Skip to main content
Glama

plugged.in MCP プロキシサーバー

GitHubスター ライセンス タイプスクリプト MCP

📋 概要

plugged.in MCP プロキシサーバーは、複数のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを単一の統合インターフェースに統合する強力なミドルウェアです。plugged.inアプリからツール、プロンプト、リソースの設定を取得し、適切な基盤となる MCP サーバーへリクエストをインテリジェントにルーティングします。

このプロキシは、plugged.in エコシステムを通じて高度な管理機能を提供しながら、あらゆる MCP クライアント (Claude、Cline、Cursor など) とのシームレスな統合を可能にします。

Related MCP server: mcp-server-collector

✨ 主な特徴

  • ユニバーサル MCP 互換性: Claude Desktop、Cline、Cursor を含むあらゆる MCP クライアントで動作します。

  • マルチサーバーサポート: STDIO (コマンドライン) と WebSocket (HTTP ベース) の両方の MCP サーバーに接続します。

  • 名前空間の分離: 結合された MCP を適切なプレフィックスで分離して整理します。

  • マルチワークスペースレイヤー: ワンクリックで異なるMCP構成セットを切り替える

  • 簡素化されたアーキテクチャ: 起動時間の改善と複雑さの軽減により合理化されたコードベース

  • API駆動型プロキシ: 直接検出ではなく、plugged.inアプリAPIから機能を取得します。

  • 完全なMCPサポート: ツール、リソース、リソーステンプレート、プロンプトを処理します

  • カスタム指示: MCPプロンプトとしてフォーマットされたサーバー固有の指示をサポートします

🚀 クイックスタート

前提条件

  • Node.js 18以上(v20以上を推奨)

  • plugged.in アプリからの API キー ( plugged.in/api-keysで取得)

インストール

# Install and run with npx npx -y @pluggedin/mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

MCPクライアントの構成

クロードデスクトップ

Claude Desktop 構成に以下を追加します。

{ "mcpServers": { "pluggedin": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pluggedin/mcp-proxy@latest"], "env": { "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }

クライン

Cline 構成に以下を追加します。

{ "mcpServers": { "pluggedin": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pluggedin/mcp-proxy@latest"], "env": { "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }

カーソル

カーソルの場合、環境変数の代わりにコマンドライン引数を使用できます。

npx -y @pluggedin/mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

⚙️ 設定オプション

環境変数

変数

説明

必須

デフォルト

PLUGGEDIN_API_KEY

plugged.in アプリからの API キー

はい

-

PLUGGEDIN_API_BASE_URL

plugged.in アプリのベース URL

いいえ

https://plugged.in

コマンドライン引数

コマンドライン引数は環境変数よりも優先されます。

npx -y @pluggedin/mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY --pluggedin-api-base-url https://your-custom-url.com

オプションの完全なリストについては以下をご覧ください。

npx -y @pluggedin/mcp-proxy@latest --help

🐳 Docker の使い方

Docker を使用してプロキシ サーバーを構築および実行することもできます。

イメージの構築

Dockerがインストールされ、実行されていることを確認してください。pluggedin pluggedin-mcpディレクトリに移動し、以下を実行してください。

docker build -t pluggedin-mcp-proxy:latest .

ビルド コンテキストを最適化するために.dockerignoreファイルが含まれています。

コンテナの実行

必要な環境変数を指定してコンテナを実行します。

docker run -it --rm \ -e PLUGGEDIN_API_KEY="YOUR_API_KEY" \ -e PLUGGEDIN_API_BASE_URL="YOUR_API_BASE_URL" \ --name pluggedin-mcp-container \ pluggedin-mcp-proxy:latest

YOUR_API_KEYYOUR_API_BASE_URLを置き換えます (デフォルトのhttps://plugged.inを使用していないとき)。

MCP Inspectorによるテスト

コンテナの実行中に、MCP インスペクタを使用してコンテナに接続できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector docker://pluggedin-mcp-container

これにより、実行中のコンテナの標準入出力に接続されます。

コンテナの停止

docker runを実行しているターミナルでCtrl+Cを押します。-- --rmフラグを指定すると、停止時にコンテナが自動的に削除されます。

🏗️ システムアーキテクチャ

plugged.in MCP プロキシ サーバーは、MCP クライアントと複数の基盤となる MCP サーバー間のブリッジとして機能します。

sequenceDiagram participant MCPClient as MCP Client (e.g. Claude Desktop) participant PluggedinMCP as plugged.in MCP Proxy participant PluggedinApp as plugged.in App participant MCPServers as Underlying MCP Servers MCPClient ->> PluggedinMCP: Request list tools/resources/prompts PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get capabilities via API PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return capabilities (prefixed) MCPClient ->> PluggedinMCP: Call tool/read resource/get prompt alt Standard capability PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Resolve capability to server PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return server details PluggedinMCP ->> MCPServers: Forward request to target server MCPServers ->> PluggedinMCP: Return response else Custom instruction PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get custom instruction PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return formatted messages end PluggedinMCP ->> MCPClient: Return response alt Discovery tool MCPClient ->> PluggedinMCP: Call pluggedin_discover_tools PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Trigger discovery action PluggedinApp ->> MCPServers: Connect and discover capabilities MCPServers ->> PluggedinApp: Return capabilities PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Confirm discovery complete PluggedinMCP ->> MCPClient: Return discovery result end

🔄ワークフロー

  1. 構成: プロキシはplugged.inアプリからサーバー構成を取得します

  2. 機能リスト: プロキシはplugged.inアプリAPIから検出された機能を取得します。

    • tools/list : /api/toolsから取得します (プレフィックス付きの名前を返します)

    • resources/list : /api/resourcesから取得

    • resource-templates/list : /api/resource-templatesから取得します

    • prompts/list : /api/prompts/api/custom-instructionsから取得し、結果をマージします

  3. 機能解決: プロキシはターゲットサーバへの機能を解決します

    • tools/call : ツール名からプレフィックスを解析し、内部マップでサーバーを検索します。

    • resources/read : サーバーの詳細を取得するために/api/resolve/resource?uri=...を呼び出します

    • prompts/get : カスタム命令プレフィックスをチェックするか、 /api/resolve/prompt?name=...

  4. リクエストルーティング: リクエストは適切な基盤となるMCPサーバーにルーティングされます。

  5. レスポンス処理: 基盤となるサーバーからのレスポンスがクライアントに返されます

🧩 plugged.in アプリとの統合

plugged.in MCP プロキシ サーバーは、 plugged.in アプリとシームレスに連携するように設計されており、次の機能を提供します。

  • MCP サーバー構成を管理するための Web ベースのインターフェース

  • 一元化された機能検出(ツール、リソース、テンプレート、プロンプト)

  • カスタム指示管理

  • 異なる構成セットに対するマルチワークスペースのサポート

  • MCPツールをテストするためのインタラクティブな遊び場

  • ユーザー認証とAPIキー管理

📚 関連リソース

🤝 貢献する

貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Latest Blog Posts

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/VeriTeknik/pluggedin-mcp'

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