息。

基本使用方法

  1. 访问Web界面: 服务器启动后，在浏览器中打开 'http://localhost:8000'。
  2. 创建vMCP: 点击 "+ Create Your First vMCP" 按钮，输入一个有意义的名称和描述，例如 "Coding_assistant"。
  3. 添加MCP连接器: 在新创建的vMCP中，点击 "Add MCP Connector" 可以浏览并添加预设的MCP服务器，或点击 "Add Custom Server" 输入其他MCP服务器的URL。
  4. 定制工具和Prompt: 切换到 "Tools" 或 "Prompts" 标签页，您可以修改现有工具/Prompt，创建新的Python工具、HTTP工具或Prompt工具，并定义它们的变量、配置和调用的其他工具。
  5. 连接LLM客户端: 配置完成后，从vMCP编辑页面复制该虚拟MCP的URL（例如：'http://localhost:8000/private/Coding_assistant/vmcp'）。将此URL配置到您的MCP兼容LLM客户端（如Anthropic Claude, Cursor, VSCode Copilot等）中，即可通过该统一接口使用所有聚合和定制的工具、Prompt和资源。

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