原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

MCP Gateway

作者:rupinder2版本 0.1.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.rupinder2/mcp-gateway

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 需要你自己填写: STORAGE_BACKEND, REDIS_URL, SERVER_CONFIG_PATH

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

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

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • 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.

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 rupinder2 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7264 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7264 个服务器的 3% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7264 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

MCP Gateway 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT昨天更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT21天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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)

License

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Contributing

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