MCP Access Point
MCP接入点是一个轻量级的网关工具,旨在连接传统的HTTP服务和MCP(模型上下文协议)客户端。它使得MCP客户端和现有的HTTP服务之间能够无缝交互,而无需修改服务器端的接口代码。
sxhxliang
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MCP 接入点
MCP 接入点是一个轻量级的网关工具,旨在桥接传统的 HTTP 服务和 MCP (模型上下文协议) 客户端。它使得 MCP 客户端和现有的 HTTP 服务之间能够无缝交互,而无需修改服务器端的接口代码。
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快速开始
安装方法
# 从源码安装
git clone https://github.com/sxhxliang/mcp-access-point.git
cd mcp-access-point
# 传入 openapi.json 文件路径、mcp 端口号和上游服务地址
cargo run -- -f openapi_for_demo.json -p 8080 -u localhost:8090
# 使用 inspector 进行调试。首先,启动服务。
npx @modelcontextprotocol/inspector@0.8.1 node build/index.js
# 访问 http://127.0.0.1:6274/
# 选择 "see",填写 0.0.0.0:8080/sse,然后点击 "connect" 连接到服务。
参数分解:
-
-f openapi_for_demo.json
-f
(或--file
) 指定 OpenAPI 规范文件的路径 (openapi_for_demo.json
)。- 此文件定义了 MCP (模型上下文协议) 接入点将使用的 API。
-
-p 8080
-p
(或--port
) 设置 MCP 接入点监听传入请求的端口号 (8080
)。
-
-u localhost:8090
-u
(或--upstream
) 定义上游服务地址 (localhost:8090
)。- MCP 接入点将在处理请求后将其转发到此地址。
主要特点:
- 协议转换:在 HTTP 和 MCP 协议之间双向转换
- 零修改:与现有的 HTTP 服务直接配合使用
- 客户端启用:允许 MCP 客户端使用标准的 HTTP 服务
- 轻量级代理:以最小的开销进行清晰的协议转换
该解决方案尤其适用于:
- 逐步将 HTTP 服务迁移到 MCP 架构
- 使基于 MCP 的系统能够利用现有的 HTTP 基础设施
- 构建需要支持两种协议的混合系统
用例示例: 一个具有 MCP 原生客户端的 AI 服务需要与基于传统 HTTP 的微服务集成。 MCP 接入点位于它们之间,透明地处理协议转换。
您希望我进一步开发此描述的任何特定方面吗,例如技术架构或特定协议转换细节?
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。