MCP服务器统一部署工具

English | 中文

这是一个用于统一部署和管理MCP（Model Context Protocol）服务器的工具。该项目将以不同形式（uvx、npx等）部署的MCP服务器统一转换为标准化的SSE（Server-Sent Events）部署方式，方便不同工具的统一调用。

特性

• 统一管理：通过单一界面管理多个MCP服务器
• SSE标准化：将各种MCP服务器实现转换为SSE协议
• 跨平台：支持Windows、macOS和Linux
• 灵活配置：轻松配置不同类型和环境的服务器
• 进程管理：启动、停止、重启和检查MCP服务器状态

前提条件

• Python 3.12+
• Git（用于源代码类型服务器）
• Node.js和npm（用于基于Node.js的服务器）
• uv（用于依赖管理）
• pipx（用于安装mcp-proxy）
• uvx（用于基于uvx的服务器）

安装

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/BigUncle/MCP-Server-Unified-Deployment.git
cd MCP-Server-Unified-Deployment

2. 使用uv设置虚拟环境并安装所需的Python依赖：

# 如果没有安装uv，先安装uv
pip install uv

# 创建虚拟环境
uv venv

# 使用uv安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

# 激活虚拟环境（Windows）
.venv\Scripts\activate
# 或激活虚拟环境（Linux/MacOS）
# source .venv/bin/activate

或者，您可以使用我们的设置脚本：

python scripts/setup_env.py

3. 使用pipx安装mcp-proxy（推荐）：

# 如果没有安装pipx，先安装pipx
pip install pipx
pipx ensurepath

# 安装mcp-proxy
pipx install mcp-proxy

4. 创建配置文件：

cp config/mcp_servers.example.json config/mcp_servers.json

5. 编辑配置文件以满足您的需求。

配置

配置文件（config/mcp_servers.json）包含您想要管理的所有MCP服务器的设置。每个服务器条目包括：

{
  "name": "server-name",         // 服务器的唯一名称
  "enabled": true,              // 服务器是否启用
  "type": "uvx",                // 服务器类型（uvx、node、source_code等）
  "sse_host": "localhost",      // SSE端点的主机
  "sse_port": 23001,            // SSE端点的端口
  "allow_origin": "*",          // SSE端点的CORS设置
  "install_commands": [          // 安装服务器的命令
    "uvx -v mcp-server-fetch"
  ],
  "sse_start_command": "mcp-proxy {start_command} --sse-host={sse_host} --sse-port={sse_port} --allow-origin='{allow_origin}' ",  // SSE模式的命令模板
  "start_command": "uvx mcp-server-fetch",  // 原始启动命令
  "env": {}                     // 服务器的环境变量
}

服务器类型

• uvx：使用uvx部署的服务器
• node：基于Node.js的服务器
• source_code：需要从源代码构建的服务器

使用方法

基本命令

# 启动所有已启用的服务器
python scripts/manage_mcp.py start

# 启动特定服务器
python scripts/manage_mcp.py start <server-name>

# 停止所有服务器
python scripts/manage_mcp.py stop

# 停止特定服务器
python scripts/manage_mcp.py stop <server-name>

# 重启特定服务器
python scripts/manage_mcp.py restart <server-name>

# 检查所有服务器的状态
python scripts/manage_mcp.py status

示例

启动fetch服务器：

python scripts/manage_mcp.py start fetch

目录结构

.
├── config/                  # 配置文件
│   └── mcp_servers.json     # 服务器配置
├── logs/                    # 服务器日志
├── pids/                    # 进程ID文件
|—— docker-dev/              # docker开发环境
│   ├── docker-compose.yml   # docker-compose.yml
│   └── .devcontainer        # .devcontainer 目录
│       └─ devcontainer.json # devcontainer.json
├── dockerfile/              # dockerfile
├── scripts/                 # 管理脚本
│   ├── manage_mcp.py        # 主管理脚本
│   └── mcp_manager/         # 管理模块
└── mcp-servers/             # 源代码服务器（如果有）

Docker开发环境

概述

本项目支持基于Docker的开发环境，使在不同平台上设置和运行MCP服务器变得简单且一致。

前提条件

• 系统上已安装Docker和Docker Compose
• VS Code及Remote - Containers扩展（可选，用于DevContainer支持）

Docker环境入门

1. 导航到项目目录：

cd MCP-Server-Unified-Deployment

2. 启动Docker开发环境：

# 一定要在`docker-dev`父目录（`MCP-Server-Unified-Deployment`)目录下执行，否则会报错
docker compose -f docker-dev/docker-compose.yml up -d

3. 连接到运行中的容器：

docker exec -it  docker-dev-mcpdev-1 zsh

Docker配置关键概念

构建上下文和路径引用

在本项目中使用Docker时，理解以下几个关键概念非常重要：

1. Docker构建上下文：构建上下文决定了Dockerfile中的COPY指令可以访问哪些文件。

   • 在我们的配置中，构建上下文设置为项目根目录（docker-compose.yml中的context: ..）。
   • 这允许Dockerfile直接访问requirements.txt等文件。

2. Dockerfile路径引用：Dockerfile中的所有路径都是相对于构建上下文的。

   • 示例：COPY requirements.txt requirements.txt从项目根目录复制文件。

3. Docker Compose卷挂载：卷挂载中的路径是相对于docker-compose.yml文件位置的。

   • 我们的配置使用- ../:/workspace:cached将整个项目挂载到容器中。

4. DevContainer配置：对于VS Code用户，DevContainer配置中的路径引用是相对于devcontainer.json文件的。

   • 配置使用"dockerComposeFile": "../docker-compose.yml"来引用compose文件。

Docker路径问题排查

如果在使用Docker时遇到路径相关问题：

1. 验证docker-compose.yml中的构建上下文设置是否正确
2. 确保Dockerfile中的文件路径是相对于构建上下文的
3. 检查docker-compose.yml中的卷挂载是否使用了正确的相对路径
4. 对于DevContainer用户，确认devcontainer.json中的路径引用是否正确

贡献

欢迎贡献！详情请参阅CONTRIBUTING.md。

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。