MCPHub：一站式MCP服务器聚合平台
简介
什么是 MCPHub ？
MCPHub是一个统一的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器聚合平台，可以根据场景将多个服务器聚合到不同的流式HTTP（SSE）端点。它通过直观的界面和强大的协议处理能力，简化了您的AI工具集成流程。
🚀 功能亮点
- 开箱即用的 MCP 服务器支持：无缝集成
amap-maps、playwright、fetch、slack等常见服务器。 - 集中式管理控制台：在一个简洁的
Web UI中实时监控所有服务器的状态和性能指标。 - 灵活的协议兼容：完全支持
stdio和SSE两种MCP协议。 - 热插拔式配置：在运行时动态添加、移除或更新服务器配置，无需停机。
- 基于分组的访问控制：自定义分组并管理服务器访问权限。
- 安全认证机制：内置用户管理，基于
JWT和bcrypt，实现角色权限控制。 - Docker 就绪：提供容器化镜像，快速部署。
安装
在群晖上以 Docker 方式安装。
在注册表中搜索 samanhappy ，选择第一个 samanhappy/mcphub，版本选择 latest 或者 latest-full。
老苏没有找到这两个版本的具体说明，但一般来说， full 可能意味着包含更多的组件和依赖项
本文写作时，
latest版本对应为0.5.0；而latest-full版本对应为0.5.0-full
端口
本地端口不冲突就行，不确定的话可以用命令查一下
# 查看端口占用
netstat -tunlp | grep 端口号
| 本地端口 | 容器端口 |
|---|---|
3535 | 3000 |
环境变量
没有找到官方的明确描述，下面是老苏根据 Dockerfile 整理的的环境变量说明。
| 环境变量 | 描述 |
|---|---|
HTTP_PROXY | 用于 HTTP 请求的代理地址 |
HTTPS_PROXY | 用于 HTTPS 请求的代理地址 |
REQUEST_TIMEOUT | 请求超时时间，默认为 60000 毫秒 |
PNPM_HOME | pnpm 的安装目录路径 |
PATH | 包含 pnpm 的路径，用于全局命令的查找 |
UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR | Python 包镜像源，设置为阿里云的 PyPI 镜像地址 |
- 如果有科学上网的环境，可以考虑给容器设置代理地址，当然这不是解决
MCP服务安装问题的唯一的方法； - 通过设置
UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR，也可以解决Python包的安装问题；
命令行安装
如果你熟悉命令行，可能用 docker cli 更快捷
# 运行容器
docker run -d
--restart unless-stopped
--name mcphub
-p 3535:3000
samanhappy/mcphub:latest-full
也可以用 docker-compose 安装，将下面的内容保存为 docker-compose.yml 文件
version: '3'
services:
mcphub:
image: samanhappy/mcphub:latest-full
container_name: mcphub
restart: unless-stopped
ports:
- 3535:3000
然后执行下面的命令
# 新建文件夹 mcphub 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/mcphub
# 进入 mcphub 目录
cd /volume1/docker/mcphub
# 将 docker-compose.yml 放入当前目录
# 一键启动
docker-compose up -d
运行
在浏览器中输入 http://群晖IP:3535 就能看到登录界面
默认用户名/密码为
admin/admin123
登录成功后的主界面
进入 Settings --> Language --> 中文
设置完成之后，界面就是中文了
默认带了 4 个服务
可以根据需要进行删、改
而市场中可以直接添加
安装 MCP 服务过程中可能会遇到各种问题，最常见的一般都是网络原因，除了前面提到的网络代理之外，还可以使用国内镜像源
uvx 类型
老苏加了个 web-fetch
没有网络代理和镜像源的情况下，肯定是会显示离线，需要处理一下
对于 Python 包，还可以使用 -i 参数指定国内镜像
修改参数 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple mcp-web-fetch
常用国内 PyPI 镜像
- 清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
- 中国科技大学：https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple
- 华为云：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
- 腾讯云：https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
正常情况下，应该是可以成功的
npx 类型
老苏加了个 tavily-mcp
对于 NodeJS 包，可以使用 --registry 参数指定国内 npm 镜像
- 命令：
npx - 参数：
--registry=https://registry.npmmirror.com -y tavily-mcp
为了测试方便，老苏禁用了几个。其实更好的办法是使用分组功能，不过这个不是重点
Cherry Studio
MCPHub 支持 sse 和 mcp 两种协议， 这两种协议在 Cherry Studio 中都支持，但老苏更推荐 mcp 协议，如果使用其他的 AI 客户端就看情况了
- 类型：选择
mcp URL：填http://群晖IP:3535/mcp
- 类型：选择
sse URL：填http://群晖IP:3535/sse
如果没有报错的话，切换到工具，可以看到 3 个函数
简单做个测试
小结
MCPHub 解决了老苏不愿意在本机安装 MCP 服务的问题，实现了类似 mcp-proxy 的功能，能将 stdio 服务器代理为 SSE 服务器。除了极个别需要访问本机上文件和应用的 MCP 外，例如 mcp-server-everything-search ，其他的都可以在 MCPHub 中实现集中管理，大大提供了便利性
同时又结合群晖，实现了 MCP 服务的自托管，虽然不如魔搭社区（https://modelscope.cn）方便，但在数据安全性上，会更让人放心一些，尤其是一些会用到 API Key 的应用
参考文档
samanhappy/mcphub：一个统一的中心服务器，可将多个 MCP 服务器聚合为单独的可流式传输 HTTP （SSE） 终端节点，以用于不同的场景 — samanhappy/mcphub: A unified hub server that aggregates multiple MCP servers into separate Streamable HTTP (SSE) endpoints for different scenarios
地址：https://github.com/samanhappy/mcphub
MCPHub - Your Ultimate MCP Server Hub
地址：https://www.hubmcp.dev/
tavily-ai/tavily-mcp
地址：https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp
mcp.science/servers/web-fetch at main · pathintegral-institute/mcp.science
地址：https://github.com/pathintegral-institute/mcp.science/tree/main/servers/web-fetch
面向新手的MCP使用教程：在Cherry Studio中配置和使用模型上下文协议 - 文档共建 - LINUX DO
地址：https://linux.do/t/topic/503051
