简介

​MCPHub​ 是一个开源的统一中心化平台，专门用于管理和组织多个Model Context Protocol (MCP) 服务器。由samanhappy开发，它将多个MCP服务器整合为可流式传输的HTTP端点，支持对所有服务器、单个服务器或逻辑服务器组的统一访问，极大地简化了MCP服务器的部署和管理。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/samanhappy/mcphub

🚀 ​核心价值​：

统一管理 · 集中控制 · 流式传输 · 开源免费

​项目背景​：

  • ​MCP生态增长​：响应Model Context Protocol生态系统快速发展的需求

  • ​管理复杂度​：解决多个MCP服务器分散管理的问题

  • ​标准化访问​：提供统一的HTTP接口简化客户端集成

  • ​开源协作​：遵循开源协议，社区驱动发展

​技术特色​：

  • 🌐 ​统一接入​：将多个MCP服务器整合为单一HTTP端点

  • 📊 ​集中监控​：实时监控所有服务器的状态和性能

  • 🔧 ​热配置​：动态添加、移除和更新服务器无需重启

  • 🛡️ ​安全控制​：基于角色的访问控制和JWT认证

  • 🐳 ​容器化部署​：完整的Docker支持简化部署

​设计理念​：

  • ​简化管理​：通过Web界面轻松管理所有MCP服务器

  • ​灵活扩展​：支持各种MCP服务器的即插即用

  • ​高性能​：优化的流式传输和连接管理

  • ​企业就绪​：满足生产环境的安全和可靠性要求

  • ​开发者友好​：完善的API和文档支持

主要功能

1. ​核心功能体系​

MCPHub提供了一套完整的MCP服务器管理解决方案，专注于统一性和易用性。

​服务器管理​：

  • ​多协议支持​：同时支持stdio和SSE MCP协议

  • ​动态配置​：运行时添加、删除和修改服务器配置

  • ​状态监控​：实时监控服务器健康状态和性能指标

  • ​故障恢复​：自动重启失败的服务和连接

  • ​日志管理​：集中查看和分析所有服务器日志

​访问控制​：

  • ​分组管理​：将服务器组织为逻辑组进行管理

  • ​权限控制​：基于角色的细粒度访问控制

  • ​用户管理​：多用户支持和认证系统

  • ​API安全​：JWT令牌认证和bcrypt密码加密

  • ​审计日志​：完整的操作审计跟踪

​流式传输​：

  • ​统一端点​：单一HTTP端点访问所有MCP服务器

  • ​智能路由​：请求自动路由到正确的服务器

  • ​实时流​：Server-Sent Events (SSE) 实时数据传输

  • ​性能优化​：连接池和资源管理优化

  • ​客户端支持​：支持各种AI客户端和开发工具

​智能功能​：

  • ​智能路由​：基于向量语义搜索的工具发现系统

  • ​自动发现​：自动识别和注册可用的MCP服务器

  • ​负载均衡​：在多实例间分配请求负载

  • ​健康检查​：定期检查服务器健康状况

  • ​配置验证​：自动验证服务器配置和兼容性

2. ​功能详情​

​仪表板功能​：

  • ​实时状态​：可视化显示所有服务器运行状态

  • ​性能指标​：CPU、内存、连接数等实时监控

  • ​配置管理​：通过Web界面编辑服务器配置

  • ​用户界面​：直观的拖放和点击操作界面

  • ​通知系统​：异常状态和事件通知

​协议支持​：

  • ​MCP标准​：完整支持Model Context Protocol规范

  • ​多传输方式​：支持stdio、HTTP、SSE等多种传输

  • ​兼容性层​：确保不同版本MCP服务器的兼容性

  • ​扩展支持​：支持自定义协议扩展和插件

  • ​调试工具​：内置协议调试和诊断工具

​集成能力​：

  • ​AI客户端​：支持Claude Desktop、Cursor、DeepChat等

  • ​开发工具​：与主流IDE和开发工具集成

  • ​API访问​：RESTful API用于自动化管理

  • ​Webhook​：事件触发的外部系统集成

  • ​导出功能​：配置和数据的导入导出

​安全特性​：

  • ​加密传输​：所有数据传输加密保护

  • ​访问控制​：基于组的权限管理系统

  • ​审计跟踪​：完整的安全事件记录

  • ​安全配置​：安全最佳实践默认启用

  • ​漏洞防护​：常见安全漏洞的防护机制

3. ​技术规格​

​系统架构​：

后端: Node.js + Express + TypeScript
前端: React + Vite + Tailwind CSS
数据库: PostgreSQL (用于配置和状态存储)
缓存: Redis (用于会话和性能优化)
认证: JWT + bcrypt
部署: Docker容器化

​性能指标​：

并发连接: 支持1000+并发连接
响应时间: <100ms平均响应时间
可用性: 99.9%设计可用性
扩展性: 水平扩展支持
容错性: 自动故障转移和恢复

​兼容性​：

MCP版本: 支持MCP v1.0+协议
操作系统: Linux, macOS, Windows, Docker
客户端: 所有标准MCP客户端
浏览器: 现代浏览器(Chrome, Firefox, Safari, Edge)

​安全标准​：

认证: OAuth 2.0 / JWT支持
加密: TLS 1.2+传输加密
合规: 基本安全合规要求
审计: 完整的安全审计日志
防护: 常见Web攻击防护

安装与配置

1. ​环境准备​

​系统要求​：

操作系统: Linux, macOS, Windows (WSL2推荐)
Node.js: 18.0+ 版本
内存: 2GB+ RAM (推荐4GB+)
存储: 10GB+ 可用空间
网络: 稳定的网络连接

​依赖服务​：

  • ​PostgreSQL​：配置和状态存储（可选，内置SQLite支持）

  • ​Redis​：会话缓存和性能优化（可选）

  • ​Docker​：容器化部署（可选）

2. ​安装步骤​

​Docker部署（推荐）​​：

# 使用Docker快速部署
docker run -p 3000:3000 \
  -v ./mcp_settings.json:/app/mcp_settings.json \
  -v ./data:/app/data \
  samanhappy/mcphub

# 或使用Docker Compose
git clone https://github.com/samanhappy/mcphub.git
cd mcphub
docker-compose up -d

​本地安装​：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/samanhappy/mcphub.git
cd mcphub

# 安装依赖
pnpm install

# 配置环境
cp .env.example .env
# 编辑.env文件配置参数

# 启动开发服务器
pnpm dev

# 或分别启动前后端
pnpm backend:dev
pnpm frontend:dev

​生产环境部署​：

# 构建生产版本
pnpm build

# 启动生产服务器
pnpm start

# 或使用PM2管理
pnpm pm2:start

3. ​配置说明​

​基本配置​：

// mcp_settings.json 配置文件
{
  "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"]
    }
  }
}

​环境变量配置​：

# .env 环境变量
PORT=3000
NODE_ENV=production
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/mcphub
REDIS_URL=redis://localhost:6379
JWT_SECRET=your-jwt-secret

​智能路由配置​：

{
  "smartRouting": {
    "enabled": true,
    "database": {
      "host": "localhost",
      "port": 5432,
      "database": "mcphub",
      "user": "postgres",
      "password": "password"
    },
    "openai": {
      "apiKey": "your-openai-key",
      "model": "text-embedding-ada-002"
    }
  }
}

​安全配置​：

{
  "security": {
    "jwt": {
      "secret": "your-secret-key",
      "expiresIn": "24h"
    },
    "cors": {
      "origin": ["http://localhost:3000"],
      "credentials": true
    },
    "rateLimit": {
      "windowMs": 900000,
      "max": 100
    }
  }
}

使用指南

1. ​基本工作流​

使用MCPHub的基本流程包括：部署平台 → 配置服务器 → 管理访问 → 监控状态 → 客户端集成。整个过程设计为直观简单，用户可以通过Web界面完成大多数操作。

2. ​基本使用​

​平台访问​：

  1. 部署完成后访问 http://localhost:3000

  2. 使用默认凭证登录（admin/admin123）

  3. 首次登录后立即更改默认密码

  4. 浏览仪表板查看系统状态

​服务器配置​：

  1. 进入"Servers"页面

  2. 点击"Add Server"添加新服务器

  3. 填写服务器名称、命令和参数

  4. 配置环境变量和启动选项

  5. 保存并启动服务器

​分组管理​：

  1. 进入"Groups"页面

  2. 创建逻辑分组（如"dev", "prod", "ai-tools"）

  3. 将服务器拖放到相应分组

  4. 设置分组权限和访问控制

  5. 使用分组端点进行访问

​用户管理​：

  1. 进入"Users"页面

  2. 添加新用户或邀请团队成员

  3. 分配角色和权限

  4. 配置用户所属分组

  5. 管理API访问令牌

3. ​高级用法​

​智能路由使用​：

# 启用智能路由功能
# 配置PostgreSQL和OpenAI API密钥
# 访问智能路由端点
http://localhost:3000/mcp/$smart

# 使用语义搜索查找工具
# 系统自动发现并执行相关工具

​API集成​：

// 使用REST API管理MCPHub
const response = await fetch('http://localhost:3000/api/servers', {
  method: 'GET',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer your-jwt-token',
    'Content-Type': 'application/json'
  }
});

const servers = await response.json();

​Webhook配置​：

{
  "webhooks": {
    "serverStatusChange": {
      "url": "https://your-app.com/webhook/mcp",
      "events": ["server.start", "server.stop", "server.error"]
    }
  }
}

​监控集成​：

# 集成Prometheus监控
curl http://localhost:3000/metrics

# 或使用健康检查端点
curl http://localhost:3000/health

​客户端配置​：

// Claude Desktop配置
{
  "mcpServers": {
    "mcphub": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "commands": ["*"]
    }
  }
}

应用场景实例

案例1：开发团队AI工具统一管理

​场景​：开发团队使用多个MCP服务器进行AI辅助编程

​解决方案​：使用MCPHub统一管理所有开发工具。

​实施方法​：

  1. 部署MCPHub作为团队中央管理平台

  2. 配置各种开发工具MCP服务器（代码补全、文档查询、测试生成等）

  3. 按项目分组管理工具访问权限

  4. 团队成员通过统一端点访问所有工具

  5. 监控工具使用情况和性能指标

​开发工具集成​：

  • ​代码助手​：多个代码补全和生成工具

  • ​文档查询​：技术文档和API参考工具

  • ​测试工具​：测试生成和验证工具

  • ​调试助手​：调试和问题诊断工具

  • ​项目管理​：任务管理和进度跟踪工具

​团队协作价值​：

  • ​统一访问​：单一端点访问所有开发工具

  • ​权限控制​：按项目分配工具访问权限

  • ​性能监控​：监控工具使用和性能表现

  • ​成本优化​：共享资源减少重复部署

  • ​知识共享​：团队共享工具配置和最佳实践

案例2：企业AI服务管理平台

​场景​：企业需要管理多个AI服务和MCP服务器

​解决方案​：使用MCPHub构建企业级AI服务管理平台。

​企业部署​：

  1. 在生产环境部署高可用MCPHub集群

  2. 集成各种企业AI服务和工具

  3. 配置安全认证和访问控制

  4. 设置监控告警和审计日志

  5. 提供统一API供内部系统集成

​企业服务集成​：

  • ​内部工具​：企业自有AI服务和工具

  • ​第三方服务​：商业AI服务和API集成

  • ​数据服务​：企业内部数据访问工具

  • ​业务流程​：特定业务领域专用工具

  • ​监控分析​：使用情况分析和报告工具

​企业管理效益​：

  • ​集中管理​：统一管理所有AI服务和工具

  • ​安全合规​：企业级安全控制和审计跟踪

  • ​资源优化​：优化资源使用和成本控制

  • ​快速集成​：新工具快速上线和集成

  • ​可扩展性​：支持业务增长和扩展需求

案例3：教育和研究环境

​场景​：教育机构需要为学生提供AI工具学习环境

​解决方案​：使用MCPHub构建教育用AI工具平台。

​教育应用​：

  1. 部署MCPHub教育版本

  2. 配置教学用AI工具和资源

  3. 按课程分组管理工具访问

  4. 学生通过统一平台访问学习工具

  5. 教师监控学生使用情况和进度

​教学工具集成​：

  • ​学习工具​：编程学习辅助工具

  • ​研究工具​：学术研究相关AI工具

  • ​数据资源​：教育数据集和资源访问

  • ​项目工具​：课程项目专用工具

  • ​评估工具​：学习效果评估工具

​教育价值​：

  • ​统一平台​：学生通过单一平台访问所有工具

  • ​访问控制​：按课程控制工具访问权限

  • ​学习分析​：分析工具使用和学习效果

  • ​资源优化​：共享教育资源减少浪费

  • ​易于管理​：教师轻松管理教学工具

总结

MCPHub作为一个功能强大的MCP服务器统一管理平台，通过其集中化的管理、灵活的配置和强大的功能，为用户提供了完美的MCP服务器管理解决方案。其开源特性和企业级功能，使其成为开发团队、企业和教育机构的理想选择。

​核心优势​：

  • 🎯 ​统一管理​：集中管理多个MCP服务器

  • 🔧 ​灵活配置​：动态配置和热插拔支持

  • 🌐 ​多协议支持​：完整支持MCP协议标准

  • 🛡️ ​安全可靠​：企业级安全控制和审计

  • 🐳 ​易于部署​：容器化部署和简单配置

​适用场景​：

  • 开发团队AI工具统一管理

  • 企业AI服务平台构建

  • 教育机构教学工具平台

  • 研究环境实验工具管理

  • 个人开发者多工具管理

​技术特色​：

  • ​现代架构​：基于Node.js和React的现代技术栈

  • ​高性能​：优化的流式传输和连接管理

  • ​可扩展​：支持水平扩展和集群部署

  • ​易于集成​：REST API和Webhook支持

  • ​持续更新​：活跃社区持续改进功能

🌟 ​GitHub地址​：

https://github.com/samanhappy/mcphub

🚀 ​快速开始​：

Docker一键部署或本地安装

📚 ​学习资源​：

详细文档和示例配置

​立即使用MCPHub，统一管理您的MCP服务器！​​

​最佳实践建议​：

  • 💻 ​开发团队​：按项目分组管理开发工具

  • 🏢 ​企业用户​：生产环境高可用部署

  • 🎓 ​教育机构​：按课程管理教学工具

  • 🔬 ​研究人员​：实验环境工具管理

  • 👥 ​团队协作​：共享配置和最佳实践

​注意事项​：

  • ⚠️ ​安全配置​：生产环境更改默认凭证

  • 📊 ​性能监控​：监控资源使用和性能指标

  • 🔄 ​定期备份​：定期备份配置和重要数据

  • 🔧 ​版本兼容​：注意MCP协议版本兼容性

  • 📝 ​文档参考​：查阅文档获取最新功能信息

MCPHub持续演进和发展，欢迎用户反馈和贡献，共同打造更好的MCP服务器管理平台！

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