Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Gateway

von rupinder2Version 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.rupinder2/mcp-gateway

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Aggregates tools from multiple MCP servers with unified BM25/regex search and deferred loading.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: STORAGE_BACKEND, REDIS_URL, SERVER_CONFIG_PATH

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "gateway": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestration-gateway"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_BACKEND": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add gateway --env STORAGE_BACKEND=your-value --env REDIS_URL=your-value --env SERVER_CONFIG_PATH=your-value -- uvx mcp-orchestration-gateway

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "gateway": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestration-gateway"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_BACKEND": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "gateway": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestration-gateway"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_BACKEND": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • STORAGE_BACKEND env
    Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • REDIS_URL env
    Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.
  • SERVER_CONFIG_PATH env
    Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rupinder2 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Gateway sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

MCP Orchestrator

A central hub that connects to multiple downstream MCP servers, aggregates their tools, and provides unified access with powerful tool search capabilities.

Built around deferred tool loading — search across all your servers without blowing Claude's context window.

Features

  • Config-based Server Registration: Add downstream MCP servers via JSON config file
  • Tool Namespacing: Automatic server_name__tool_name format
  • Tool Search: Unified BM25/regex search with deferred loading support
  • Flexible Authentication: Static saved headers or token forwarding
  • Multiple Transports: stdio or HTTP
  • Tool Definition Caching: Cached definitions, raw result passthrough
  • Storage Backends: In-memory (development) or Redis (production)

Quick Start

Installation
pip install mcp-orchestrator
Running the MCP Server
# Run as stdio MCP server (for Claude Desktop, Cursor, etc.)

mcp-orchestrator

Or run with Python directly

python -m mcp_orchestrator.main

HTTP Transport:

ORCHESTRATOR_TRANSPORT=http ORCHESTRATOR_PORT=8080 python -m mcp_orchestrator.main

This starts the server on http://localhost:8080/mcp with CORS enabled.

Configuring Servers

Add downstream MCP servers in server_config.json:

{

"servers": [ { "name": "my-server", "url": "http://localhost:8080/mcp", "transport": "http", "auth_type": "static", "auth_headers": { "Authorization": "Bearer my-token" } }, { "name": "my-stdio-server", "url": "server.py", "transport": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "server.py"] } ] }

Searching for Tools

The orchestrator provides unified tool search (BM25 by default, regex optional):

# BM25 search (default - natural language)

results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "get weather information", "max_results": 3 })

Regex search (set use_regex=true)

results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "weather|forecast", "use_regex": true, "max_results": 3 })

Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────┐

│ MCP Orchestrator │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ FastMCP Server │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ tool_search │ │ call_remote_tool │ │ │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Server │ │ Tool │ │ Storage │ │ │ │ Registry │ │ Search │ │(Memory/Redis)│ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ #1 │ │ #2 │ │ #N │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

Configuration

Environment Variables
VariableDefaultDescription
STORAGE_BACKENDmemoryStorage backend (memory or redis)
REDIS_URLredis://localhost:6379/0Redis connection URL
MCP_ORCHESTRATOR_TOOL_CACHE_TTL300Tool schema cache TTL in seconds
MCP_ORCHESTRATOR_DEFAULT_CONNECTION_MODEstatelessDefault connection mode
MCP_ORCHESTRATOR_CONNECTION_TIMEOUT30.0Connection timeout in seconds
MCP_ORCHESTRATOR_MAX_RETRIES3Maximum retry attempts
ORCHESTRATOR_TRANSPORTstdioMCP transport (stdio or http)
ORCHESTRATOR_PORT8080Port for HTTP transport
ORCHESTRATOR_HOST0.0.0.0Host for HTTP transport
ORCHESTRATOR_LOG_LEVELINFOLogging level
SERVER_CONFIG_PATHserver_config.jsonPath to server configuration file
Claude Desktop Integration

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "mcp-orchestrator": { "command": "mcp-orchestrator", "env": { "STORAGE_BACKEND": "memory", "ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL": "INFO" } } } }

MCP Tools

tool_search

Search for tools using BM25 relevance ranking or regex pattern matching.

@mcp.tool()

async def tool_search( query: str, max_results: int = 3, use_regex: bool = False, ) -> dict: """Search for tools using BM25 or regex.

By default uses BM25 natural language search. Set use_regex=True to search using Python regex patterns instead. """

discover_tools

Discover tools from a registered downstream server.

@mcp.tool()

async def discover_tools( server_name: str, ) -> dict: """Discover tools from a registered server and index them for search.

Returns the list of discovered tools with their schemas. """

call_remote_tool

Call a tool directly on a downstream MCP server.

@mcp.tool()

async def call_remote_tool( tool_name: str, arguments: Optional[dict] = None, auth_header: Optional[str] = None, ) -> Any: """Call a tool on a downstream server.

Args: tool_name: Namespaced tool name (server_name__tool_name) arguments: Tool arguments auth_header: Optional auth header to override server's configured auth """

Tool Search Results

The search tools return results in the format expected by Claude's tool search system:

{

"success": true, "tool_references": [ { "type": "tool_reference", "tool_name": "server_name__tool_name" } ], "total_matches": 5, "query": "weather" }

Testing

Run the test suite:

uv run pytest

Run with coverage:

uv run pytest --cov=mcp_orchestrator

Project Structure

mcp-orchestrator/

├── src/mcp_orchestrator/ │ ├── init.py │ ├── main.py # Entry point │ ├── models.py # Pydantic models │ ├── mcp_server.py # FastMCP server │ ├── config_loader.py # Config file loader │ ├── server/ │ │ └── registry.py # Server registry │ ├── tools/ │ │ ├── router.py # Tool router │ │ └── search.py # Tool search service │ └── storage/ │ ├── base.py # Storage interface │ ├── memory.py # In-memory backend │ └── redis.py # Redis backend ├── tests/ │ ├── test_registry.py │ ├── test_search.py │ ├── test_storage.py │ ├── test_models.py │ └── test_integration.py ├── server_config.json # Pre-configured downstream servers ├── pyproject.toml ├── README.md └── .env # Environment variables (not committed)

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