Meta Mcp Proxy

Name: Meta Mcp Proxy
Author: nullplatform

本地服务

github.com/nullplatformAI 与智能体1176 周前更新

代码仓库

关于 Meta Mcp Proxy

Meta MCP Proxy 是一款 MCP 服务，可搜索已配置的 MCP 服务和 JavaScript 函数中的工具，并将调用转发至对应来源。它面向工具数量较多的场景，通过本地检索减少传给大模型的发现上下文。

主要功能

01搜索多个 MCP 服务的工具
02通过模糊匹配发现工具
03将工具调用转发至目标服务
04将 JavaScript 函数公开为工具
05从文件或命令行加载配置

适用场景

01在多个已配置服务中查找合适工具
02将发现的工具调用路由至来源服务
03通过 MCP 提供 JavaScript 函数

MCP 相关

它作为 MCP 服务封装其他 MCP 服务或库。MCP 客户端通过其发现和执行方法查找并调用工具。

#rag #local-index #tools #proxy

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": {
    "meta-mcp-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@nullplatform/meta-mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

启动命令npx -y @nullplatform/meta-mcp-proxy

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

npm@nullplatform/meta-mcp-proxystdio

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

Meta MCP Proxy

一个灵活的模型上下文协议（MCP）代理，可在多个 MCP 服务和 JavaScript 函数中发现并执行工具。如果你有数百个工具，它可以减少上下文占用。此 MCP 充当其他 MCP（或库）的封装器，通过某种本地 RAG（检索增强生成）来缩减上下文大小，并向大模型提供两种方法（发现和执行），同时要求大模型简洁地进行发现。执行方法是一个简单的代理。

我们强烈建议添加配置 discoverDescriptionExtras，以详细说明工具的用途，以及大模型应在什么主题下使用这些工具。

功能

🌉 统一工具发现：跨多个 MCP 服务搜索工具
🔌 代理执行：将工具调用路由到相应的服务
🔍 智能搜索：通过模糊匹配找到最适合任务的工具
🧩 JavaScript 集成：将自定义 JavaScript 函数公开为 MCP 工具
📝 可配置：从文件或命令行参数加载配置

用法

🧱 安装

编辑文件 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

并添加以下内容

{
  "mcpServers": {
    "mcp-openapi-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": ["@nullplatform/meta-mcp-proxy","-f","config.json"]
    }
  }
}

配置文件格式

你的 config.json 应采用以下结构：

{
  "discoverDescriptionExtras": "Additional description for discovery",
  "discoverLimit": 10,
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "command-to-execute",
      "args": ["arg1", "arg2"],
      "env": {
        "ENV_VAR1": "value1",
        "ENV_VAR2": "value2"
      },
      "transport": "stdio"
    }
  }
}

例如

{
  "discoverDescriptionExtras": "Api used to manage a pet store with access to pets, pet types, users, orders and store",
  "mcpServers": {
    "mcp-petstore": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-openapi-proxy"],
        "env": {
            "OPENAPI_SPEC_URL": "https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json",
            "API_KEY": "xxxxx"
       }
    }
  }
}

与 Claude 的 0-shot 对话示例

此示例使用演示配置中的宠物商店 API，但几乎没有关于该 API 的描述

0-shot 示例

作为库使用

你也可以在自己的 JavaScript 应用程序中将 Meta MCP Proxy 用作库：

import { MCPProxy } from '@nullplatform/meta-mcp-proxy';

// Create a new proxy instance
const mcpProxy = new MCPProxy({
  mcpServers: {
    "my-server": {
      "command": "path/to/server",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  },
  discoverLimit: 10
});

// Register a custom JavaScript function
mcpProxy.registerJsFunction(
  "myFunction", 
  "Description of my function",
  {
    properties: {
      param1: {
        type: "string",
        description: "First parameter"
      },
      param2: {
        type: "number",
        description: "Second parameter"
      }
    },
    required: ["param1"]
  },
  async ({ param1, param2 }) => {
    // Implementation goes here
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify({ result: `Processed ${param1}` })
        }
      ]
    };
  }
);

// Start the MCP server
await mcpProxy.startMCP();

使用 meta-mcp-proxy 作为库创建 MCP 的示例