mcp交换机
智能MCP服务器编排器，为AI代理自动化其他MCP服务器的配置、编排和生命周期管理。
概述
mcp交换机 通过以下方式消除了为AI代理配置MCP服务器的手动开销：
- 分析 确定所需MCP服务器的任务上下文
- 选择 基于智能匹配的合适服务器
- 配置 具有正确凭据和设置的服务器
- 验证 服务器运行状况和工具可用性
- 学习 从历史模式到改进建议
节省时间： 将每个任务的MCP设置时间从5-15分钟缩短到\<30秒
快速开始
安装
使用紫外线（推荐-快速和现代）：
# Install from PyPI
uv pip install mcp-switchboard
# Or run directly without installation
uvx mcp-switchboard --analyze "Deploy ECS to prod"
uvx mcp-switchboard-server # Run MCP server来源：
# Clone repository
git clone https://github.com/aslanpour/mcp-switchboard
cd mcp-switchboard
# Install with uv
uv pip install -e .
# Or with pip
pip install -e .基本用法
from mcp_switchboard.analyzer.analyzer import TaskAnalyzer
from mcp_switchboard.selector.selector import ServerSelector
from mcp_switchboard.config.registry import ServerRegistry
# Analyze task
analyzer = TaskAnalyzer()
analysis = analyzer.analyze("Deploy ECS to prod Tokyo using DEVOPS-123")
# Select servers
registry = ServerRegistry()
selector = ServerSelector(registry)
selection = selector.select(analysis)
# Results
print(f"Selected: {[s.server_name for s in selection.selected_servers]}")
# Output: ['atlassian-mcp', 'aws-api-mcp']特性
- ✅ 具有置信度评分的智能任务分析
- ✅ 基于能力的服务器选择
- ✅ AWS SSO和OAuth凭据管理
- ✅ 多代理配置支持
- ✅ 快照和回滚功能
- ✅ 状态跟踪和历史学习
- ✅ 结构化日志记录和指标
需求
- Python 3.9+
- AWS CLI（用于AWS SSO）
- Node.js/npm（用于基于npm的MCP服务器）
发展
# Run tests
pytest tests/
# Format code
black src/ tests/
# Type check
mypy src/状态
当前版本： v1.0.0-生产就绪🎉
功能完成： 100%
什么有效：
- ✅ 任务分析（关键字+LLM）
- ✅ 服务器选择与置信度评分
- ✅ 历史模式学习 （v1.0.0中的新功能）
- ✅ 凭证管理（AWS SSO、OAuth、令牌）
- ✅ 使用快照进行配置写入
- ✅ 配置回滚
- ✅ 实时健康监测 （v1.0.0中的新功能）
- ✅ 状态跟踪和历史
- ✅ 配备6个工具的MCP服务器
- ✅ 多传输（STDIO/SSE/HTTP）
- ✅ 服务器子流程管理
- ✅ 完整的编排工作流程
可用MCP工具：
setup_mcp_servers-通过实时健康监测完成编排analyze_task-提取任务要求select_servers-推荐MCP服务器（具有历史学习功能）manage_servers-子流程管理rollback_configuration-还原以前的配置list_snapshots-查看可用快照
高级功能：
- 实时服务器启动验证
- 历史模式学习以获得更好的建议
- 基于过去成功的信心提升
- 指数退避重试逻辑
- 详细的健康指标（启动时间、可用工具）
测验： 85/85通过（100%）
演出
- 任务分析：\<2ms
- 服务器选择：\<1ms
- 总编排时间：2-3秒
- 健康验证：每台服务器\<1秒
看 CHANGELOG.md 版本历史。
许可证
\[待定\]