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MCP server · AI

Connector

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.

Unclaimed MIT last commit a year ago ai
34Low

Scored 7 days ago · breakdown

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

From source
git clone https://github.com/cloudbeer/mcp-connector

This 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

  1. 基础架构:FastAPI + PostgreSQL + React 架构搭建
  2. API Key 管理:完整的权限控制和管理功能
  3. MCP 工具管理:工具配置和分组管理
  4. Web 界面:现代化的管理界面
  5. 认证系统:基于 API Key 的认证和授权

🚧 开发中

  1. 智能助手系统:通用全域助手和向量检索
  2. 多平台 API 兼容:OpenAI/Gemini/Bedrock API 适配
  3. 高级功能:监控、限流、缓存等

📋 计划中

  1. 部署方案:Docker 容器化部署
  2. 监控告警:系统监控和告警机制
  3. 性能优化:缓存和性能优化
  4. 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.

Questions

About Connector

How do I install Connector?

No package has been published for this server, so install it from source: clone the repository and follow its README.

Is Connector safe to use with an AI agent?

Its trust score is 34 out of 100 (low). It passes 5 of the 5 static security checks run so far. It has no ConduID identity yet, so agent calls to it are not receipted.

Is Connector still maintained?

The last commit was a year ago. That's long enough that you should check whether the maintainer is responding to issues before depending on it.