Multi MCP

多mcp

一个生产就绪的MCP代理服务器，将多个后端MCP服务器聚合到一个端点中——具有延迟加载、按工具过滤和兼作实时控制平面的统一YAML配置。

All your AI tools → multi-mcp → github, obsidian, exa, tavily, context7, ...

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为什么

大多数MCP设置都需要在每个工具（Claude Code、Codex、Cursor等）中单独配置每个服务器。每台服务器在启动时都会急切地启动。您没有简单的方法从您想要的服务器禁用特定工具。

多mcp 解决所有三个问题：

• 一个端点 --配置一次，每个工具都连接到多mcp
• 延迟加载 --服务器仅在实际调用工具时连接
• 工具控制 --翻转 enabled: false 在YAML文件中的任何单个工具上

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特性

• 统一的YAML配置 --单个文件用作缓存、配置和控制平面
• 启动发现 --首次运行时短暂连接到每台服务器，缓存工具列表，断开懒惰服务器的连接
• 延迟加载 --懒惰服务器在第一次工具调用时重新连接，空闲超时后自动断开连接
• 始终在服务器上 --保持永久连接，如果断开连接，会自动重新连接
• 每个工具启用/禁用 --从每个服务器中精确地公开您想要的工具
• 智能刷新 --在不覆盖设置的情况下重新发现工具
• 陈旧工具清理 --从服务器上消失并被禁用的工具会自动修剪
• 支持所有传输 --stdio、SSE和流式HTTP（2025规范）
• 工具名称间距 — server::tool_name 防止服务器之间的冲突
• 运行时HTTP API --添加/删除服务器而不重新启动（SSE模式）
• 审核日志记录 --每次工具调用的JSONL日志
• API密钥验证 --SSE模式的可选承载令牌

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快速开始

要求： Python 3.10+， 紫外线

git clone https://github.com/itstanner5216/multi-mcp
cd multi-mcp
uv sync

首次运行 --自动发现所有服务器并写入 ~/.config/multi-mcp/servers.yaml:

uv run python main.py start

或手动刷新 要重新发现工具并更新YAML：

uv run python main.py refresh

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配置

第一次运行时，multi-mcp创建 ~/.config/multi-mcp/servers.yaml 通过连接到您配置的每台服务器，获取其工具列表，然后断开连接。生成的文件看起来像：

servers:
  github:
    command: /path/to/run-github.sh
    always_on: true          # stays connected at all times
    idle_timeout_minutes: 5
    tools:
      search_repositories:
        enabled: true
      delete_repository:
        enabled: false        # hidden from all AI tools
      create_gist:
        enabled: false

  exa:
    url: https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,get_code_context_exa
    always_on: false          # lazy: connects only when called
    idle_timeout_minutes: 5
    tools:
      web_search_exa:
        enabled: true
      linkedin_search_exa:
        enabled: false        # don't need this

  obsidian:
    command: /path/to/run-obsidian.sh
    always_on: true
    tools: {}                 # auto-populated on first run

刀具控制规则：

要禁用工具，只需设置 enabled: false 并保存。下一次生效 multi-mcp start.

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命令行界面

# Start the proxy (stdio mode — used by Claude Code, Codex, etc.)
uv run python main.py start

# Start in SSE mode (network accessible)
uv run python main.py start --transport sse --port 8085

# Re-discover tools from all servers, smart-merge into YAML
uv run python main.py refresh

# Re-discover tools from one server only
uv run python main.py refresh github

# Show server status and tool counts
uv run python main.py status

# List all tools with enabled/disabled status
uv run python main.py list

# Filter to one server
uv run python main.py list --server github

# Show only disabled tools
uv run python main.py list --disabled

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连接您的AI工具

运行multi-mcp后，将工具配置中的所有单独服务器条目替换为单个条目：

Claude代码/光标/任何基于JSON的配置：

{
  "mcpServers": {
    "multi-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/multi-mcp", "python", "main.py", "start"]
    }
  }
}

SSE模式（如果作为后台服务运行）：

{
  "mcpServers": {
    "multi-mcp": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:8085/sse"
    }
  }
}

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运输支持

multi-mcp通过任何传输连接到后端服务器：

对于 url-基于服务器，multi-mcp首先尝试Streamable HTTP，然后自动回退到传统的SSE。

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运行时API（SSE模式）

跑步时 --transport sse，提供管理API：

# List active servers
GET /mcp_servers

# Add a server at runtime
POST /mcp_servers
{"name": "new-server", "command": "/path/to/server"}

# Remove a server
DELETE /mcp_servers/{name}

# List all tools by server
GET /mcp_tools

# Health check
GET /health

通过以下方式进行身份验证 Authorization: Bearer （套 MULTI_MCP_API_KEY env-var启用）。

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建筑

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Code / Codex / Cursor / any MCP client   │
└─────────────────────┬────────────────────────────┘
                      │ stdio or SSE
              ┌───────▼────────┐
              │   multi-mcp    │
              │                │
              │ • YAML config  │
              │ • namespacing  │
              │ • tool filter  │
              │ • lazy loading │
              │ • audit log    │
              └──┬──────┬──────┘
                 │      │
    ┌────────────┘      └──────────────┐
    │                                  │
┌───▼──────────┐              ┌────────▼──────┐
│ always_on    │              │     lazy      │
│              │              │               │
│ github       │              │ exa (SSE)     │
│ obsidian     │              │ tavily        │
│              │              │ context7      │
│ (connected   │              │ seq-thinking  │
│  always)     │              │               │
└──────────────┘              │ (connects on  │
                              │  first call,  │
                              │  disconnects  │
                              │  after idle)  │
                              └───────────────┘

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发展

# Run tests
uv run python -m pytest

# Run specific test file
uv run python -m pytest tests/test_cache_manager.py -v

# Check what's configured
uv run python main.py status
uv run python main.py list

测试覆盖范围： 在YAML配置、合并逻辑、启动发现、空闲超时、启动流程、CLI和重新连接行为方面进行了30次测试。

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环境变量

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许可证

麻省理工学院