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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 421
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Docker 或 macOS
- 若干已有 MCP 服务
安装与启动步骤
-
1用容器起最快
一条命令把服务与界面带起来。
docker run --name one-mcp -d -p 8080:8080 burugo/one-mcp -
2或本地装
macOS 有现成的包管理器安装方式。
brew install one-mcp -
3把现有服务接进来
它做的是统一代理,已有的 MCP 服务都能挂上去。
-
4在宿主里只配一个地址
这是它的核心价值:不再逐个配服务。
如何确认成功
宿主里只配一个地址就能调用到三个不同来源的 MCP 工具,且面板里能看到每次调用的记录
注意事项
- 它是 MCP 服务的集中管理与代理层,本身不提供工具能力。
- 多一层代理就多一个单点,服务挂了所有工具都不可用。
- 所有上游凭据集中在它这里,安全等级要按最高标准配。
- 代理层会增加一点延迟,对交互式工具影响不大。
- 项目较新,配置格式可能变。
核心亮点
- 集中反向代理,一个端点接入所有 MCP 服务,客户端配置极简
- 原生支持 MCP 工具转 Skills,无缝适配 Claude 等智能体
- Go 实现,部署简单,性能开销低
不足之处
- 早期项目,文档和社区生态待观察
- 分组和权限控制功能可能不够细粒度
适用场景
- 团队内多个 MCP 服务统一接入 AI 应用
- 将 MCP 工具快速转换为 Claude Skills 使用
- 为不同智能体按需暴露 MCP 工具集
替代项目
mcp-proxy、MCPHub、mcp-router
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