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🚀 Nchan MCP Transport

🚀 Nchan MCP Transport

本地服务
github.com/ConechoAI开发工具2983 周前更新

关于 🚀 Nchan MCP Transport

Nchan MCP Transport 是基于 Nginx、Nchan 和 FastAPI 构建的 MCP 传输层与网关,通过 WebSocket 或 SSE 提供实时通信。面向需要构建 Claude 插件或 LLM Agent 后端的开发者。

主要功能

  1. 01同时支持 WebSocket 与 SSE
  2. 02基于 Nginx 与 Nchan 的发布订阅
  3. 03基于 FastAPI 的工具与资源注册
  4. 04可从 OpenAPI 规范自动生成 MCP 工具
  5. 05异步任务队列与进度推送
  6. 06提供 Docker Compose 部署示例

适用场景

  1. 01为 Claude 插件提供 WebSocket 或 SSE 后端
  2. 02将内部 API 通过 OpenAPI 接入 Claude
  3. 03为实时 LLM Agent 提供工具服务桥接

MCP 相关

该项目是 MCP 传输层与网关,负责以 WebSocket 或 SSE 方式承载 MCP 的 JSON-RPC 通信,并向 MCP 客户端提供基于 Python 装饰器注册的工具与资源。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

🚀 Nchan MCP 传输层

为 Anthropic 的 MCP(Model Context Protocol) 提供高性能 WebSocket/SSE 传输层和网关,由 Nginx、Nchan 和 FastAPI 驱动。
用于构建与 Claude 和其他大模型 Agent 集成的实时、可扩展 AI 应用。


✨ 这是什么?

Nchan MCP Transport 为 MCP 客户端(如 Claude)提供实时 API 网关,让客户端通过以下方式与您的工具和服务通信:

  • 🧵 WebSocket 或 服务器发送事件(SSE)
  • ⚡️ 兼容 可流式传输的 HTTP
  • 🧠 基于 Nginx + Nchan,实现低延迟发布/订阅
  • 🛠 集成 FastAPI,用于后端逻辑和 OpenAPI 工具

✅ 非常适合构建 Claude 插件、大模型 Agent,或通过 MCP 将外部 API 集成到 Claude 的 AI 开发者。


🧩 主要功能

功能描述
🔄 双协议支持无缝支持 WebSocket 和 SSE,并可自动检测
🚀 高性能发布/订阅基于 Nginx + Nchan 构建,可处理数千个并发连接
🔌 符合 MCP 规范的传输层完整实现 Model Context Protocol(JSON-RPC 2.0)
🧰 OpenAPI 集成可根据任意 OpenAPI 规范自动生成 MCP 工具
🪝 工具 / 资源系统使用 Python 装饰器注册工具和资源
📡 异步执行后台任务队列 + 通过推送通知实时更新进度
🧱 Docker 化部署使用 Docker Compose 即可轻松启动

🧠 为什么使用它?

MCP 让 Claude 等 AI 助手能够调用外部工具。但:

  • 原生 MCP 使用 HTTP+SSE,在处理长任务、网络不稳定和高并发时表现不佳
  • Claude 原生不支持 WebSocket — 本项目可弥合这一差距
  • 纯 Python 的服务端逻辑(如 FastMCP)在负载下可能无法扩展

✅ Nchan MCP Transport 为您提供:

  • Web 级性能(Nginx/Nchan)
  • 由 FastAPI 驱动的工具后端
  • 向 Claude 客户端实时传递事件
  • 即插即用的 OpenAPI 到 Claude 集成

🚀 快速开始

📦 1. 安装服务端 SDK
pip install httmcp
🧪 2. 在 Docker 中运行演示
git clone https://github.com/yourusername/nchan-mcp-transport.git
cd nchan-mcp-transport
docker-compose up -d
🛠 3. 定义您的工具
@server.tool()
async def search_docs(query: str) -> str:
    return f"Searching for {query}..."
🧬 4. 暴露 OpenAPI 服务(可选)
openapi_server = await OpenAPIMCP.from_openapi("https://example.com/openapi.json", publish_server="http://nchan:80")
app.include_router(openapi_server.router)
🖥️ 5. 一键将 GPTs Actions 部署到 MCP

HTTMCP 提供功能强大的 CLI,可将 GPTs Actions 即时部署到 MCP 服务:

# Installation
pip install httmcp[cli]

# One-click deployment from GPTs Actions OpenAPI spec
python -m httmcp -f gpt_actions_openapi.json -p http://nchan:80

📚 使用场景

  • 通过 WebSocket/SSE 提供 Claude 插件服务
  • 实时大模型 Agent 后端(LangChain/AutoGen 风格)
  • 将 Claude 连接到内部 API(通过 OpenAPI)
  • 用于 MCP 的高性能工具/服务桥接

🔒 要求

  • 带有 Nchan 模块的 Nginx(已预装在 Docker 镜像中)
  • Python 3.9+
  • Docker / Docker Compose

🛠 技术栈

  • 🧩 Nginx + Nchan – 持久连接管理和发布/订阅
  • ⚙️ FastAPI – 后端逻辑和 JSON-RPC 路由
  • 🐍 HTTMCP SDK – 完整实现 MCP 协议
  • 🐳 Docker – 可直接用于部署

📎 关键词

mcp transport、nchan websocket、sse for anthropic、mcp jsonrpc gateway、claude plugin backend、streamable http、real-time ai api gateway、fastapi websocket mcp、mcp pubsub、mcp openapi bridge


🤝 参与贡献

欢迎提交拉取请求!如果您愿意帮助改进以下方面,请提交问题:

  • 性能
  • 部署
  • SDK 集成

📄 许可证

MIT 许可证

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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。