Pluggedin App

plugged.in App是一个用于管理模型上下文协议(MCP)服务器的综合Web应用,提供统一界面来发现、配置和使用跨多个MCP服务器的AI工具。它支持多工作区、交互式测试平台、工具管理、资源发现等功能,可与各种MCP客户端集成,并支持自托管部署。
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什么是plugged.in?

plugged.in是一个用于管理Model Context Protocol (MCP)服务器的Web应用程序,它提供了一个直观的界面来发现、配置和使用跨多个MCP服务器的AI工具。

如何使用plugged.in?

通过简单的Docker安装或直接部署,您可以快速搭建自己的plugged.in实例。然后通过Web界面或API与各种MCP客户端(如Claude、Cursor等)集成使用。

适用场景

适合需要集中管理多个AI工具的开发者和团队,特别是在需要跨不同MCP服务器共享资源和上下文的场景中。

主要功能

多工作区支持在不同MCP配置集之间切换,避免上下文污染
交互式实验场直接在浏览器中测试和实验您的MCP工具
工具管理从多个来源发现、组织和管理AI工具
资源发现查看已连接MCP服务器的可用资源和模板
自定义指令添加服务器特定指令,可用作MCP提示

优势与局限性

优势
统一界面管理多个MCP服务器
支持多种流行的MCP客户端
提供详细的交互日志记录
可自托管,数据完全掌控
开源且可扩展
局限性
需要基本的服务器管理知识进行自托管
部分高级功能需要配置MCP代理
大规模部署需要额外资源规划

如何使用

安装部署
通过Docker快速部署或手动安装
配置MCP客户端
在您喜欢的MCP客户端中配置plugged.in代理
添加MCP服务器
在Web界面中添加您要管理的MCP服务器
开始使用
通过界面或API调用您的AI工具

使用案例

跨团队AI工具共享开发团队使用plugged.in集中管理各部门开发的AI工具,实现跨团队共享
多环境配置管理为开发、测试和生产环境配置不同的MCP服务器集,轻松切换
AI工具实验在交互式实验场中测试新开发的AI工具,无需修改客户端配置

常见问题

plugged.in与直接使用MCP服务器有什么区别?
我需要编程知识才能使用plugged.in吗?
plugged.in支持哪些MCP客户端?
数据是如何存储和保护的?
如何添加新的MCP服务器?

相关资源

plugged.in MCP Proxy仓库
plugged.in的MCP代理组件
Model Context Protocol规范
MCP官方规范文档
Claude Desktop文档
Claude客户端使用指南
Cursor文档
Cursor AI助手文档
Docker安装指南
Docker官方安装文档
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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