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Bauta

Bauta

远程服务
bauta.app云与基础设施016 周前更新

关于 Bauta

Bauta 是托管式远程 MCP 服务,可将 AI 客户端生成的 HTML 和 React 成品发布到可控分享权限的 URL。它提供部署和成品管理工具,采用 OAuth 登录,并为需要的客户端提供 stdio 桥接。

主要功能

  1. 01发布 HTML 和 React 成品
  2. 02控制分享方式与访问权限
  3. 03在同一 URL 更新或回滚
  4. 04在隔离 iframe 中运行成品
  5. 05通过 OAuth 2.1 连接
  6. 06为兼容客户端提供 stdio 桥接

适用场景

  1. 01发布 AI 客户端生成的成品
  2. 02按指定权限分享部署内容
  3. 03修改或回滚已发布的成品
  4. 04通过 `mcp-remote` 连接仅支持 stdio 的客户端

MCP 相关

Bauta 通过 `https://bauta.app/mcp` 的远程 MCP 服务提供部署和成品管理工具,使用 Streamable HTTP 与 OAuth 2.1。对于不支持远程 MCP 服务的客户端,可使用 stdio 桥接。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://bauta.app/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

Bauta 连接器

将你的 AI 客户端连接到 Bauta——一个远程 MCP 服务,可将 HTML/React 产物从你的 AI 客户端部署到带有分享访问控制的托管 URL。

Bauta 以托管的远程 MCP 服务形式运行。使用它无需安装任何内容:将任意 MCP 客户端指向下方的端点并登录即可。本仓库提供连接参考,以及一个面向仅支持 stdio 的客户端的小型 stdio 桥接程序。

端点

https://bauta.app/mcp
  • 传输方式:Streamable HTTP
  • 身份验证:OAuth 2.1——支持动态客户端注册(DCR)和客户端 ID 元数据文档(CIMD)
  • 文档:https://bauta.app/docs

Bauta 的功能

  • 在几秒钟内将 HTML 或 React/JSX 产物部署到托管 URL(JSX 会在发布时编译)。
  • 默认私密——新部署的内容不会公开列出(仅可通过秘密链接访问);在选择分享前,直接访问 URL 会返回 404。
  • 分享模式:公开、不公开列出、密码保护、电子邮件验证或完全私密——可随时通过 set_sharing 工具更改。
  • 更新和回滚会保留相同的 URL。
  • 产物在独立源的沙盒 iframe 中运行(不使用 Cookie,且无法跨产物访问)。
  • 欧盟数据驻留(内容和元数据存储在欧盟司法管辖区内)。
  • 免费套餐,无需信用卡。

连接

支持远程 MCP 服务的客户端(推荐)

将端点添加为自定义连接器并完成 OAuth 登录:

https://bauta.app/mcp
仅支持 stdio 的客户端

使用 mcp-remote 桥接程序:

{
  "mcpServers": {
    "bauta": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://bauta.app/mcp"]
    }
  }
}

桥接程序会打开一次浏览器以完成 OAuth,然后通过 stdio 将请求代理到托管服务。

Docker

本项目附带一个用于运行 stdio 桥接程序的 Dockerfile:

docker build -t bauta-connector .
docker run -it bauta-connector

工具

Bauta 严格区分读工具和写工具(部署、更新、回滚、重命名、设置分享、通过电子邮件分享、绑定数据源、分析、导出、删除等)。完整列表请参阅 https://bauta.app/docs。

许可证

MIT——请参阅 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。