🚀 MCP-Bridge 中文文档

MCP-Bridge 是一款强大的桥梁工具，它能无缝连接 OpenAI API 和推理引擎。通过在请求中添加所有可用的 MCP 工具定义，将请求精准转发到推理引擎，处理工具调用结果后，再把结果返回给 OpenAI API，极大提升了工作效率和数据交互的流畅性。

🚀 快速开始

MCP-Bridge 是一个连接 OpenAI API 和推理引擎的桥梁工具。它通过在请求中添加所有可用的 MCP 工具定义，将请求转发到推理引擎，并处理工具调用的结果，最终将结果返回给 OpenAI API。

✨ 主要特性

• 支持多种 MCP 服务器：可灵活配置多个 MCP 服务器，每个服务器具备不同的命令和参数，满足多样化需求。
• API Key 认证：通过配置 API 密钥来保护服务器，为服务访问加上安全锁，确保只有授权用户可以访问服务。
• 灵活的采样设置：支持自定义采样超时时间和模型性能参数（如智能度、成本和速度），让使用更加个性化。
• 网络配置：能根据实际需求调整服务器的绑定地址和端口，适应不同的网络环境。
• 日志记录：支持不同级别的日志输出，无论是调试还是监控，都能轻松应对。

📦 安装指南

1. 下载代码

从 GitHub 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/your-repository.git
cd mcp-bridge

2. 配置环境

编辑 config.json 文件，根据需求填写推理服务器地址、MCP 服务器命令和其他参数。例如：

{
    "inference_server": {
        "base_url": "http://localhost:8000/v1",
        "api_key": "None"
    },
    "mcp_servers": {
        "fetch": {
            "command": "uvx",
            "args": ["mcp-server-fetch"]
        }
    }
}

3. 启动服务

运行以下命令启动 MCP-Bridge：

python main.py

📚 详细文档

配置详解

1. 基本配置

• 推理服务器：指定推理引擎的 API 地址和密钥。
• MCP 服务器：定义可用工具及其调用命令。

2. 安全设置

启用 API Key 认证：

{
    "security": {
        "auth": {
            "enabled": true,
            "api_keys": [
                {"key": "your-api-key"}
            ]
        }
    }
}

3. 网络配置

调整服务器的绑定地址和端口：

{
    "network": {
        "host": "0.0.0.0",
        "port": 9090
    }
}

4. 日志设置

控制日志输出级别：

{
    "logging": {
        "log_level": "DEBUG"
    }
}

💻 使用示例

基础用法

发送一个简单的请求到 MCP-Bridge，包含工具调用：

POST /v1/chat/completions HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer your-api-key

{
    "model": "gpt-4",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "请列出所有可用的 MCP 工具。"
        }
    ],
    "tools": {
        "enabled": true
    }
}

高级用法

MCP-Bridge 返回工具调用的结果并转发到推理引擎，最终将响应返回给 OpenAI API。

🔧 技术细节

项目结构

mcp-bridge/
├── main.py          # 主程序入口
├── config.json      # 配置文件
├── README.md        # 用户文档
└── requirements.txt # 依赖管理文件

🤝 贡献与支持

如果遇到问题或有任何建议，请在 GitHub Issues 提交反馈。我们也欢迎社区贡献代码和文档。

📄 许可证

MCP-Bridge 采用 MIT 许可证，详情请查看 LICENSE 文件。

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