⚡️ mcpo

即时将任何 MCP 工具公开为兼容 OpenAPI 的 HTTP 服务器。

mcpo 是一个极其简单的代理，它接受 MCP 服务器命令，并通过标准的 RESTful OpenAPI 使其可访问，因此您的工具可以与期望 OpenAPI 服务器的 LLM 代理和应用程序“正常工作”。

无需自定义协议。无需粘合代码。无需麻烦。

🤔 为什么使用 mcpo 而不是原生 MCP？

MCP 服务器通常通过原始 stdio 进行通信，这：

• 🔓 本质上是不安全的
• ❌ 与大多数工具不兼容
• 🧩 缺少标准功能，如文档、身份验证、错误处理等。

mcpo 解决了所有这些问题，无需额外努力：

• ✅ 立即与 OpenAPI 工具、SDK 和 UI 配合使用
• 🛡 使用可信的网络标准增加安全性、稳定性和可扩展性
• 🧠 为每个工具自动生成交互式文档，无需配置
• 🔌 使用纯 HTTP——没有套接字，没有粘合代码，没有意外

感觉像是“多了一步”，实际上是用更少的步骤获得更好的结果。

mcpo 使您的 AI 工具可用、安全且可互操作——现在，零麻烦。

🚀 快速使用

我们建议使用 uv 以实现闪电般的启动速度和零配置。

uvx mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- your_mcp_server_command

或者，如果您使用 Python：

pip install mcpo
mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- your_mcp_server_command

您还可以通过 Docker 运行 mcpo，无需安装：

docker run -p 8000:8000 ghcr.io/open-webui/mcpo:main --api-key "top-secret" -- your_mcp_server_command

示例：

uvx mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- uvx mcp-server-time --local-timezone=America/New_York

就是这样。您的 MCP 工具现在可以通过 http://localhost:8000 访问，并生成 OpenAPI 模式 — 在 http://localhost:8000/docs 上进行实时测试。

🤝 要在启动服务器后与 Open WebUI 集成，请查看我们的文档。

🔄 使用配置文件

您可以通过遵循 Claude Desktop 格式的单个配置文件来服务多个 MCP 工具：

通过以下方式启动：

mcpo --config /path/to/config.json

示例 config.json：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "time": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-time", "--local-timezone=America/New_York"]
    }
  }
}

每个工具都将在其自己唯一的路由下访问，例如：

• http://localhost:8000/memory
• http://localhost:8000/time

每个工具都有一个专用的 OpenAPI 模式和代理处理程序。 在 http://localhost:8000/<tool>/docs 访问完整模式 UI（例如 /memory/docs，/time/docs）

🔧 要求

• Python 3.8+
• uv（可选，但强烈推荐用于性能 + 打包）

🪪 许可证

MIT

🤝 贡献

我们欢迎并强烈鼓励社区的贡献！

无论您是修复错误、添加功能、改进文档，还是仅仅分享想法——您的投入都非常有价值，并有助于使 mcpo 对每个人都更好。

入门很容易：

• Fork 仓库
• 创建一个新分支
• 进行更改
• 打开一个 pull request

不确定从哪里开始？ 随时提出问题或提出问题——我们很乐意帮助您找到一个好的首要任务。

✨ 让我们一起构建可互操作的 AI 工具的未来！