MCP Gateway
MCP Gateway – API und Self-Service-Portal
Dieses Repository enthält das MCP Gateway, eine Unternehmenslösung zum sicheren, skalierbaren und überprüfbaren Bereitstellen, Verwalten und Verwenden von Tools (internen APIs) mit RBAC-Authentifizierung und Self-Service-Portal.
Zusammenfassung
Related MCP server: Model Context Provider (MCP) Server
Überblick
Das MCP-Gateway besteht aus:
Backend: FastAPI + RBAC + JWT + JSON-Persistenz (NoSQL-fähig)
Frontend: React (Vite) läuft integriert mit dem Backend (eingebaut in
/frontend/distdient als statisch)
Ordnerstruktur
mcp-server/
├── app/ # Backend FastAPI
│ ├── main.py # Entrypoint
│ ├── config.py # Configurações
│ ├── auth.py # Autenticação/JWT
│ ├── utils/ # Utilitários (RBAC, dependências)
│ └── groups/
│ ├── routes.py # Rotas (APIs)
│ └── tools.py # Utilitários de permissão
├── data/ # Dados persistentes
│ └── rbac.json # Usuários, grupos, permissões
├── frontend/ # Portal React (Vite)
│ ├── src/ # Código-fonte React
│ └── dist/ # Build de produção (servido pelo FastAPI)
├── requirements.txt # Dependências Python
├── README.md # Este documento
└── ...Wie man spinnt (Entwicklung)
1. Backend (FastAPI)
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload2. Frontend (Reagieren)
cd frontend
npm install
npm run devGehen Sie zu: http://localhost:5173 (dev) oder http://localhost:8000 (prod)
3. Frontend-Build für die Produktion
cd frontend
npm run buildDie Dateien werden in frontend/dist generiert. FastAPI kann diese Dateien automatisch bereitstellen.
Merkmale
JWT-Anmeldung (Benutzer, Gruppenadministrator, globaler Administrator)
Gruppen-, Benutzer- und Toolverwaltung (CRUD)
Dynamische Erstellung von Tools durch den Gruppenadministrator
Sicherer Werkzeugverbrauch über das Portal
Healthcheck, Registrierung, automatische Dokumentation (Swagger)
Bereit für NoSQL-Datenbankintegration und SSO
Beispiel für eine RBAC-Struktur
Beispiele für Benutzer, Gruppen und Berechtigungen finden Sie data/rbac.json .
Sicherheit
JWT, RBAC, Freigaberegistrierung
Bereit für CORS, HTTPS, Ratenbegrenzung usw.
API-Dokumentation
Gehen Sie zu /docs für Swagger oder /redoc für Redoc.
Systemanforderungen
Ausführliche funktionale, nicht funktionale und geschäftliche Anforderungen finden Sie in der Datei docs/REQUISITOS.md .
Vollständige Dokumentation
Eine ausführliche Projektdokumentation ist zentral im Ordner docs/ gespeichert:
docs/REQUISITOS.md: Systemanforderungendocs/API.md: Beispiele für die Verwendung von Endpunkten und APIsdocs/ARQUITETURA.md: Technische Architekturdocs/SEGURANCA.md: Sicherheit und bewährte Methodendocs/GOVERNANCA.md: Governance und Rollendocs/OPERACIONAL.md: Betrieb, Überwachung und Fehlerbehebungdocs/CHANGELOG.md: Versionsverlauf
Gute Praktiken und Beobachtungen
Halten Sie Abhängigkeiten auf dem neuesten Stand.
Verwenden Sie virtuelle Umgebungen für Python.
Erstellen Sie immer das Frontend, bevor Sie es in die Produktion bringen.
Sehen Sie sich die Dokumentation für die anderen Module in
docs/an.Tipp: Verwenden Sie Probleme und Pull-Anfragen, um Änderungen vorzuschlagen und einen Verlauf der Entscheidungen zu pflegen.
Dieses Dokument sollte regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um Änderungen im Design zu berücksichtigen.
Related MCP Connectors
Verified, pay-per-use API tools for AI agents through one authenticated connection.
- FullmaktOAuthai.fullmakt
Credential broker for AI agents: scoped, revocable API access with policy enforcement and audit.
Shared, permission-aware company context for AI agents, with provenance, approvals and audit.
Zero-trust gateway for AI agents: score tool calls, verify agent cards, enforce policy, audit.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA TypeScript-based server that provides a memory system for Large Language Models (LLMs), allowing users to interact with multiple LLM providers while maintaining conversation history and offering tools for managing providers and model configurations.27-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceFacilitates enhanced interaction with large language models (LLMs) by providing intelligent context management, tool integration, and multi-provider AI model coordination for efficient AI-driven workflows.MIT
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