About Connector
Connector is an MCP server published by cloudbeer in the AI category: mCP-Connector is a lightweight middleware that enables multiple Model Context Protocol (MCP) servers to run concurrently on a single server. It provides a configurable and queryable tool forwarding system.
The repository has 8 stars and 1 forks, with the last commit a year ago. Six months or more without a commit doesn't mean the server is broken, but check the open issues before depending on it in production.
Install
git clone https://github.com/cloudbeer/mcp-connectorThis server has no ConduID identity, so agent calls to it are not receipted. Pin the version you install and review the source before granting it credentials.
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Security checks
Static checks derived from the repository 3 days ago. Heuristics on the source, not an audit.
- ✓README presentThe repository ships documentation.
- ✓License declaredUsable under a stated license.
- ✓Tests presentA test suite exists in the repository.
- ✓Dependencies pinnedA lockfile pins dependency versions.
- ✓No dynamic code executionSource scan found no eval, dynamic Function, or shell execution.
1 check has not been run yet.
README
MCP 服务端集合工具
一个基于 Strands Agents SDK 的 MCP (Model Context Protocol) 服务端集合管理工具,支持多平台 API 兼容和智能助手路由。
项目结构
mcp-connector/
├── backend/ # 后端服务 (FastAPI + PostgreSQL)
│ ├── app/ # 应用代码
│ ├── tests/ # 测试文件
│ ├── scripts/ # 工具脚本
│ ├── .env.example # 环境变量示例
│ └── pyproject.toml # Python 项目配置和依赖
├── frontend/ # Web 前端 (React + Ant Design)
│ ├── src/ # 源代码
│ ├── public/ # 静态资源
│ ├── .env.example # 环境变量示例
│ └── package.json # 前端依赖配置
├── plan/ # 项目规划文档
│ ├── project_discussion.md # 需求讨论记录
│ ├── implementation_plan.md # 实现计划
│ └── database_schema.sql # 数据库设计
└── README.md # 项目说明
核心功能
1. API Key 管理 ✅
- 多维度权限控制:管理权限、助手调用权限、禁用状态
- 助手访问控制:API Key 与助手的精细化绑定
- 使用统计和日志:详细的调用记录和统计分析
- 安全存储:哈希存储,前缀显示
2. MCP 工具管理 ✅
- 支持 stdio、HTTP、SSE 三种连接方式
- 按服务器承载量分组管理
- 自动健康检查和故障重试
- 动态启动/停止工具
- 环境变量和参数配置
3. 智能助手系统 🚧
- 专用助手:预配置特定领域的工具集合
- 通用全域助手:基于意图识别和向量检索的智能工具召回
4. 多平台 API 兼容 🚧
- OpenAI API 标准
- Gemini API 标准
- Bedrock API 标准
- Anthropic API 标准
- 支持流式响应
5. Web 管理界面 ✅
- 现代化的 React + Ant Design 界面
- 响应式设计,支持移动端
- 实时数据更新和状态监控
- 直观的权限和配置管理
技术栈
后端
- 框架:FastAPI + uvicorn
- 数据库:PostgreSQL + pgvector
- 包管理:uv
- MCP 集成:Strands Agents SDK
- 向量检索:pgvector + OpenAI Embeddings
前端
- 框架:React 19 + TypeScript
- UI 库:Ant Design
- 构建工具:Vite
- 包管理:bun
- 状态管理:React Query + Context
- 路由:React Router
快速开始
1. 环境准备
# 后端依赖
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装 uv
# 前端依赖
curl -fsSL https://bun.sh/install.sh | bash # 安装 bun
# 数据库
# 确保 PostgreSQL 已安装并运行
2. 后端启动
# 进入后端目录
cd backend
# 安装依赖
uv sync
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件,配置数据库连接等
# 初始化数据库
uv run python scripts/init_db.py
# 启动后端服务
uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
3. 前端启动
# 进入前端目录
cd frontend
# 安装依赖并启动
./start.sh
# 或者手动启动
bun install
bun run dev
4. 访问应用
- 后端 API: http://localhost:8000
- API 文档: http://localhost:8000/docs
- 前端界面: http://localhost:3000
5. 登录系统
使用以下示例 API Key 登录:
- 管理员:
ak-130984-tdU8Rs604uqVmx-N-c2A3A(完整管理权限) - 助手用户:
ak-130984-5_oHlqm-iyeZFPFPEiWlZQ(仅助手调用权限)
API 测试
后端提供了完整的 REST API 测试用例:
# 查看测试用例
cat backend/tests/api.rest
# 使用 VS Code REST Client 扩展或其他 REST 客户端工具执行测试
开发指南
后端开发
- 遵循
backend/.amazonq/rules/python.md中的开发规范 - 使用 uv 管理依赖
- 使用 FastAPI 最佳实践
- 实现异步操作和错误处理
前端开发
- 遵循
frontend/.amazonq/rules/react.md中的开发规范 - 使用 bun 管理依赖
- 使用 TypeScript 确保类型安全
- 遵循 Ant Design 设计规范
项目状态
✅ 已完成
- 基础架构:FastAPI + PostgreSQL + React 架构搭建
- API Key 管理:完整的权限控制和管理功能
- MCP 工具管理:工具配置和分组管理
- Web 界面:现代化的管理界面
- 认证系统:基于 API Key 的认证和授权
🚧 开发中
- 智能助手系统:通用全域助手和向量检索
- 多平台 API 兼容:OpenAI/Gemini/Bedrock API 适配
- 高级功能:监控、限流、缓存等
📋 计划中
- 部署方案:Docker 容器化部署
- 监控告警:系统监控和告警机制
- 性能优化:缓存和性能优化
- 文档完善:API 文档和用户手册
文档
许可证
MIT License
README fetched from the repository 3 days ago. The original is authoritative.