ACTIVE DEVELOPMENT - WORK IN PROGRESS

Name: ACTIVE DEVELOPMENT - WORK IN PROGRESS
Author: agentic-community

本地服务

github.com/agentic-communityAI 与智能体1.0k今天更新

代码仓库

关于 ACTIVE DEVELOPMENT - WORK IN PROGRESS

这是面向组织的开源 AI 资产注册表与 MCP 网关，为开发、平台和安全团队提供统一的发现、访问控制与审计。它将 MCP 服务、Agent、技能及自定义实体纳入同一治理平面。

主要功能

01统一注册 MCP 服务、Agent 与技能
02语义和词法搜索资产
03统一网关及细粒度访问控制
04OAuth 凭据代理与审计记录
05安全扫描和外部注册表联邦

适用场景

01集中管理组织中的 MCP 服务
02让 Agent 按自然语言查找工具
03接入需要 OAuth 的 SaaS MCP 服务
04审核资产并追踪访问事件

MCP 相关

该项目提供 MCP 原生接口，并通过单一认证网关注册、发现和治理 MCP 服务。客户端可通过网关访问聚合后的虚拟 MCP 服务。

#mcp #agents #agentic-ai #mcp-server #mcp-gateway #mcp-registry

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "gateway-registry": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "build"
      ]
    }
  }
}

启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

ocibuildstdio

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

统一的 Agent 与 MCP 服务注册表——AI 开发工具网关

立即开始运行 | 文档 | 执行摘要 | 幻灯片 | 演示视频 | AWS 工作坊 | 社区

MCP Gateway & Registry 是一个统一的治理控制平面，管理组织中的所有 AI 资产，从 MCP 服务和 AI Agent，到技能以及团队构建的任何自定义资产。它采用 Apache 2.0 许可证开源，可运行于 Kubernetes（Amazon EKS）、全托管无服务器环境（Amazon ECS）或 Docker Compose（Amazon EC2）。

它最初是一个面向 Model Context Protocol (MCP) 的网关和注册表：通过一个安全入口访问多个 MCP 服务，并提供集中式发现与治理。随着团队开始将 Agent、技能和其他资产与服务一同注册，它逐渐发展为通用的 AI 资产注册表，并沿用最初的网关、访问控制和审计模型。

为什么要构建它

没有控制平面时，每个团队都要手动连接自己的 MCP 服务和 Agent：每个点文件中都有各自的凭据，没有共享的资产清单，没有审计记录，也无法发现或治理现有资产。Agent 无法找到其他 Agent；服务和 Agent 分别存放在无法共享策略的注册表中。

这个平台通过 为每种 AI 资产提供一个统一且受治理的入口 来解决这些问题。只需注册一次服务、Agent、技能或自定义实体，即可通过自然语言搜索发现它，并通过一个经过身份验证的网关访问它；该网关会强制执行访问控制并记录每次调用。所有资产类型共用一个控制平面、一套访问模型和一条审计记录。

没有网关时，每位开发者和 Agent 都要使用各自的凭据连接每个 MCP 服务。使用 MCP Gateway and Registry 后，每个客户端只需连接一次统一入口，由该入口授权、路由并审计对 MCP 服务、A2A Agent 和技能的调用。

以企业方式接入第三方 OAuth MCP 服务。 网关提供按用户进行的出站身份验证，因此你可以连接受 OAuth 保护的 SaaS MCP 服务，例如 Slack、Atlassian 和 GitHub，而无需每位用户分别配置这些服务的网络访问权限，或在笔记本电脑上存储凭据。每位用户只需连接一次自己的账户；网关会运行 OAuth（3LO）流程，将每位用户的令牌存入密钥管理器，并在出站时注入令牌。这样，接入流程就简化为一个可审计的统一控制点，团队无需为每台笔记本电脑单独配置网络连接，也无需分散存储长期有效的令牌，就能在整个企业中采用新的 SaaS MCP 服务。

工作原理

网关是数据平面（通用 nginx 反向代理：TLS、身份验证、路由到后端），注册中心是控制平面（负责管理资源清单、访问模型和审计跟踪的 FastAPI 服务，并决定网关可以路由到哪些目标）。身份验证服务器集成你的身份提供方（Keycloak、Entra ID、Okta、Auth0、Cognito、PingFederate），用于 OAuth2/OIDC；MongoDB / DocumentDB 用于存储配置、嵌入向量、会话和审计记录。

用户、AI Agent 和编码助手调用 nginx 网关。nginx 向身份验证服务器验证每个请求，后者将 MCP 调用代理到后端服务和 Agent，并使用每位用户各自的出口凭据。注册中心写入 nginx 配置，并在 MongoDB 或 DocumentDB 中存储资源清单、作用域和审计记录。身份验证服务器从数据库读取作用域，并通过身份提供方验证身份。

默认情况下，注册中心负责 A2A 发现、身份验证和访问控制，随后 Agent 直接（点对点）通信，而不是将每次调用都路由到网关。有关完整设计及其不变量，请阅读系统理论；分层示意图请参阅架构图。

查看实际演示

观看 MCP 服务、A2A Agent 和外部注册中心如何协同工作，实现动态工具发现：

https://github.com/user-attachments/assets/97c640db-f78b-4a6c-9662-894f975f66e2

更多演示请参阅演示视频。

根据你的身份，从这里开始……

你的身份……	从这里开始
开发者	从完整设置指南开始；也可以试试 macOS 设置技能，在 MacBook 上运行它。然后参阅 AI 编码助手集成指南，连接你的 AI 编码助手。有关编程方式的访问，请参阅 OpenAPI 规范、Python 注册客户端（`registry_client.py`）和 CLI（[`registry_management.py`](api/registry_management.py））。
平台 / 安全 / 运维团队	请参阅 Amazon EKS（Helm）、Amazon ECS（Terraform）和 Docker Compose部署指南；身份验证指南；配置参考；以及访问控制与作用域。
正在评估是否采用的决策者	阅读执行摘要，观看演示视频，并试试 AWS Workshop。

快速开始

最快的方法是使用预构建的 Docker 镜像。克隆仓库、设置几个密钥，然后运行：

git clone https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry.git
cd mcp-gateway-registry
cp .env.example .env

# Edit .env and set the required secrets (e.g. KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD, SECRET_KEY).
# See docs/configuration.md for the full list.
nano .env

# Deploy with pre-built images (pulled from Amazon ECR Public by default)
./build_and_run.sh --prebuilt

# Open the Registry UI (served by nginx on port 80)
open http://localhost        # macOS  (Linux: xdg-open http://localhost)

完整安装指南提供了 Amazon EC2 的完整操作流程（前置条件、MongoDB 和 Keycloak 初始化、创建首个用户和服务账号、注册服务，以及测试网关）。

要部署到其他环境？

Amazon ECS：请参阅 Terraform 堆栈 README，或者更推荐使用 Terraform 设置技能，让你的 AI 编码助手为你执行部署。
Amazon EKS：请参阅 Helm charts。
只想在 macOS 上试试？：使用 macOS 设置技能，在 MacBook 上完成端到端运行。

包含内容

该注册表包含四种内置资产类型，以及由管理员定义的自定义资产类型，所有内容都由同一控制平面管理：

MCP 服务：注册、发现并管理对 MCP 服务的访问，这些服务由一个经过身份验证的网关统一接入。
Agent（A2A）：注册 Agent，并让它们根据能力相互发现；默认情况下，Agent 之间的通信采用点对点方式。
技能：注册、管理版本并发现可复用的 SKILL.md 技能，注册时还会进行安全扫描。
自定义实体：管理员可定义由架构驱动的自定义实体类型（n8n 工作流、策略、提示词模板、模型卡等）；请参阅自定义实体类型。

所有类型均支持语义 + 词法搜索、UI、REST 和 MCP 原生接口，并采用统一的治理方式。以下是值得关注的主要功能：

将其用作适用于任何 HTTP 服务的 AI 网关：在模型推理（OpenAI、Amazon Bedrock，以及任何兼容 OpenAI 的端点）、MCP 服务、A2A Agent 和任何通用 REST 端点前提供一个经过身份验证的统一入口。调用方持有网关令牌；后端 URL 及其凭证保存在注册表中，静态加密，并在出口时注入；每个实体均支持流式传输，并与其他所有内容一样适用相同的范围、审计和速率限制。默认关闭。设计 · 常见问题：OpenAI 和 Bedrock
单一身份验证网关：一个统一入口；通过你现有的 IdP（Keycloak、Entra ID、Okta、Auth0、Cognito、PingFederate）进行 OAuth 身份验证，并支持细粒度范围。
动态工具发现：Agent 和编码助手可在运行时通过自然语言语义搜索查找工具，无需硬编码配置。
虚拟 MCP 服务：将多个后端的工具聚合到一个端点后，并提供按工具设置的访问控制。
按用户进行出口身份验证（3LO / OBO / PAT）：网关代理第三方 SaaS 凭证，因此令牌不会保存在用户的笔记本电脑上。
安全扫描 + 默认拒绝准入门：每个注册的服务、Agent 和技能都会经过扫描；不安全的项目将暂扣以供审核。
外部注册表联邦：接入 Anthropic 的 MCP Registry、AWS Agent Registry 和对等注册表，构建统一界面。
审计日志：完整且可追溯的访问和管理事件审计记录，并对凭证进行遮蔽，以满足合规要求并用于事件审查。
可观测性：OpenTelemetry 指标和内置的运行状况监控。

路线图

路线图最好通过 GitHub 里程碑页面跟踪。面向用户的出站身份验证（3LO 和 OBO）以及 A2A 流量路由已在 1.27.0 中发布，适用于任何 HTTP 资源的网关已在 1.30.0 中发布，后端 OAuth 身份以及按工具阻止访问已在 1.31.0 中发布。总体而言，我们接下来正在开发的主要功能包括：

适用于 OBO 的 Keycloak RFC 8693 令牌交换（1.32.0）：为 Keycloak 部署提供基于标准的代表用户交换。由于 Keycloak 通过服务器端映射器而非请求作用域绑定令牌受众，目前无法使用 OBO 出站路径或后端发现功能。
面向编码助手的客户端 ID 元数据文档：截至 1.31.0，注册表已发布自己的 CIMD，目前默认禁用。下一步是支持身份提供商侧，让助手无需预先注册客户端 ID，即可尽可能轻松地连接不同提供商。
注册表 Copilot：内嵌聊天和 Agent 构建体验，方便用户在注册表中发现资源并组合 Agent。进度见 #744；尚未安排到具体版本。

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