使用说明
MCP.com.ai
API-First for AI.
Turn existing OpenAPI specs into MCP servers you can deploy, secure, and operate like real software.
Website · Docs · MCP Servers · Run MCP · CLI Tool
🪝 为什么存在
大多数组织都没有“人工智能问题”。
他们有一个 整合与治理 问题。
- 您的工具位于API之后
- 您的团队发布OpenAPI规范（或 应该)
- 您的代理商/IDE需要 安全、可审计的访问
- 你需要 控制：身份、策略、速率限制、日志、批准、隔离
MCP.com.ai 是桥：
- OpenAPI→ MCP （标准驱动）
- 随时随地部署 （本地、云、企业）
- 安全第一模式 （模型外的权威）
⚡ 你会在这里找到什么
✅ 参考MCP服务器
满足实际需求的MCP服务器目录不断增加：
- 清晰的工具设计
- 最小模式（减少令牌膨胀）
- 安全默认值（超时、重试、分页）
- 可预测的身份验证模式
✅ HAPI MCP堆栈（兄弟生态系统）
在...之下 La Rebelion实验室，HAPI MCP Stack帮助团队“像平台一样”运行MCP：
- HAPI服务器 -并行运行MCP+REST（无头API）
- 运行MCP --部署+路由托管的MCP端点
- HAPI注册表 --发现工具/服务器（并支持动态发现）
- QBot/OrcA --代理UX+编排（即将推出/迭代快速）
目标： MCP生命周期管理 -来自API规范→ 构建→ eval → 部署→ 操作→ 退休。
🚀 快速入门
选项A——使用现有的MCP服务器
- 从组织仓库中选择服务器
- 在本地或云端运行（始终使用http！）
- 从客户端/IDE连接
选项B-将OpenAPI转换为MCP服务器（API到MCP）
如果你已经有了OpenAPI规范，那么你就完成了80%。
- 将您的OpenAPI视为 合同
- 从操作中生成MCP工具
- 添加策略、身份验证和eval检查
请参阅文档： OpenAPI→ MCP 指南和模板（链接自MCP.com.ai文档）。
🔐 安全立场（简单但严格）
推理与模型保持一致。权力与制度同在。
我们针对以下方面进行优化：
- 模型中没有长期存在的秘密
- 作用域短的凭据
- 边境政策执行
- 默认情况下的审核日志
- 适合环境的交通工具 （云、企业、气隙）
如果你在受监管的环境中构建“远程MCP”，这是它保持合规性的唯一途径。
🧪 测试和评估（MCP质量是可测量的）
好的MCP不仅仅是“它运行”。 它是：
- 正确的刀具选择
- 稳定模式
- 可预测分页
- 安全错误行为
- 带有真实提示的回归覆盖率
我们支持受现代“技能”工具启发的评估模式：
- 场景套件
- 工具调用断言
- 延迟+成本预算
- 金色痕迹
🧭 这是给谁的
- 平台团队 构建内部AI支持
- DevOps/SRE 谁将随时待命进行“人工智能集成”
- API团队 已经拥有OpenAPI合约的人
- 安保团队 谁需要护栏、身份和可审计性
- 企业架构师 厌倦了一次性胶水
🤝 贡献
我们喜欢让MCP变得更强大的贡献 运营的:
- 新的MCP服务器示例
- OpenAPI→ MCP映射改进
- 服务器eval套件
- 安全模式（身份验证、策略、隔离）
- 帮助非开发人员成功的文档
如何做出贡献
- 打开一个描述服务器或改进的问题
- 提供最低规格+示例提示
- 提交带有测试的PR（如果可能）
📣 靠近
如果你想让MCP不仅仅是一个演示，请遵循生态系统：
- MCP.com.ai更新（文档+服务器）
- HAPI MCP堆栈发布（部署、注册、生命周期）
构建MCP并不是最难的部分。
安全操作MCP是产品。
