複数の MCP Server を統一的に接続・管理するエンタープライズ向けツールゲートウェイ。上位の LLM Agent はゲートウェイという一つのエントリポイントに接続するだけで、背後にある任意の複数の MCP Server が提供するツールを呼び出すことができ、認証、レート制限、ログ、メトリクスをすべてカバーします。
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│ LLM Agent / 应用 │
│ (LangChain / OpenAI 等) │
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│ 统一 REST API
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│ MCP Gateway (FastAPI) │
│ ┌────────────────────────┐ │
│ │ 鉴权 (API Key) │ │
│ │ 限流 (令牌桶) │ │
│ │ 日志 / 指标 (横切层) │ │
│ └───────────┬────────────┘ │
│ ┌───────────▼────────────┐ │
│ │ 工具注册中心 registry │ │
│ │ (聚合所有 server 工具) │ │
│ └───────────┬────────────┘ │
│ ┌───────────▼────────────┐ │
│ │ MCP 客户端 (多传输) │ │
│ └────────────────────────┘ │
└───────┬───────────┬───────────┘
stdio ──┤ ├── Streamable HTTP / SSE
┌──────────────▼──┐ ┌────▼───────────────┐
│ MCP Server #1 │ │ MCP Server #2 ... │
│ (demo_sql_server)│ │ (数据库/内部API等) │
└─────────────────┘ └─────────────────────┘Related MCP server: Peta Core
Python 3.12 · FastAPI · MCP 公式 SDK（stdio / SSE / Streamable HTTP）· pydantic-settings + YAML · structlog · Prometheus · SQLite（インターフェース層で抽象化、PostgreSQL に変更可能）· pytest · Docker · GitHub Actions · uv
uv sync # 安装依赖（自动准备 Python 3.12）
uv run uvicorn app.main:app --reload # 启动开发服务器
uv run pytest # 运行测试
uv run ruff check . # lint
docker compose up --build # 一键启动起動後にアクセス：
GET /health — ヘルスチェック
GET /metrics — Prometheus メトリクス（ツール呼び出し回数/所要時間：mcp_gateway_tool_calls_total、mcp_gateway_tool_call_duration_seconds）
GET /docs — OpenAPI 対話型ドキュメント
呼び出し例（デモ Key は config/gateway.yaml の auth セクションを参照）：
curl -H "X-API-Key: dev-key-please-change" http://localhost:8000/tools
curl -X POST http://localhost:8000/tools/demo_sql__ask/call \
-H "X-API-Key: dev-key-please-change" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"arguments": {"question": "有多少客户？"}}'demo_sql_server にはミニ E コマースデータベース（customers / products / orders）が組み込まれており、4 つのツールを提供：
ask（日本語の質問 → 自動生成・実行される読み取り専用 SQL）、run_sql（読み取り専用 SQL を直接実行）、
list_tables（テーブル構造）、echo（リンクデバッグ）。NL2SQL はルールベースのテンプレートエンジンで、
オフラインで依存関係ゼロ、インターフェースと LLM 実装は疎結合で、スムーズに置き換え可能。
config/gateway.yaml（優先順位：コードデフォルト値 < YAML < 環境変数 GATEWAY_*）：
gateway:
port: 8000
log_level: INFO
auth: # API Key 鉴权（SQLite 存储，启动种子写入）
db_path: data/gateway.db
api_keys:
- { key: dev-key-please-change, name: demo, rate_limit_per_minute: 60 }
servers: # MCP Server 声明式接入，无需改代码
- name: demo_sql
transport: stdio # stdio / sse / http
command: python
args: ["servers/demo_sql_server/server.py"]Docker Compose では config/gateway.docker.yaml を使用：demo_sql は独立したコンテナで
Streamable HTTP を実行し、ゲートウェイは http://demo_sql:9001/mcp 経由で接続。
app/
├── main.py # FastAPI 入口
├── config.py # 配置中心（pydantic-settings + YAML）
├── core/ # 横切层：security / rate_limit / logging / metrics
├── mcp/ # 协议层：registry / client / transports / schemas
├── api/ # 接口层：deps.py + routes/
└── schemas/ # Pydantic 模型
servers/demo_sql_server/ # 示例 MCP Server（自然语言→SQL，阶段 2/4）
examples/ # LLM Agent 调用示例（阶段 5）
tests/ # 单元测试フェーズ 1：エンジニアリングスケルトン + CI（/health、/metrics、設定センター、構造化ログ）
フェーズ 2：プロトコル層の確立（stdio/SSE/HTTP 三つのトランスポートクライアント + ツールレジストリ + デモサーバー）
フェーズ 3：統一 API（GET /tools、POST /tools/{name}/call）+ API Key 認証 + トークンバケットレート制限
フェーズ 4：ツール呼び出しメトリクス + demo_sql_server の NL2SQL アップグレード + docker-compose デュアルコンテナ（パブリックデプロイとデモ録画は未対応）
フェーズ 5：Agent 呼び出し例 + オープンソースプロモーション
マルチテナント + RBAC · モデルルーティング（One-API に類似）· 監査コンプライアンス · K8s 自動スケーリング · OpenTelemetry トレーシング · サーキットブレーカー / キャッシュ
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Self-hosted MCP gateway: turn any API, database or MCP server into AI connectors — no code.
Hosted MCP server for LLM cost estimation, model comparison, and budget-aware routing.
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/NightR71/mcp_gateway_demo_nightr71'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server