MCPHub：一站式MCP服务器聚合平台

简介

什么是 MCPHub ？

MCPHub 是一个统一的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器聚合平台，可以根据场景将多个服务器聚合到不同的流式 HTTP（SSE）端点。它通过直观的界面和强大的协议处理能力，简化了您的 AI 工具集成流程。

🚀 功能亮点

• 开箱即用的 MCP 服务器支持：无缝集成 amap-maps、playwright、fetch、slack 等常见服务器。
• 集中式管理控制台：在一个简洁的 Web UI 中实时监控所有服务器的状态和性能指标。
• 灵活的协议兼容：完全支持 stdio 和 SSE 两种 MCP 协议。
• 热插拔式配置：在运行时动态添加、移除或更新服务器配置，无需停机。
• 基于分组的访问控制：自定义分组并管理服务器访问权限。
• 安全认证机制：内置用户管理，基于 JWT 和 bcrypt，实现角色权限控制。
• Docker 就绪：提供容器化镜像，快速部署。

安装

在群晖上以 Docker 方式安装。

在注册表中搜索 samanhappy ，选择第一个 samanhappy/mcphub，版本选择 latest 或者 latest-full。

老苏没有找到这两个版本的具体说明，但一般来说， full 可能意味着包含更多的组件和依赖项

本文写作时， latest 版本对应为 0.5.0；而 latest-full 版本对应为 0.5.0-full

端口

本地端口不冲突就行，不确定的话可以用命令查一下

# 查看端口占用
netstat -tunlp | grep 端口号

环境变量

没有找到官方的明确描述，下面是老苏根据 Dockerfile 整理的的环境变量说明。

命令行安装

如果你熟悉命令行，可能用 docker cli 更快捷

# 运行容器
docker run -d \\
–restart unless-stopped \\
–name mcphub \\
-p 3535:3000 \\
samanhappy/mcphub:latest-full

也可以用 docker-compose 安装，将下面的内容保存为 docker-compose.yml 文件

version: '3'

services:
mcphub:
image: samanhappy/mcphub:latest–full
container_name: mcphub
restart: unless–stopped
ports:
– 3535:3000

然后执行下面的命令

# 新建文件夹 mcphub 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/mcphub

# 进入 mcphub 目录
cd /volume1/docker/mcphub

# 将 docker-compose.yml 放入当前目录

# 一键启动
docker-compose up -d

运行

在浏览器中输入 http://群晖IP:3535 就能看到登录界面

默认用户名/密码为 admin / admin123

登录成功后的主界面

进入 Settings –> Language –> 中文

设置完成之后，界面就是中文了

默认带了 4 个服务

可以根据需要进行删、改

而市场中可以直接添加

安装 MCP 服务过程中可能会遇到各种问题，最常见的一般都是网络原因，除了前面提到的网络代理之外，还可以使用国内镜像源

uvx 类型

老苏加了个 web-fetch

没有网络代理和镜像源的情况下，肯定是会显示离线，需要处理一下

对于 Python 包，还可以使用 -i 参数指定国内镜像

修改参数 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple mcp-web-fetch

常用国内 PyPI 镜像

• 清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
• 中国科技大学：https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple
• 华为云：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
• 腾讯云：https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

正常情况下，应该是可以成功的

npx 类型

老苏加了个 tavily-mcp

对于 NodeJS 包，可以使用 –registry 参数指定国内 npm 镜像

• 命令： npx
• 参数： –registry=https://registry.npmmirror.com -y tavily-mcp

为了测试方便，老苏禁用了几个。其实更好的办法是使用分组功能，不过这个不是重点

Cherry Studio

MCPHub 支持 sse 和 mcp 两种协议， 这两种协议在 Cherry Studio 中都支持，但老苏更推荐 mcp 协议，如果使用其他的 AI 客户端就看情况了

• 类型：选择 mcp
• URL：填 http://群晖IP:3535/mcp

• 类型：选择 sse
• URL：填 http://群晖IP:3535/sse

如果没有报错的话，切换到工具，可以看到 3 个函数

简单做个测试

小结

MCPHub 解决了老苏不愿意在本机安装 MCP 服务的问题，实现了类似 mcp-proxy 的功能，能将 stdio 服务器代理为 SSE 服务器。除了极个别需要访问本机上文件和应用的 MCP 外，例如 mcp-server-everything-search ，其他的都可以在 MCPHub 中实现集中管理，大大提供了便利性

同时又结合群晖，实现了 MCP 服务的自托管，虽然不如魔搭社区（https://modelscope.cn）方便，但在数据安全性上，会更让人放心一些，尤其是一些会用到 API Key 的应用

参考文档

samanhappy/mcphub：一个统一的中心服务器，可将多个 MCP 服务器聚合为单独的可流式传输 HTTP （SSE） 终端节点，以用于不同的场景 — samanhappy/mcphub: A unified hub server that aggregates multiple MCP servers into separate Streamable HTTP (SSE) endpoints for different scenarios 地址：https://github.com/samanhappy/mcphub

MCPHub – Your Ultimate MCP Server Hub 地址：https://www.hubmcp.dev/

tavily-ai/tavily-mcp 地址：https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp

mcp.science/servers/web-fetch at main · pathintegral-institute/mcp.science 地址：https://github.com/pathintegral-institute/mcp.science/tree/main/servers/web-fetch

面向新手的MCP使用教程：在Cherry Studio中配置和使用模型上下文协议 – 文档共建 – LINUX DO 地址：https://linux.do/t/topic/503051