MCPHub：一个平台统一管理所有 MCP 服务器

MCPHub：用一个平台统一管理所有 MCP 服务器

如果你在用 Claude Code、Cursor 或其他 AI 编码助手，大概率已经接触过 MCP（Model Context Protocol）——那些让 AI 连接数据库、浏览器、文件系统的工具服务器。问题在于：每加一个 MCP 服务器，就要单独配置一次认证、路由和访问权限。服务器多了之后，管理员的维护成本直线上升，而且客户端配置也会变得臃肿。MCPHub 正是为解决这个痛点而生：它扮演 MCP 网关的统一入口，让你从单点管理所有服务器的连接、认证和路由策略。

核心能力与设计原则

MCPHub 本质是一个自托管的 MCP 网关与管理平台，核心功能围绕三个维度展开：

统一端点暴露：将多个 MCP 服务器汇聚到同一个 MCP 端点下，支持分组路由（/mcp/{group}）和单服务器路由（/mcp/{server}），客户端只需配置一个地址即可访问所有服务器，无需逐个注册。

访问控制与认证：内置 OAuth 2.0（客户端和服务端双模式）、Bearer Key 认证、按用户凭证隔离（Per-user Credentials）三层安全机制。敏感工具的访问权限可以在分组或单服务器级别精细控制，防止误暴露。

热插拔与可观测性：配置文件（mcp_settings.json）变更无需重启即可生效；提供工具调用日志、请求状态、延迟监控和健康检查，帮助快速定位哪个服务器的哪个工具出了问题。

认可度

• GitHub Star：约 2.3K（截至 2026-09-10）
• GitHub Forks：约 269
• License：Apache-2.0（开源免费）
• 定位：MCP 生态中的基础设施类工具，非单点 Skill，而是管理平台

MCPHub 在 bestaifor.me 上已被标记为 Verified Skill，定位为 Coding/Automation 类别，认证为 Community Reviewed 安全状态，被推荐安装于 Claude Code 和 Cursor。

链接

GitHub：https://github.com/samanhappy/mcphub

官网：https://mcphub.app

文档：https://docs.mcphub.app

演示环境：https://demo.mcphub.app（可免部署直接体验）

原作者

samanhappy（GitHub username）—— MCPHub 开源项目的独立维护者，专注于 MCP 生态的基础设施工具开发。

介绍

MCPHub 提供了一种统一的方式连接和管理多个 MCP 服务器。它将分散的 MCP 节点组织成分组、控制访问权限，并为 Claude Code、Cursor、Cherry Studio、OpenWebUI 等 MCP 兼容客户端暴露稳定的端点。在实际工作流中，如果你同时需要文件系统工具、Git 工具、数据库工具和 Slack 通知工具，通常每新增一个工具都要在每个 AI 客户端里单独配置一次——MCPHub 让这步变成：在一个 mcp_settings.json 文件里声明所有服务器，然后客户端只连一个网关地址。

该平台支持 SSE（Server-Sent Events）、Streamable HTTP 和 stdio 三种传输方式，兼顾本地和远程服务器的接入场景。远程服务器可以通过 HTTP URL 接入，本地服务器可以用 stdio 模式运行，灵活度很高。

另一个核心设计是智能路由（Smart Routing）：内置向量语义搜索能力，AI 客户端在调用工具时不需要记住具体工具名，说清楚想做什么，系统自动匹配最合适的一个或多个工具返回。这降低了 AI 客户端配置的认知负担，也减少了因工具名记错导致的调用失败。

特点

• 统一 MCP 端点：一个地址访问所有服务器，支持分组和单服务器两种路由粒度
• 多协议支持：SSE / Streamable HTTP / stdio，兼容本地和远程 MCP 服务器
• 三层安全机制：OAuth 2.0 + Bearer Key + Per-user Credentials 隔离，敏感工具按需授权
• 热插拔配置：编辑 mcp_settings.json 无需重启，服务器变更实时生效
• 可观测性：工具调用日志、请求状态、延迟监控和健康检查一目了然
• 智能路由：基于向量语义搜索的工具发现，说意图而非工具名即可触发正确工具
• Docker 一键部署：一条命令启动完整服务，支持生产级 PostgreSQL 存储模式
• MCP Apps 代理：交互式 MCP Apps 可透明转发到单服务器路由

使用方法

安装（一键 Docker）：

docker run -p 3000:3000 -v ./mcp_settings.json:/app/mcp_settings.json -v ./data:/app/data samanhappy/mcphub

配置 mcp_settings.json（声明要接入的 MCP 服务器）：

{
  "mcpServers": {
    "time": { "command": "npx", "args": ["-y", "time-mcp"] },
    "fetch": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"] }
  }
}

接入 AI 客户端（以 Claude Code 为例）：

在 Claude Code 的 MCP 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "mcphub": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "samanhappy/mcphub"]
    }
  }
}

之后在 Claude Code 中访问工具时，只需连 http://localhost:3000/mcp（或对应服务器地址），所有已在网关注册的 MCP 工具均可调用。

连接端点说明：

• /mcp — 所有服务器
• /mcp/{group} — 指定分组
• /mcp/{server} — 单个服务器
• /mcp/$smart — 智能路由（AI 自动匹配工具）

使用场景与人群

适用场景：

• 团队内部统一管理 MCP 服务器，共享同一套认证和配置，无需每人单独维护
• 需要同时调用多个 MCP 工具（文件 + Git + 数据库 + API）且不想每个客户端单独配一堆插件
• 对敏感工具（如数据库写操作）需要按用户粒度控制访问权限
• 希望在多个 AI 编码助手（Claude Code + Cursor + Cherry Studio）之间共享同一套 MCP 工具集
• 需要日志审计：谁在什么时候调用了什么工具

目标用户：

• AI 工程团队的技术负责人（统一管理 MCP 基础设施）
• 在企业内部部署 AI 编程助手的 DevOps / 平台工程师
• 需要跨平台复用 MCP 工具的个人开发者

输入与输出案例

案例一：按分组路由

管理员在 mcp_settings.json 中将 MCP 服务器分组：

{
  "mcpServers": {
    "dev-tools": {
      "time": { "command": "npx", "args": ["-y", "time-mcp"] },
      "git": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-git"] }
    },
    "data": {
      "db": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-postgres", "--url", "postgres://..."] }
    }
  }
}

Claude Code 客户端连接 http://localhost:3000/mcp/dev-tools，即可访问 time 和 git 两个工具，而无法触达 data 分组下的数据库工具，实现分组隔离。

案例二：智能路由调用

用户对 AI 说：「帮我查一下今天是周几，然后把它写到桌面上的一个备忘录里。」

AI 客户端通过 MCPHub 智能路由端点（/mcp/$smart）发送请求。MCPHub 的向量语义搜索模块识别出需要调用「获取当前时间」和「文件系统写入」两个工具，自动路由到对应的 MCP 服务器执行，返回最终结果。整个过程用户无需知道具体工具名称，AI 助手完成意图理解、工具匹配和执行串联。

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GitHub：https://github.com/samanhappy/mcphub | Apache-2.0 开源

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GitHub: https://github.com/samanhappy/mcphub