IBM/mcp-context-forge

An AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.

解决的问题

ContextForge 是一个旨在统一碎片化 AI 工具和智能体生态系统的注册表和代理。它通过将多个不同的 Model Context Protocol (MCP) 服务器、REST API 和 gRPC 服务联邦到单个受控端点，解决了为 AI 客户端管理这些服务的难题。

工作原理

ContextForge 作为一个网关层，在 AI 客户端与各种后端之间进行请求的转换和路由。它提供几个专门的网关：

  • Tools Gateway: 处理 MCP、REST 和 gRPC-to-MCP 转换，允许将非 MCP 服务用作 MCP 工具。
  • Agent Gateway: 管理来自 OpenAI 和 Anthropic 等提供商的智能体之间的 Agent-to-Agent (A2A) 集成和路由。
  • API Gateway: 为 REST 服务提供企业级基础设施，如速率限制、身份验证和重试。

它利用具有 40 多个插件的插件系统来实现扩展性，并支持包括 HTTP、JSON-RPC、WebSocket 和 SSE 在内的多种传输方式。为了实现可观测性，它集成了 OpenTelemetry (OTLP)，用于跟踪分布式服务中的 Token 使用量、成本和性能。

适用对象

需要在复杂的基础设施中协调多个 AI 智能体和工具的开发人员和企业 AI 架构师，特别是那些使用 Model Context Protocol (MCP) 来标准化其工具调用能力的开发者。

亮点

  • 协议转换: 自动将 gRPC 和 REST API 转换为符合 MCP 标准的工具。
  • 统一注册表: 对提示词（使用 Jinja2 模板）、资源和工具进行集中管理。
  • 企业级治理: 内置 OAuth 令牌、速率限制和集中式身份验证。
  • 可观测性: 通过 OpenTelemetry 实现与供应商无关的追踪，支持 Phoenix、Jaeger 和 Zipkin 等后端。
  • 可扩展部署: 可通过 PyPI、Docker 或 Kubernetes 进行部署，并支持基于 Redis 的缓存和联邦。