使用说明

MCP网关

概述

MCP网关是用于模型上下文协议（MCP）服务器的高级中介解决方案，可集中和增强您的AI基础设施。

MCP网关充当LLM和其他MCP服务器之间的中介。它

📄 从读取服务器配置 mcp.json 位于根目录中的文件。
⚙️ 管理配置的MCP服务器的生命周期。
🛡️ 拦截请求和响应以净化敏感信息。
🔗 提供一个统一的接口，用于发现所有代理的MCP并与之交互。
🔒 安全扫描仪 -在加载MCP服务器之前，分析服务器信誉和安全风险。

安装

Python（推荐）

安装mcp网关包：

pip install mcp-gateway

--mcp-json-path -必须导致你 mcp.json 或 claude_desktop_config json
--plugin 或 -p -指定要启用的插件（可以多次使用）

用法

此示例启用了用于文件系统MCP的令牌掩码和xetrack跟踪插件的基本护栏：

mcp-gateway --mcp-json-path ~/.cursor/mcp.json -p basic -p xetrack

通过将MCP服务器配置置于“服务器”键下，您可以添加更多将在网关下的MCP。

Cursor example:

{
  "mcpServers": {
      "mcp-gateway": {
          "command": "mcp-gateway",
          "args": [
              "--mcp-json-path",
              "~/.cursor/mcp.json",
              "--plugin",
              "basic",
              "--plugin",
              "xetrack"
          ],
          "servers": {
              "filesystem": {
                  "command": "npx",
                  "args": [
                      "-y",
                      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                      "."
                  ]
              }
          }
      }
  }
}

Claude example:

获取 <PYTHON_PATH>

which python

{
  "mcpServers": {
      "mcp-gateway": {
          "command": "<python path>",
          "args": [
            "-m",
            "mcp_gateway.server",
            "--mcp-json-path",
            "<path to claude_desktop_config>",
            "--plugin",
            "basic"
          ],
          "servers": {
              "filesystem": {
                  "command": "npx",
                  "args": [
                      "-y",
                      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                      "."
                  ]
              }
          }
      }
  }
}

Docker

克隆此仓库后构建映像

docker build -t mcp/gateway .

{
  "mcpServers": {
      "mcp-gateway": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "--rm",
            "--mount", "type=bind,source=/Users/oro/Projects/playground/mcp-gateway,target=/app",
            "-i",
            "-v", "/Users/oro/.cursor/mcp.json:/config/mcp.json:ro",
            "-e", "LASSO_API_KEY=<LASSO_API_KEY>",
            "-v", "mcp-gateway-logs:/logs",
            "mcp/gateway:latest",
            "--mcp-json-path", "/config/mcp.json",
            "--plugin", "basic",
            "--plugin", "lasso"
          ],
          "servers": {
              "filesystem": {
                  "command": "npx",
                  "args": [
                      "-y",
                      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                      "."
                  ]
              }
          }
      }
  }
}

在这个例子中，我们使用lasso和基本护栏来展示如何将环境变量和参数传递给docker，以及如何为文件系统MCP挂载存储。 Docker镜像可以用某些插件所需的可选依赖关系构建（例如。， presidio).
使用 INSTALL_EXTRAS 在 docker build 命令。提供所需额外内容的逗号分隔字符串： "presidio,xetrack"

快速入门

隐藏敏感信息

MCP网关将自动屏蔽响应中的敏感令牌，防止凭据暴露，同时仍提供所需的功能。

创建包含敏感信息的文件：

echo 'HF_TOKEN = "hf token"' > tokens.txt

当代理请求通过MCP网关读取此文件时：
- 建议用十四行诗3.7进行测试
```
Use your mcp-gateway tools to read the ${pwd}/tokens.txt and return the HF_TOKEN
```

输出：

用法

使用此存储库根目录上的python_env配置启动MCP网关服务器：

mcp-gateway -p basic -p presidio

您还可以使用以下命令调试服务器：

LOGLEVEL=DEBUG mcp-gateway --mcp-json-path ~/.cursor/mcp.json -p basic -p presidio

工具

以下是MCP用于创建其他MCP服务器的代理的工具

get_metadata -提供有关所有可用代理MCP的信息，以帮助LLM选择适当的工具和资源
run_tool -在清理请求和响应后执行任何代理MCP的功能

插件

贡献

有关插件系统如何工作、如何创建自己的插件或如何贡献的更多详细信息，请参阅插件系统文档.

护栏

MCP网关支持各种插件，以增强安全性和功能性。以下是内置护栏插件的摘要：

名称	PII屏蔽	令牌/秘密屏蔽	自定义策略	提示注入	有害内容
`basic`	❌	✅	❌	❌	❌
`presidio`	✅	❌	❌	❌	❌
`lasso`	✅	✅	✅	✅	✅

注：要使用 presidio 插件，你需要单独安装： pip install mcp-gateway[presidio].

基础

mcp-gateway -p basic

掩盖基本秘密

azure客户端密码
github代币
github oauth
gcp-api密钥
aws访问令牌
jwt令牌
gitlab会话cookie
huggingface访问令牌
微软团队webhook
松弛应用令牌

普雷西迪奥

mcp-gateway -p presidio

普雷西迪奥是身份识别和匿名化包

信用卡
IP
电子邮件
电话
社会保障号码
等等

套索

mcp-gateway -p lasso

先决条件

获取Lasso API密钥 通过注册拉索安全.

要使用Lasso Security的高级AI安全护栏，请更新您的 mcp.json 配置如下：

添加 LASSO_API_KEY=<YOUR-API-KEY> 到您的环境变量或“env”部分。
在密钥下插入其他MCP服务器配置 servers

例子：

{
  "mcpServers": {
      "mcp-gateway": {
          "command": "mcp-gateway",
          "args": [
              "--mcp-json-path",
              "~/.cursor/mcp.json",
              "-p",
              "lasso"
          ],
          "env": {
              "LASSO_API_KEY": "<lasso_token>"
          },
          "servers": {
              "filesystem": {
                  "command": "npx",
                  "args": [
                      "-y",
                      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                      "."
                  ]
              }
          }
      }
  }
}

特性

🔍 通过始终在线的监控全面了解MCP交互。

🛡️ 通过内置保护，优先考虑部署的安全性，实时缓解GenAI特有的威胁，如快速注入和敏感数据泄露。

✨ 使用灵活、自然的语言来制定适合您企业独特需求的安全策略。

⚡ 适用于任何部署风格的快速简单安装。使用直观、用户友好的仪表板在几分钟内监控进出MCP的数据流。

Lasso护栏在处理请求和响应之前，通过Lasso的API检查内容是否存在安全违规行为。

在我们的网站上阅读更多👉 拉索安全.

追踪

Xetrack

xetrack 是一个轻量级的软件包，用于跟踪ml实验、基准测试和监控结构化数据。

我们可以用它来调试和监控 工具调用 有日志(日志uru)或鸭式数据库和 SQLite. .

mcp-gateway -p xetrack

先决条件

pip install xetrack

参数

XETRACK_DB_PATH -sqlite数据库位置。
- 所有日志都注册在事件桌子。
- 如果MCPs响应返回了花哨的对象，请阅读xetrack 资产取回它。
XETRACK_LOGS_PATH -日志位置
FLATTEN_ARGUMENTS -平铺参数，默认 true
FLATTEN_RESPONSE -使响应变平，默认 true
建议忽略日志位置
建议使用 DVC 管理数据库文件

快速入门

{
    "mcpServers": {
        "mcp-gateway": {
            "command": "mcp-gateway",
            "args": [
                "--mcp-json-path",
                "~/.cursor/mcp.json",
                "-p",
                "xetrack"
            ],
            "env": {
                "XETRACK_DB_PATH": "tracing.db",
                "XETRACK_LOGS_PATH": "logs/"                
            },
            "servers": {
                "filesystem": {
                    "command": "npx",
                    "args": [
                        "-y",
                        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                        "."
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

假设您使用文件系统 list_directory 工具在路径上 "."，您可以在下面找到调用参数 logs/<date>.log.

您可以使用 xetrack-cli 要查询数据库，请执行以下操作：

$ xt tail tracing.db --json --n=1
[
    {
        "timestamp": "2025-04-17 17:12:48.233126",
        "track_id": "mottled-stingray-0411",
        "meta": "f3be31e09667745f",
        "paths": null,
        "call_id": "deab617e-0a45-4950-9de9-3fb549810cf2",
        "capability_name": "list_directory",
        "content_type": "text",
        "content_annotations": "f3be31e09667745f",
        "response_type": "CallToolResult",
        "server_name": "filesystem",
        "capability_type": "tool",
        "isError": 0,
        "content_text": "[DIR] .cursor\n[DIR] .git\n[FILE] .gitignore\n[DIR] .pytest_cache\n[DIR] .venv\n[FILE] LICENSE\n[FILE] MANIFEST.in\n[FILE] README.md\n[DIR] docs\n[DIR] logs\n[DIR] mcp_gateway\n[FILE] pyproject.toml\n[FILE] requirements.txt\n[DIR] tests\n[DIR] tmp",
        "path": ".",
        "prompt": null
    }
]

使用python

from xetrack import Reader

df = Reader("tracing.db").to_df()

使用duckdb cli和ui

$ duckdb --ui
D INSTALL sqlite; LOAD sqlite; ATTACH 'tracing.db' (TYPE sqlite);
D SELECT server_name,capability_name,path,content_text FROM db.events LIMIT 1;

┌─────────────┬─────────────────┬─────────┬────────────────────────────────────┐
│ server_name │ capability_name │  path   │            content_text            │
│   varchar   │     varchar     │ varchar │              varchar               │
├─────────────┼─────────────────┼─────────┼────────────────────────────────────┤
│ filesystem  │ list_directory  │ .       │ [DIR] .cursor\n[DIR] .git\n[FILE…  │
└─────────────┴─────────────────┴─────────┴────────────────────────────────────┘

当然，您可以使用另一个MCP服务器查询sqlite数据库😊

扫描仪

安全扫描程序在加载之前分析MCP服务器的潜在安全风险，通过信誉分析和工具描述扫描提供额外的保护层。

mcp-gateway --scan -p basic

特征：

🔍 信誉分析 -使用市场（Smithery、NPM）和GitHub数据评估服务器声誉
🛡️ 工具描述扫描 -检测隐藏指令、敏感文件模式和恶意操作
⚡ 自动拦截 -根据信誉评分（阈值：30）和安全分析阻止有风险的MCP
📝 配置更新 -使用扫描结果自动更新MCP配置文件

快速入门

初始配置：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-gateway": {
            "command": "mcp-gateway",
            "args": [
                "--mcp-json-path",
                "~/.cursor/mcp.json",
                "--scan"
            ],
            "servers": {
                "filesystem": {
                    "command": "npx",
                    "args": [
                        "-y",
                        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                        "."
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

第一次运行后，扫描程序将分析所有配置的MCP服务器，并添加 blocked 配置的状态：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-gateway": {
            "command": "mcp-gateway",
            "args": [
                "--mcp-json-path",
                "~/.cursor/mcp.json",
                "--scan"
            ],
            "servers": {
                "filesystem": {
                    "command": "npx",
                    "args": [
                        "-y",
                        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                        "."
                    ],
                    "blocked": "passed"
                }
            }
        }
    }
}

状态值：

"passed" -服务器通过了所有安全检查，可以安全使用
"blocked" -服务器未通过安全检查，将被阻止加载
"skipped" -跳过服务器扫描（手动覆盖）
null -服务器尚未扫描或以前被阻止服务器现在被认为是安全的

注：您可以手动将被阻止的服务器更改为 "skipped" 如果你确信它是安全的。

运作原理

您的代理直接与我们的MCP网关交互，该网关充当中央路由器和管理系统。每个底层MCP都是单独包装和管理的。

主要特点

不可知护栏

对请求和响应应用可配置的安全过滤器。
在信息到达您的代理之前防止敏感数据泄露。
无论其本机功能如何，都能在所有连接的MCP上一致工作。

统一可见性

在一个界面中为您的所有MCP提供全面的仪表板。
包括智能风险评估和MCP风险评分。
提供实时状态监控和性能指标。

安全扫描仪

在加载之前，分析MCP服务器信誉和工具描述的安全风险。

高级跟踪

维护每个护栏的所有请求和响应的详细日志。
为需要付费代币的MCP提供成本评估工具。
提供使用分析和模式识别以进行优化。
在将请求转发给其他MCP之前，对敏感信息进行消毒。

<-自动评论星期六11/29/2025 2:47:30（苦差事/实用程序-8599） <-自动评论星期六11/29/2025 2:47:30（苦差事/实用程序-8599） <-汽车评论星期一12/08/2025 16:56:28（文档/路线-5447） <-汽车评论星期一12/08/2025 16:56:28（文档/路线-5447） <-汽车评论星期一12/08/2025 16:56:28（文档/路线-5447） <-汽车评论星期一12/08/2025 16:56:28（文档/路线-5447） <-自动评论2025年12月10日星期三22:49:19（调试/实用程序-5087） <-自动评论2025年12月10日星期三22:49:19（调试/实用程序-5087） <-自动评论2025年12月10日星期三22:49:19（调试/实用程序-5087） <-自动评论2025年12月10日星期三22:49:19（调试/实用程序-5087） <-自动评论2026年1月21日星期三1:53:15（家务/登录-6269） <-自动评论2026年1月21日星期三1:53:15（家务/登录-6269）

使用说明

MCP网关

概述

安装

Python（推荐）

用法

快速入门

隐藏敏感信息

用法

工具

插件

贡献

护栏

基础

普雷西迪奥

套索

先决条件

特性

追踪

Xetrack

先决条件

参数

快速入门

扫描仪

快速入门

运作原理

相关 MCP

AI智能体编排平台

图像生成服务器

AI安全防护服务

MLflow模型管理服务器

Ollama MCP 服务器

ComfyUI 控制 MCP 服务器