MCPez - 微服务命令代理管理平台

MCPez 是一个基于 Web 的管理平台，旨在简化后端服务（如 AI 模型、本地脚本或远程 API）的定义、配置、管理和监控。它通过标准化的代理接口（SSE 或 STDIO）暴露这些服务，使它们易于被其他应用程序（尤其是需要调用工具的 AI 代理）集成和使用。

项目意义

当前的微服务命令代理（MCP）生态系统和 AI Agent 应用开发面临诸多挑战：

• 孤立的 MCP 价值有限: 单个 MCP 服务通常功能单一，难以独立产生显著价值。用户需要将多个 MCP 组合起来才能构建有意义的应用，但这往往需要复杂的编排和集成工作。

• Agent-to-Agent (A2A) 交互复杂: 现有的 A2A 通信方案往往过于复杂，缺乏统一标准，使得构建能够协同工作的多 Agent 系统变得困难。

• 封闭的生态系统: 许多平台将用户锁定在特定的、不开放的 MCP 组合中，限制了灵活性和可扩展性。另外，MCP本身的很多特性都无法修改，寄托于开源实际上是反用户体验的

• MCP 质量参差不齐: 现有 MCP 平台充斥着大量低质量的服务，其中许多是 AI 生成的、未经充分测试的代码。据观察，大约 80% 的服务是重复性的，15% 存在功能问题或不可用，剩下的 5% 也往往缺乏实际应用价值。这极大地增加了开发者筛选和集成可靠工具的难度。 Todo: 接下来的版本，会有一个MCP来帮忙构建MCP服务器系统：已经在测试中，构建的效果还是有意思的

• 客户端集成与管理困难: 开发者需要为不同的服务编写不同的客户端适配代码，并分别管理它们的配置、部署和运行状态，耗时耗力。很明显，在LLM使用工具这块，Lang*这类Agent，携带者过时的RAG在增加Token消耗的路上越走越远，Autogen和MCP协议处于一种低效的竞争状态，Google也换着概念来搞事情。Pydantic把自己的“格式验证”正全力的往标准化的概念上套。这个战场一看就十分叙利亚，连泽连斯基都不好意思演绎，就不要指望近期内可以统一了。

所以，MCPez 旨在通过以下方式克服这些挑战，提供一个更开放、可靠和易于管理的解决方案：

• 统一管理与标准化接口: 将不同的后端服务（无论是本地脚本、远程 API 还是其他 MCP）统一封装为标准的 SSE 或 STDIO 接口。提供集中的 Web UI 进行创建、配置、监控和管理，降低管理复杂度。

• 解决客户端问题: 应用程序（如 AI Agent）只需通过 MCPez 提供的稳定代理地址与后端服务交互，无需关心底层服务的具体实现和部署细节，简化了客户端集成。

• 打破 MCP 孤岛: 通过提供一个易于使用的平台来组合和管理多个服务，使得原本单一、价值有限的 MCP 能够更容易地被整合进更复杂的应用流程中，从而产生更大的价值。

• Docker 化部署: 提供 Dockerfile，将整个管理平台和其依赖（如 Nginx、Python 环境）打包，实现一键部署。这不仅简化了环境配置，也确保了服务运行环境的一致性，方便用户在本地或服务器上快速搭建和运行自己的 MCP 服务集合。

• 提升服务质量与可用性: 虽然 MCPez 本身不直接编写 MCP 服务，但它提供了一个框架，鼓励用户将自己验证过、高质量的服务集成进来，并通过模板共享等功能促进优质服务的复用，逐步改善生态质量。

通过 MCPez，开发者可以更专注于核心业务逻辑和 Agent 能力的构建，而不是陷入繁琐的服务集成和管理细节中。

主要特性

• Web 用户界面: 直观的界面用于管理应用和服务。
• 应用/服务定义: 支持创建和配置“应用”，每个应用可以包含多个后端服务配置。
• 多种服务类型:
  • SSE: 代理远程 HTTP SSE 服务，支持配置 Base URL 和 Headers。
  • STDIO: 代理本地命令行进程，支持配置执行命令、参数和环境变量。
• 配置管理:
  • 支持将应用配置导出为 JSON 文件。
  • 支持从 JSON 文件导入应用配置。
  • 支持将常用的服务配置保存为“工具模板”，方便复用。
• 服务状态管理:
  • 在主页列出所有已定义的“应用”。
  • 启动/停止基于 STDIO 的服务。
  • 查看运行中服务的状态详情（ID、地址、状态、详细日志/信息）。
• AI Playground: (位于 chat.html) 提供一个聊天界面，可以配置 AI 模型（如 OpenAI, Gemini 等），并将 MCPez 中定义的服务作为 Tool/Function Calling 的后端，方便测试和调试 AI 与工具的交互。
• Docker 支持: 提供 Dockerfile，方便容器化部署。

未来方向

• AI 驱动的工具描述与函数理解: 计划引入让大型语言模型（LLM）根据服务配置和上下文自动生成或优化工具（MCP 服务）及其内部函数（如果适用）的描述信息。这将极大提升 AI Agent 对工具功能的理解深度和准确性，有效解决当前 AI Agent 在选择和调用 MCP 函数时命中率不高的问题。
• 可共享的工具集: 用户可以将精心配置和验证过的应用（包含一组相关的 MCP 服务）导出为配置包。这些配置包可以在社区或团队内部共享，其他用户可以轻松导入并复用这些工具集，加速开发进程。
• 本地优先与安全性: 工具集的共享机制将保持本地化部署的核心优势。用户导入配置后，服务仍在本地运行，避免了将敏感信息（如 API Key）上传到第三方共享平台而可能带来的安全风险。这确保了数据和凭证的安全性，同时促进了可信工具的流通。

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快速开始

先决条件

• Docker 和 Docker Compose (推荐)

使用 Docker 运行

1. 构建 Docker 镜像:

   docker build -t MCPez .
   

2. 运行 Docker 容器:

   docker run -d -p 8088:80 --name MCPez-instance -v MCPez_data:/data MCPez
   

   • -d: 后台运行。
   • -p 8088:80: 将主机的 8088 端口映射到容器的 80 端口（Nginx 默认端口）。您可以根据需要更改主机端口 8088。
   • --name MCPez-instance: 为容器命名。
   • -v MCPez_data:/data: 创建一个 Docker volume MCPez_data 来持久化存储 SQLite 数据库和服务配置等数据。

访问 Web UI

在浏览器中打开 http://localhost:8088 (或您指定的主机端口)。

使用说明

1. 服务管理 (index.html):

   • 主界面显示所有已创建的应用列表及其状态。
   • 可以搜索应用。
   • 对于 STDIO 类型的服务，可以点击“启动”或“停止”按钮。
   • 点击“编辑服务”跳转到编辑页面。
   • 点击“查看服务状态”查看运行中服务的详细信息。
   • 点击“新建服务”跳转到应用编辑页面。

2. 应用编辑 (edit.html):

   • 创建新应用: 直接访问 edit.html。
   • 编辑现有应用: 从主页点击“编辑服务”或通过 edit.html?id=<app_id> 访问。
   • 应用信息: 设置应用的名称和描述。
   • 配置管理:
     • 导入/导出: 使用 JSON 文件导入或导出整个应用的配置（包括名称、描述和所有服务器配置）。
     • 使用模板: 从预存的工具模板库中选择并添加服务配置。
   • 服务器配置:
     • 点击“MCP”按钮添加新的服务器配置（SSE 或 STDIO）。
     • 填写服务器名称、类型（SSE/STDIO）、描述以及相应的配置（URL/Headers 或 Command/Args/Env）。
     • 编辑或删除已有的服务器配置。
     • 可以将配置好的服务器保存为“工具模板”供以后使用。
   • JSON 预览: 实时显示当前应用的完整 JSON 配置。
   • 保存配置: 点击右上角的“保存配置”按钮保存更改。

3. AI Playground (chat.html):

   • 点击右上角齿轮图标进行设置，配置 AI 模型提供商的 API Key、Base URL、模型名称等。
   • 配置 MCP 服务器地址（通常是 http://localhost:8088/mcp/<app_id>/sse，其中 <app_id> 是您在 edit.html 中配置的应用的 ID/名称）。
   • 配置好后，可以在聊天界面与 AI 对话。如果 AI 模型支持 Tool/Function Calling，并且您配置的 MCP 应用中有相应的服务，AI 将能够调用这些服务。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。

MIT License

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