samanhappy/mcphub

해결하는 문제

MCPHub는 여러 Model Context Protocol (MCP) 서버를 중앙에서 관리하고 확장하며 트래픽을 라우팅할 수 있는 통합된 방법을 제공합니다. AI 클라이언트에서 각 서버를 개별적으로 구성할 필요 없이, 단일 통합 허브를 통해 서버를 그룹화하고 HTTP/SSE 엔드포인트를 통해 보안되고 인증된 접근을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 MCP 서버의 프록시 및 관리 계층으로 작동합니다. 유연한 라우팅 경로(예: /mcp/{group} 또는 /mcp/{server})를 사용하여 서버를 정리하고, AI 클라이언트가 단일 엔드포인트에 연결할 수 있도록 합니다. 설정은 대시보드를, 관리는 CLI를 사용합니다. 고급 탐색을 위해 벡터 의미 검색을 사용하는 '스마트 라우팅'을 구현하여 AI 모델이 여러 서버 간에 적절한 도구를 찾는 데 도움을 줍니다.

대상 사용자

여러 개의 MCP 서버를 배포하고 중앙 집중식 관리 대시보드, 보안 공유 옵션, 그리고 Claude Desktop 또는 Cursor와 같은 AI 클라이언트를 위한 단순화된 연결 방법이 필요한 개발자 및 AI 엔지니어.

주요 기능

• 통합 대시보드: 한 곳에서 모든 MCP 서버를 모니터링하고 제어할 수 있습니다.
• 유연한 라우팅: HTTP/SSE를 통해 모든 서버, 특정 그룹, 또는 개별 서버에 접근할 수 있습니다.
• 스마트 라우팅: 벡터 의미 검색을 사용한 AI 기반 도구 탐색.
• 보안 접근: OAuth 2.0, 베어러 인증, 소셜 로그인(GitHub/Google)을 지원합니다.
• 핫스위처 구성: 시스템 재시작 없이 서버를 업데이트하거나 추가할 수 있습니다.
• 도구 결과 압축: 클라이언트에 도달하기 전에 큰 텍스트 출력을 압축하여 대역폭과 토큰을 절약합니다.
• 데이터베이스 모드: 본격적인 환경용 PostgreSQL 지원, 의미 검색을 위한 pgvector 포함.