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MCP Server · 运维云端

Nxt MCP Gateway

支持多种AI模型提供商的MCP网关应用,提供AWS跨区域推理、实时流式传输和动态工具管理功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
PythonClaude云端部署

快速开始

作者 / 组织
nxtcloud-org
提供方
nxtcloud-org
运行时
Docker

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

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选型结论

Nxt MCP Gateway 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run -p 8501:8501 glen15/nxt-mcp-gateway:latest

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "nxt-mcp-gateway": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8501:8501",
        "glen15/nxt-mcp-gateway:latest"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Docker,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

NxtCloud MCP网关

支持多个AI模型提供者的模型上下文协议(MCP)网关应用程序。

主要功能

  • 🤖 支持多个AI模型:OpenAI GPT-4o Mini和AWS基岩Claude 3.5 Haiku
  • ☁️ AWS跨区域推断:提供可靠的Bedrock服务
  • 🔧 MCP服务器集成:添加/管理动态工具(基于JSON)
  • 💬 实时流媒体:可视化响应和工具调用
  • 🛠️ 内置MCP服务器:时间计算器、天气查询等
  • 🔄 顺利转换型号:可以在对话中更改模型

🏗️ 体系结构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Streamlit UI Layer                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Model Settings Tab  │  Chat Tab  │  MCP Tools Tab         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  Model Management Layer                     │
│  ┌─────────────────┐    ┌─────────────────────────────────┐ │
│  │ OpenAI Provider │    │    AWS Bedrock Provider        │ │
│  │ - GPT-4o Mini   │    │ - Claude 3.5 Haiku            │ │
│  │ - API Key Auth  │    │ - Cross Region Inference       │ │
│  └─────────────────┘    └─────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    LangGraph Agent Layer                    │
│              create_react_agent + MCP Tools                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      MCP Client Layer                       │
│                MultiServerMCPClient                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🚀 快速入门

方法1:使用Docker(建议)🐳

# Docker Hub에서 이미지 다운로드 및 실행
docker run -p 8501:8501 glen15/nxt-mcp-gateway:latest

在浏览器中 http://localhost:8501 连接

方法2:使用Docker Compose

# 저장소 클론
git clone 
cd nxt-mcp-gateway

# Docker Compose로 실행
docker-compose up -d

方法3:本地开发环境

# 저장소 클론
git clone 
cd nxt-mcp-gateway

# 가상환경 생성 및 활성화
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 실행
streamlit run app.py

3.设置

  1. “模型设置”选项卡输入所需AI提供程序的API密钥:

- ☁️ AWS基岩:使用Claude 3.5 Haiku型号 - 🤖 开放人工智能:使用GPT-4o Mini型号 - 💡 只需设置其中一个即可使用

  1. MCP工具选项卡在中单击“应用设置”
  1. 聊天机器人选项卡开始对话!

🔧 支持的型号

提供者型号说明
AWS BedrockClaude 3.5 HaikuAnthropic的快速高效模型

OpenAI GPT-4o Mini OpenAI的轻量级高性能模型

📋 MCP服务器管理

按环境管理工具🐳💻

该应用程序 容器环境和 本地环境自动分隔,仅加载兼容的MCP工具。

环境感知
  • 容器环境 (🐳): IS_CONTAINER=true 检测为环境变量
  • 本地环境 (💻): 默认值,所有工具都可用
工具兼容性

“工具”“容器”“本地”“默认启用”“说明” | ------------------ | -------- | ---- | ----------- | --------------------------------------------------- | | get_current_time |宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传宣传 | playwright-mcp 浏览器自动化(容器中浏览器配置文件冲突) | weather | | | OpenWeatherMap天气查询(需要手动添加)|

默认激活服务器

  • mcp_servers/time.py:与时间相关的计算(自动加载)

手动添加服务器

  • mcp_servers/weather.py:查看OpenWeatherMap天气(从MCP工具选项卡添加)

添加外部服务器

在MCP工具选项卡中,以JSON格式添加新服务器:

示例1:NPM软件包服务器

{
  "server-name": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "package-name"],
    "transport": "stdio"
  }
}

示例2:Python天气服务器(OpenWeatherMap)

{
  "weather": {
    "command": "python",
    "args": ["./mcp_servers/weather.py"],
    "transport": "stdio"
  }
}

向新MCP工具添加元数据

app.py的 MCP_TOOLS_METADATA在中注册工具信息:

MCP_TOOLS_METADATA = {
    "your-tool-name": {
        "container_compatible": True,  # 컨테이너에서 사용 가능 여부
        "description": "도구 설명",
        "category": "카테고리",
        "note": "추가 정보 (선택)",
    },
}
元数据字段
  • container_compatible (bool):是否兼容容器环境

- True:本地/容器都可用 - False:仅限本地环境(自动从容器中排除)

  • description (str):工具提示(显示在UI中)
  • category (str):工具分类(显示在UI中)
  • note (str):其他信息/警告(可选)

🔒 安全

  • API密钥仅保存在会话状态(不保存文件)
  • UI中的API密钥掩蔽处理
  • 会话结束时自动清除

📦 依赖性

核心包(9个):

  • streamlit:Web界面
  • langchain-openai:OpenAI集成
  • langchain-aws:AWS Bedrock集成
  • langgraph:AI代理框架
  • langchain-mcp-adapters:MCP客户端
  • boto3:AWS SDK
  • mcp:MCP协议
  • nest-asyncio:异步处理
  • pytz:时区处理

🐳 docker使用方法

映像构建

# 로컬에서 이미지 빌드
docker build -t glen15/nxt-mcp-gateway:latest .

# 또는 Docker Hub 업로드 스크립트 사용
./push-to-dockerhub.sh glen15

运行选项

# 기본 실행 (설정은 컨테이너 내부에만 저장, 컨테이너 삭제 시 사라짐)
docker run -p 8501:8501 glen15/nxt-mcp-gateway:latest

# 백그라운드 실행
docker run -d -p 8501:8501 --name nxt-mcp-gateway glen15/nxt-mcp-gateway:latest

# MCP 설정 파일 마운트 (권장: 설정이 호스트에 영구 저장됨)
docker run -p 8501:8501 -v $(pwd)/mcp_config.json:/app/mcp_config.json glen15/nxt-mcp-gateway:latest

# 백그라운드에서 실행 (권장)
docker run -d -p 8501:8501 \
  --name nxt-mcp-gateway \
  -v $(pwd)/mcp_config.json:/app/mcp_config.json \
  glen15/nxt-mcp-gateway:latest

⚠️ 重要:如果在运行Docker时未将配置文件作为卷挂载:

  • UI中更改的MCP服务器设置仅存储在容器内部文件中
  • 删除容器时,设置将消失
  • 多个容器实例之间的设置不共享

✅ 建议:请像上面的卷装载示例一样装载和使用配置文件。

部署Docker Hub

# Docker Hub에 로그인
docker login

# 이미지 푸시
docker push glen15/nxt-mcp-gateway:latest

🛠️ 开发

项目结构

├── app.py                 # 메인 Streamlit 애플리케이션
├── model_providers.py     # 모델 제공자 추상화 계층
├── utils.py              # 유틸리티 함수
├── mcp_servers/          # 내장 MCP 서버들
├── requirements.txt      # Python 의존성
├── Dockerfile            # Docker 이미지 빌드 파일
├── docker-compose.yml    # Docker Compose 설정
├── build.sh             # Docker 빌드 스크립트
└── README.md            # 프로젝트 문서

添加新模型提供程序

  1. model_providers.py在中 ModelProvider 类继承
  2. MODEL_REGISTRY在中注册新提供者
  3. UI中自动可用

📄 许可证

该项目在MIT许可下分发。

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI模型集成Python本地部署实时流式传输动态工具管理AWSBedrockOpenAI

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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42HTTP有2 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Nxt MCP Gateway 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -p 8501:8501 glen15/nxt-mcp-gateway:latest,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Nxt MCP Gateway 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Nxt MCP Gateway 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Nxt MCP Gateway 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Nxt MCP Gateway 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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