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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 903
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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
- Azure 或本地 K8s（生产）
安装与启动步骤
-
1起镜像仓库
网关需要容器仓库配合，本地先用 registry 起一个。
docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry:2.7 -
2配网关
把 MCP 服务注册进网关，客户端只连网关一个地址即可访问全部下游。
-
3鉴权
生产必须开认证与限流，避免内部工具被随意调用。
-
4接 Agent
客户端按网关的 MCP 端点配置，工具列表由网关聚合下发。
如何确认成功
网关返回聚合后的工具列表，能调用到下游服务。
注意事项
- 它有 DataClient 与网关两侧组件，别只起一半。
核心亮点
- 提供会话感知的有状态路由，解决 MCP 多实例部署时会话漂移问题
- 内置 Kubernetes 生命周期管理，支持 MCP 服务器的自动启停与健康检查
- 附带 Bicep 和 ARM 部署模板，Azure 上开箱即用，降低基础设施门槛
不足之处
- 项目处于早期阶段，生产环境验证案例和长期稳定性数据有限
- 主要面向 Kubernetes 和 Azure 生态，其他云平台或裸机场景支持较弱
适用场景
- 在 Kubernetes 集群中部署多个 MCP 服务器，需要统一入口和会话保持
- 企业将 AI Agent 的 MCP 工具链从单机迁移到云端生产环境
- 使用 Azure 基础设施即代码快速搭建可扩展的 MCP 服务网关
替代项目
mcp-proxy、mcpo
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