Skip to main content
Glama

1MCP Server

by 1mcp-app

1MCP - 一个 MCP 服务器,满足所有人的需求

将多个 MCP 服务器聚合为一个的统一模型上下文协议服务器实现。

概述

1MCP(One MCP)旨在简化您与 AI 助手的协作方式。1MCP 无需为不同的客户端(Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor、Roo Code、Claude 等)配置多个 MCP 服务器,而是提供一个统一的服务器,该服务器能够:

  • 将多个 MCP 服务器聚合到一个统一的界面
  • 通过消除冗余服务器实例来减少系统资源的使用
  • 简化不同 AI 助手之间的配置管理
  • 为 AI 模型与外部工具和资源交互提供标准化方式
  • 支持动态配置重新加载,无需重启服务器
  • 处理正常关机和资源清理

快速入门

要使 Cursor 能够使用已在 Claude Desktop 中配置的现有 MCP 服务器,请按照以下步骤操作:

  1. 使用 Claude Desktop 配置文件运行 1MCP 服务器:
npx -y @1mcp/agent --config ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  1. 将 1MCP 服务器添加到您的 Cursor 配置文件 ( ~/.cursor/mcp.json ):
{ "mcpServers": { "1mcp": { "type": "http", "url": "http://localhost:3050/sse" } } }
  1. 好好享受!

用法

您可以直接使用npx运行服务器:

# Basic usage (starts server with SSE transport) npx -y @1mcp/agent # Use existing Claude Desktop config npx -y @1mcp/agent --config ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json # Use stdio transport instead of SSE npx -y @1mcp/agent --transport stdio # Show all available options npx -y @1mcp/agent --help

可用选项:

  • --transport, -t :选择传输类型(“stdio”或“http”,默认值:“http”)
  • --config, -c :使用特定的配置文件
  • --port, -P :更改 HTTP 端口(默认值:3050)
  • --host, -H :更改 HTTP 主机(默认值:localhost)
  • --tags, -g :按标签过滤服务器(请参阅下面的标签部分)
  • --help, -h :显示帮助

环境变量示例:

# Using environment variables ONE_MCP_PORT=3051 ONE_MCP_TAGS=network,filesystem npx -y @1mcp/agent # Or in your shell configuration export ONE_MCP_PORT=3051 export ONE_MCP_TAGS=network,filesystem npx -y @1mcp/agent

Docker

您还可以使用 Docker 运行 1MCP:

# Pull the latest image docker pull ghcr.io/1mcp-app/agent:latest # Run with HTTP transport (default) docker run -p 3050:3050 ghcr.io/1mcp-app/agent # Run with a custom config file docker run -p 3050:3050 -v /path/to/config.json:/config.json ghcr.io/1mcp-app/agent --config /config.json # Run with stdio transport docker run -i ghcr.io/1mcp-app/agent --transport stdio

可用的图像标签:

  • latest :最新稳定版本
  • vX.YZ :特定版本(例如v1.0.0
  • sha-<commit> :特定提交

环境变量

您可以使用以ONE_MCP_为前缀的环境变量配置 1MCP:

  • ONE_MCP_TRANSPORT :传输类型(“stdio”或“http”,默认值:“http”)
  • ONE_MCP_PORT :HTTP 端口(默认值:3050)
  • ONE_MCP_HOST :HTTP 主机(默认值:“localhost”)
  • ONE_MCP_CONFIG :配置文件路径
  • ONE_MCP_TAGS :用于过滤服务器的标签的逗号分隔列表

环境变量示例:

docker run -p 3051:3051 \ -e ONE_MCP_PORT=3051 \ -e ONE_MCP_TAGS=network,filesystem \ ghcr.io/1mcp-app/agent

了解标签

标签可帮助您控制哪些 MCP 服务器可供不同客户端使用。您可以将标签视为描述每个服务器功能的一个标签。

如何使用标签
  1. 在您的服务器配置中:向每个服务器添加标签以描述其功能
{ "mcpServers": { "web-server": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"], "tags": ["network", "web"], "disabled": false }, "file-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "~/Downloads"], "tags": ["filesystem"], "disabled": false } } }
  1. 在 stdio 模式下启动 1MCP 时:您可以按标签过滤服务器
# Only start servers with the "network" tag npx -y @1mcp/agent --transport stdio --tags "network" # Start servers with either "network" or "filesystem" tags npx -y @1mcp/agent --transport stdio --tags "network,filesystem"
  1. 使用 SSE 传输时:客户端可以请求具有特定标签的服务器
{ "mcpServers": { "1mcp": { "type": "http", "url": "http://localhost:3050/sse?tags=network" // Only connect to network-capable servers } } }

示例标签:

  • network :用于发出 Web 请求的服务器
  • filesystem :用于处理文件操作的服务器
  • memory :适用于提供内存/存储的服务器
  • shell :适用于运行 shell 命令的服务器
  • db :用于处理数据库操作的服务器

配置

全局配置

服务器自动管理全局位置的配置:

  • macOS/Linux: ~/.config/1mcp/mcp.json
  • Windows: %APPDATA%/1mcp/mcp.json

配置文件格式

{ "mcpServers": { "mcp-server-fetch": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-server-fetch" ], "disabled": false }, "server-memory": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory" ], "disabled": false } } }

工作原理

系统架构

请求流程

发展

安装依赖项:

pnpm install

构建服务器:

pnpm build

对于使用自动重建的开发:

pnpm watch

运行服务器:

pnpm dev

调试

使用MCP Inspector (可作为包脚本使用):

pnpm inspector

检查器将提供一个 URL 来访问浏览器中的调试工具。

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

统一的模型上下文协议服务器,将多个 MCP 服务器聚合为一个,让 Claude Desktop、Cursor 和 Cherry Studio 等 AI 助手连接到单个服务器,而无需管理多个实例。

  1. 概述
    1. 快速入门
      1. 用法
        1. Docker
          1. 环境变量
          2. 了解标签
        2. 配置
          1. 全局配置
          2. 配置文件格式
        3. 工作原理
          1. 系统架构
          2. 请求流程
        4. 发展
          1. 调试

        Related MCP Servers

        • -
          security
          A
          license
          -
          quality
          A simple MCP server for interacting with OpenAI assistants. This server allows other tools (like Claude Desktop) to create and interact with OpenAI assistants through the Model Context Protocol.
          Last updated -
          26
          Python
          MIT License
          • Apple
        • A
          security
          A
          license
          A
          quality
          A foundation for building custom local Model Context Protocol (MCP) servers that provide tools accessible to AI assistants like Cursor or Claude Desktop.
          Last updated -
          1
          9
          TypeScript
          MIT License
        • A
          security
          F
          license
          A
          quality
          An all-in-one Model Context Protocol (MCP) server that connects your coding AI to numerous databases, data warehouses, data pipelines, and cloud services, streamlining development workflow through seamless integrations.
          Last updated -
          Python
          • Apple
          • Linux
        • A
          security
          F
          license
          A
          quality
          A Model Context Protocol (MCP) server that allows Claude AI to interact with custom tools, enabling extension of Claude's capabilities through the MCP framework.
          Last updated -
          TypeScript
          • Apple

        View all related MCP servers

        MCP directory API

        We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/1mcp-app/agent'

        If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server