MCP Servers

00_master_mcp是MCP多智能体系统的核心协调器，负责管理所有下游服务容器的连接、上下文路由、安全策略执行和复杂工作流编排，并提供统一的SSE端点供外部工具访问。

开发者工具云平台 #核心协调器 #多智能体 #工作流 #安全路由 .Python

评分 : 2分

下载量 : 6.5K

更新时间 : 2025-04-29

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什么是Master MCP Orchestrator?

Master MCP Orchestrator是整个多代理系统的核心协调器，它作为MCP主机运行，负责管理所有下游MCP服务容器。它提供了一个统一的访问点，让外部工具可以通过单一连接间接访问所有内部服务器。

如何使用Master MCP Orchestrator?

用户可以通过SSE(服务器发送事件)端点(:8000)连接到Master MCP Orchestrator，然后通过它访问所有已注册的服务。Master MCP会负责路由请求到正确的服务并返回结果。

适用场景

适用于需要协调多个专业服务的复杂工作流场景，如跨云平台操作、基础设施管理等。

主要功能

服务协调

维护与所有专业MCP服务的安全1对1连接

上下文管理

聚合、清理和路由LLM与各服务之间的上下文

安全策略

强制执行安全和同意策略

工作流编排

协调跨多个服务的复杂工作流

统一访问点

提供单一SSE端点(:8000)供外部工具连接

优势

简化了多服务系统的访问和管理

提供统一的安全策略执行点

支持复杂跨服务工作流的编排

通过命名空间组织大量工具，避免命名冲突

局限性

单点故障风险(可通过高可用部署缓解)

性能瓶颈可能(需要适当扩展)

增加了系统复杂性

如何使用

启动Master MCP服务

确保Master MCP容器已启动并运行在端口8000

连接外部工具

配置您的工具(如Cursor、Claude Desktop)连接到Master MCP的SSE端点

访问服务

通过命名空间路径访问特定服务，如'os.linux'或'cloud.azure'

使用案例

跨云平台资源查询

查询Azure和Google Cloud上的资源并进行比较

基础设施更新工作流

执行完整的k8s集群更新工作流

常见问题

Master MCP与其他MCP服务的关系是什么?

如何添加新的MCP服务?

Master MCP支持多少并发连接?

🚀 00_master_mcp 容器技术文档

本项目的00_master_mcp容器作为多代理系统的中央编排器，能够协调和管理多个专业化服务器，实现系统资源和服务的高效调用与整合。通过单一入口点复用所有下游服务器功能，并提供层次化命名空间组织工具，极大提升了系统的管理效率和扩展性。

🚀 快速开始

构建镜像

docker build -t mcp_master .

运行容器

docker run --network host -d mcp_master

访问接口

通过http://<宿主机>:8000访问MCP服务

✨ 主要特性

集中控制：通过FastMCPHost暴露单个API端点，统一管理多个专业化服务器。
命名空间隔离：采用层次化命名空间（如os.linux, cloud.azure）避免工具名称冲突，提升系统扩展性。
上下文聚合：协调各个专业化服务器的交互，实现跨服务功能调用。
安全策略：通过命名空间层级权限控制，确保资源访问安全性。

📦 安装指南

构建镜像

docker build -t mcp_master .

运行容器

docker run --network host -d mcp_master

💻 使用示例

基础用法

通过以下命令构建并运行容器，然后通过http://<宿主机>:8000访问MCP服务。

# 构建镜像
docker build -t mcp_master .
# 运行容器
docker run --network host -d mcp_master

📚 详细文档

容器结构

Dockerfile：定义了容器构建基础镜像、安装运行时依赖及启动脚本配置。
entrypoint.sh：配置了容器启动时的网络接口绑定和用户权限限制，保障运行安全。
mcp_host.py：实现了MCP协议的具体逻辑，包括服务器注册、请求分发和响应处理。

命名空间策略

顶级域名：按功能类别划分（如os, cloud, infra, web等）。
服务 specificity：在每个顶级域名下使用子命名空间指定具体技术（如os.linux, cloud.azure）。
子系统粒度：通过进一步的子命名空间组织特定功能，避免过多容器化工具。

层次化 MCP 示例

master (:8000)
 ├─ os
 │  ├─ linux           (01_linux_cli_mcp:8001)
 │  │  ├─ cli.*        # 基本命令和文件操作
 │  │  ├─ ceph.*       # Ceph集群管理
 │  │  ├─ nginx.*      # Nginx服务配置
 │  │  ├─ mta.*        # 邮件传输代理操作
 │  │  └─ sftp.*       # SFTP服务器管理
 │  ├─ windows.*     (02_windows_mcp:8002)
 │  └─ macos.*       (10_macos_mcp:8010)
 ├─ cloud
 │  ├─ azure.*       (03_azure_mcp:8003)
 │  └─ gcloud.*      (04_google_cloud_mcp:8004)
 ├─ infra
 │  ├─ vmware.*      (05_vmware_mcp:8005)
 │  └─ k8s.*         (08_k8s_mcp:8008)
 ├─ web
 │  ├─ search.*      (06_web_search_mcp:8006)
 │  └─ browse.*      (07_web_browsing_mcp:8007)
 ├─ workflows
 │  └─ n8n.*         (09_n8n_mcp:8009)
 ├─ trading
 │  └─ freq.*        (11_freqtrade_mcp:8011)
 ├─ cmdb              (12_cmdb_mcp:8012)
 │  ├─ local.*       # 本地CSV/SQLite数据库工具
 │  └─ servicenow.*  # ServiceNow集成工具
 └─ secrets           (13_secrets_mcp:8013)
    ├─ keepass.*     # KeePass后端工具
    ├─ azurekv.*     # Azure Key Vault后端工具
    └─ gcloudsa.*    # Google Cloud Secret Manager后端工具

代码实现

Dockerfile

# 基础镜像
FROM python:3.9-slim

# 安装运行时依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    ca-certificates \
 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制文件
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

# 配置启动脚本
ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]

entrypoint.sh

#!/bin/sh
set -e

# 绑定8000端口到宿主机
sed -i "s/127.0.0.1/0.0.0.0/g" /app/mcp_host.py

# 以非root用户运行
useradd -m mcp_user
chown -R mcp_user /app
su -c "python3 /app/mcp_host.py" mcp_user

mcp_host.py

import sys
from fast_mcp import FastMCPHost

def main():
    host = FastMCPHost()
    try:
        host.start("0.0.0.0", 8000)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nStopping MCP Host...")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    main()