mcpgate

自托管 MCP 网关 — 通过策略钩子将任何 AI 连接到您的公司工具。

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本仓库包含 mcpgate 的自托管发行版：Docker Compose、配置模板、钩子和运维文档。发布的容器镜像通过连接到此仓库的 CI/CD 流水线进行发布。

一位产品经理完成用户访谈后，让 Claude 将笔记整理到 Notion 中。（这同样适用于 ChatGPT、Codex 或任何兼容 MCP 的智能体。）审阅后，他将关键要点保存到洞察数据库，并为下一次产品会议构思机会点。过去需要耗费一整天的工作，现在 15 分钟即可完成。

几周后，产品团队决定优先处理该机会。产品经理向 AI 提供完整上下文，添加约束条件，并开始原型设计。AI 拉取代码库，搭建工作原型，产品经理专注于解决实际问题，而非纠结于工具。几小时后，原型与现有应用及设计系统集成，因为 AI 拥有正确执行的上下文。更改会自动保存到 Git 分支。

加载了所有上下文后，AI 为细化工作起草 Jira 工单。钩子处理繁琐的部分——将 Markdown 转换为 Jira 的 ADF 格式，强制执行必填字段，并防止意外覆盖。团队开会时，他们演示工作原型，识别差距，并使其可执行。设计、开发、QA——每个人都能在上一人的基础上继续工作，并拥有完整上下文。

mcpgate 将您的工具连接到 AI——Notion、Jira、GitLab、Figma 等。内置 22 种集成，您还可以通过 OpenAPI 导入添加自己的集成。公司钩子强制执行您的策略，而用户钩子让个人可以直接从其 AI 客户端微调规则——秒级热重载。mcpgate 不仅作为 MCP 网关，还作为一道门禁：您的规则，您的数据。消除团队间的循环，安全地管理交接过程中的上下文，让您的团队专注于构建。

AI 转型正在发生。您的工具、数据和上下文需要连接起来——mcpgate 让您按自己的方式实现这一点。

快速开始

docker compose up -d
open http://localhost:8642

就是这样。无需 .env 文件。设置向导将引导您完成登录、品牌设置、团队设置和连接服务。密钥在首次启动时自动生成。

新用户？ 克隆仓库以获取预配置的 docker-compose.yml：

git clone https://gitlab.com/mcpgate/mcpgate.git && cd mcpgate

或从 mcpgate.de/docs/quickstart 复制 docker-compose.yml。

已有 .env 文件？ 它仍然有效——环境变量的优先级高于向导配置。

Related MCP server: agenticflow

连接您的 AI

设置完成后，从仪表板连接您的 AI 客户端：

Claude — 全公司范围（推荐）

在 claude.ai/admin-settings/connectors 配置一次：

Name: mcpgate
URL:  https://your-gateway-url/mcp

Claude Code

claude mcp add mcpgate https://your-gateway-url/mcp -s user -t http

ChatGPT

设置 → 应用 → 添加应用 → OAuth → 输入您的 MCP URL。

Codex / Gemini CLI

codex mcp add mcpgate --url https://your-gateway-url/mcp
gemini mcp add --transport http mcpgate https://your-gateway-url/mcp

架构

flowchart TB
    AI["Claude · ChatGPT · Codex · Gemini · Any MCP Agent"]
    
    AI -- "MCP Protocol (tool calls)" --> Auth

    subgraph GW["mcpgate"]
        Auth["Authentication — OAuth / OIDC"]
        Pre["Pre-Hooks — validate · inject · transform"]
        Exec["Action Executor — YAML-defined, per-service"]
        Post["Post-Hooks — instruct · notify"]

        Auth --> Pre --> Exec --> Post
    end

    Post --> Services

    Services["Slack · Jira · Confluence · GitLab · GitHub\nGoogle Workspace · Microsoft 365 · Notion · Figma\nGrafana · Sentry · Metabase · Amplitude\n+ 10 more"]

请求流程：

1. AI 通过 MCP 发送工具调用（例如 jira_write_actions → create_issue）

2. mcpgate 通过 OAuth/OIDC 验证用户身份

3. 预处理钩子 (Pre-hooks) 运行：验证权限、阻止破坏性操作、转换数据（例如 Markdown → Jira ADF）

4. 使用用户个人的 OAuth 令牌针对服务 API 执行操作

5. 后处理钩子 (Post-hooks) 运行：限制响应大小、添加显示提示——并可选择链式后续操作（例如在创建 Jira 工单后发布 Slack 通知）

6. 结果返回给 AI 客户端

身份验证

SSO 和服务凭据通过设置向导或 .env 配置。请参阅 .env.example 获取完整参考。

服务

22 种集成。通过在设置向导或 .env 中输入凭据来启用服务。仅已配置的服务会被激活。

此外还有自我管理工具（网关配置、问题报告）以及用于任何其他服务的 OpenAPI 导入功能。

合规与安全

内置无需配置的安全防护：

• PII 脱敏与假名还原 — 敏感数据（电子邮件、姓名、电话号码）在到达 LLM 之前会被替换为稳定的假名，当智能体调用工具时再进行还原。映射关系保留在本地，静态加密，并在 24 小时后过期。这保留了简单遮盖会破坏的写入流程。

• 写入安全默认值 — 破坏性操作（删除、归档、仪表板 PUT）需要明确的 confirmed=true 或 force=true。响应大小限制可防止意外的大规模操作。

• 传输中不存储任何内容 — mcpgate 是一个透传网关。工具操作可在您自己的工具（Jira、GitLab、Slack）中进行审计。我们唯一持有的数据是用于 PII 还原的加密假名映射，TTL 为 24 小时。

• 高可用性 — 作为负载均衡器后的多个副本运行。配置更改会在几秒钟内传播到所有副本。

钩子

config/tool_hooks.yaml 中的策略和增强钩子：

• 策略（验证）：破坏性操作确认、API 端点防护、状态流转检查

• 增强（变更）：Markdown → ADF 转换、文本规范化、自动链接、模板

• 后处理（可观测性）：响应限制、跨服务自动化、身份验证错误处理

钩子处理确定性保证——格式转换、写入安全、审计、PII 处理。对于偏好和工作流相关的指令（团队模板、个人风格），MCP 标准中新兴的 技能 (Skills) 机制（SKILL.md 格式）是合适的地方。钩子负责强制执行；技能负责个性化。

注意：MCP 拦截器工作组（SEP-1763，章程 2026-04-21）正在标准化 mcpgate 目前称为钩子的功能。三种拦截器类型——验证、变更、可观测性——与我们的策略/增强/后处理钩子一一对应。一旦 SEP 稳定，我们将把 interceptor/list 等功能作为现有钩子系统之上的轻量适配器公开。

无需重启即可热重载：

curl -X POST http://localhost:8642/admin/reload

详情请参阅 OPERATIONS.md。

自定义

品牌、访问控制和钩子可通过设置向导或配置文件进行配置。使用您的公司名称、Logo 和颜色对仪表板进行白标定制。

更新

docker compose pull
docker compose up -d

配置参考

如需高级配置，请从模板创建 .env 文件：

cp .env.example .env

请参阅 .env.example 获取所有可用选项，包括 OIDC、服务凭据、AI 功能和错误报告。

运维

请参阅 OPERATIONS.md 获取健康检查、指标、热重载、扩展和故障排除信息。

支持

联系 hello@mcpgate.de

许可证

商业源码许可证 1.1。请参阅 LICENSE。

允许个人和内部商业使用，包括生产环境。将 mcpgate 作为托管服务提供需要商业许可证。请参阅 COMMERCIAL.md。