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Mcpez (Proxy Aggregator)
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什么是MCPez?
MCPez是一个微服务命令代理管理平台，旨在帮助用户轻松管理和集成各种后端服务，包括AI模型、本地脚本和远程API。它提供统一的Web界面来配置和监控这些服务，并通过标准化的代理接口（SSE或STDIO）暴露它们，使其他应用程序（尤其是AI代理）能够方便地调用和使用。如何使用MCPez?
使用MCPez非常简单：1) 通过Docker快速部署平台；2) 在Web界面中创建和配置应用；3) 添加和管理后端服务；4) 通过标准化接口调用服务。适用场景
MCPez特别适合以下场景：需要集成多个后端服务的AI应用开发；需要统一管理分散的脚本和API；构建需要调用多种工具的多Agent系统；快速测试和部署微服务组合。主要功能
Web用户界面提供直观的图形界面来管理应用和服务，无需编写代码即可完成配置。
多种服务类型支持支持SSE(代理远程HTTP SSE服务)和STDIO(代理本地命令行进程)两种服务类型。
配置管理支持导入/导出JSON配置，保存常用服务配置为模板，方便复用和共享。
AI Playground内置聊天界面，可配置AI模型并将MCPez服务作为Tool/Function Calling的后端，方便测试。
Docker支持提供Dockerfile，实现一键容器化部署，确保环境一致性。
优势与局限性
优势
统一管理与标准化接口：简化服务集成和管理
打破MCP孤岛：轻松组合多个服务创造更大价值
本地优先与安全性：敏感数据保留在本地环境
Docker化部署：一键部署，环境一致
提升服务质量：鼓励高质量服务的集成和共享
局限性
需要一定的技术基础来配置和部署
当前版本功能还在不断完善中
对非技术用户的学习曲线可能较陡
如何使用
部署平台使用Docker快速部署MCPez平台。
访问Web界面在浏览器中打开http://localhost:8088访问管理界面。
创建应用在编辑页面创建新应用，设置名称和描述。
添加服务为应用添加SSE或STDIO类型的服务，填写相应配置。
保存并启动保存配置，对于STDIO服务可点击启动按钮运行。
使用案例
集成多个AI服务将不同的AI模型API(如OpenAI和Gemini)配置为SSE服务，在AI Playground中测试调用。
本地脚本自动化将本地数据处理脚本配置为STDIO服务，通过标准接口调用。
常见问题
1
MCPez支持哪些类型的服务？目前支持两种类型：SSE(Server-Sent Events)用于代理远程HTTP服务，STDIO用于代理本地命令行进程。
2
如何保证服务调用的安全性？MCPez采用本地优先原则，所有服务在本地运行，敏感信息如API Key不会上传到第三方平台。
3
可以共享我配置的服务吗？是的，您可以将应用配置导出为JSON文件与他人共享，他们可以导入这些配置在自己的MCPez实例中使用。
4
AI Playground有什么作用？AI Playground提供一个聊天界面，可以测试AI模型与MCPez服务的交互，验证Tool/Function Calling的功能。
相关资源
MIT许可证项目使用的开源许可证
Docker文档Docker使用指南
SSE技术文档Server-Sent Events技术参考
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