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https://github.com/samanhappy/mcphub.git
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README.zh.md
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README.zh.md
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# MCPHub:一个端点,无限 MCP 服务器
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# MCPHub:一个端点,无限 MCP 服务
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[English Version](README.md) | 中文版
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MCPHub 是一款统一的中心服务器,可以将多个 MCP(Model Context Protocol)服务器整合为一个 SSE 端点。它通过提供一个集中的管理界面来简化服务管理,满足您对 MCP 服务器的所有需求。
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MCPHub 是一款统一的中心服务,可以将多个 MCP(Model Context Protocol)服务整合为一个 SSE 端点。它通过提供一个集中的管理界面来简化服务管理,满足您对 MCP 服务的所有需求。
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## 功能
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- **集中管理**:通过单一中心轻松管理多个 MCP 服务器。
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- **集中管理**:通过单一中心轻松管理多个 MCP 服务。
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- **协议兼容**:同时支持 stdio 与 SSE MCP 协议,确保无缝对接。
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- **直观仪表盘**:通过 Web 界面实时监控服务器状态,并动态管理服务器。
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- **灵活配置**:无需重启中心服务器即可添加、移除或重新配置 MCP 服务器。
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- **直观仪表盘**:通过 Web 界面实时监控服务状态,并动态管理服务。
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- **灵活配置**:无需重启中心服务即可添加、移除或重新配置 MCP 服务。
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## 快速开始
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@@ -29,9 +29,9 @@ docker run -p 3000:3000 samanhappy/mcphub
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`http://localhost:3000`
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仪表盘提供以下功能:
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- **实时监控**:随时查看所有 MCP 服务器的运行状态。
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- **实时监控**:随时查看所有 MCP 服务的运行状态。
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- **服务状态指示**:快速识别各服务是否在线。
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- **动态管理**:无需重启即可动态添加或移除 MCP 服务器。
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- **动态管理**:无需重启即可动态添加或移除 MCP 服务。
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### SSE 端点
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@@ -50,7 +50,7 @@ git clone https://github.com/samanhappy/mcphub.git
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### 可选配置
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通过编辑 `mcp_settings.json` 文件来自定义 MCP 服务器设置。例如:
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通过编辑 `mcp_settings.json` 文件来自定义 MCP 服务设置。例如:
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```json
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@@ -67,7 +67,7 @@ git clone https://github.com/samanhappy/mcphub.git
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}
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```
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### 启动开发服务器
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### 启动开发服务
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安装依赖并启动 MCPHub:
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Binary file not shown.
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Before Width: | Height: | Size: 11 KiB After Width: | Height: | Size: 25 KiB |
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doc/intro.md
Normal file
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doc/intro.md
Normal file
@@ -0,0 +1,47 @@
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# 如何一键部署你的专属 MCP 服务
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MCP 正在成为行业事实标准,如何快速搭建和管理多个 MCP 服务成为个人开发者的痛点。
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## 什么是 MCP?
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模型上下文协议(MCP)是由 Anthropic 推出的开放标准,旨在为大型语言模型(LLMs)提供一个标准化接口,使其能直接连接外部数据源和工具。简单来说,MCP 就像是 AI 应用的 USB-C 接口,统一解决了数据孤岛和定制化集成的问题。通过 MCP,AI 模型不仅可以实时获取最新信息,还能调用外部工具完成各类任务,实现跨平台、跨数据源的无缝交互。
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## 当下的 MCP 生态
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尽管 MCP 的标准化接口为 AI 应用的开发提供了便利,但在实际应用中,如何快速搭建和管理多个 MCP 服务仍然是一个挑战。MCPHub 正是为了解决这一问题而诞生的,它提供了一个集中管理和动态配置的解决方案,让个人开发者能够轻松应对多样化的需求。
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## 一键部署,轻松满足个人需求
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对于个人开发者而言,繁琐的部署流程常常成为创新的绊脚石。MCPHub 的亮点在于其“一键部署”功能:
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- **极简部署**:只需一条 Docker 命令,即可快速启动 MCPHub 服务,几分钟内即可搭建起专属的 MCP 服务平台,满足你对个人项目或实验室环境的所有需求。
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- **动态扩展**:在使用过程中,你可以随时通过 Web 仪表盘添加、移除或调整 MCP 服务器配置,而不必重启整个系统。这种灵活性不仅适用于个人开发测试,也为将来的功能扩展提供了无限可能。
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- **标准化接口**:基于 MCP 标准,你的服务可以无缝对接各种 AI 工具,无论是 Claude Desktop、Cursor 还是其他定制化应用,都能通过统一接口调用外部数据或执行工具操作,实现真正的多源协同。
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## 快速上手指南
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下面,我们将通过一个示例,展示如何使用 MCPHub 快速搭建一个基于高德地图 MCP 服务的行程规划助手。
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### 使用 Docker 部署
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执行以下命令,即可在本地快速启动 MCPHub 服务:
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```bash
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docker run -p 3000:3000 samanhappy/mcphub
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```
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### 访问仪表盘
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目前 MCPHub 已经内置了多个常用 MCP 服务,如高德地图、github、slack、fetch、tavily、playwright,开箱即可使用。在浏览器中打开 `http://localhost:3000`,直观的仪表盘将实时显示各个 MCP 服务器的状态,让你轻松管理和监控服务运行情况。
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可以看到这些 MCP 服务都已经正常连接。
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### 配置高德地图
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## 结语
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对于追求极致简便与个性化服务的个人开发者来说,MCPHub 提供了一种全新的解决方案——一键部署、轻松管理、灵活扩展,满足你对 MCP 服务的所有需求。现在就来体验 MCPHub,用最简单的方式构建属于你的专属 AI 服务平台吧!
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