统一把多个共享型 MCP Server 收口到一个 HTTP 网关里,对外提供一套稳定、可观测、可复用的 MCP 接入层,方便 Codex、OpenCode、Claude Code、OpenClaw 等客户端共同使用。
在多客户端、多 MCP Server 并行使用的场景下,通常会遇到这些问题:
- 每个客户端都要单独维护一套 MCP 配置,重复劳动多。
- 同一个工具链在不同客户端里配置不一致,容易出现“这个客户端能用、那个客户端不能用”。
- 下游 MCP Server 一旦异常,排查入口分散,不方便统一日志、自检和熔断处理。
- 新增或替换一个 MCP Server 时,需要分别改多份配置,变更成本高。
shared-mcp-gateway 的目标,就是把这些共享型能力统一纳管:
- 一处维护注册表:通过
registry.toml/registry.compose.toml统一维护下游 MCP。 - 一处对外暴露能力:通过一个 HTTP MCP 端点聚合多个下游服务。
- 一处做运维治理:统一健康检查、结构化日志、失败隔离、最小熔断。
- 一处生成客户端配置:自动产出 Codex / OpenCode / OpenClaw 的接入配置片段。
当前项目已经支持:
- 聚合多个基于 stdio 的下游 MCP Server。
- 把下游工具按
namespace.tool_name方式统一暴露。 - 为不同客户端自动打上
caller标识,方便日志追踪。 - 提供
/healthz健康检查接口,查看已连接服务、失败服务、熔断状态。 - 提供结构化
logfmt日志,便于 grep、CLS、Loki 等系统检索。 - 在下游异常时做最小隔离,避免单个 MCP Server 挂掉影响整体体验。
- 生成客户端配置文件:
- Codex:
generated/codex-mcp.toml - OpenCode:
generated/opencode-mcp.jsonc - OpenClaw:
generated/openclaw-mcp.json
- Codex:
- 通过
scripts/self_check.py进行连通性、自检工具、关键能力探活。
适合以下场景直接使用:
- 同一套 MCP 能力需要被多个 AI 客户端复用。
- 希望把“共享能力”与“宿主本地特例能力”分层治理。
- 希望统一日志、自检、健康检查与故障隔离。
- 希望新增一个共享 MCP 时,只改一份注册表配置。
shared-mcp-gateway/
├── Dockerfile # 网关镜像构建文件
├── docker-compose.yml # 当前本地落地用 Compose 编排
├── registry.toml # 宿主机直跑配置
├── registry.compose.toml # 容器内运行配置
├── requirements.txt # Python 依赖
├── docs/
│ └── mcp-topology.md # 哪些 MCP 进入网关、哪些保留本地特例
├── generated/ # 自动生成的客户端配置文件
├── templates/ # 可复制的配置模板
│ ├── docker-compose.template.yml # Compose 配置模板
│ ├── registry.compose.template.toml # 容器内注册表模板
│ └── registry.template.toml # 宿主机注册表模板
├── scripts/
│ ├── render_client_configs.py # 生成客户端配置片段
│ └── self_check.py # 健康检查与关键工具自检
├── shared_mcp_gateway/
│ ├── config.py # 注册表解析
│ ├── gateway.py # HTTP MCP 聚合网关主程序
│ ├── logging_utils.py # 结构化日志输出
│ ├── render.py # 客户端配置渲染
│ └── stdio_bridge.py # stdio 客户端到 HTTP MCP 的桥接
flowchart LR
A["Codex / OpenCode / OpenClaw"] --> B["stdio_bridge / HTTP Client"]
B --> C["Shared MCP Gateway"]
C --> D["mempalace"]
C --> E["mysql-db"]
C --> F["obsidian-kb"]
C --> G["tencent-cls"]
C --> H["arthas"]
C --> I["openspace"]
C --> J["apifox"]
C --> K["tapd"]
C --> L["xxl-job"]
C --> M["1688"]
C --> N["chrome-devtools"]
一次 MCP 请求进入共享网关后,关键路径如下:
- 客户端通过
stdio_bridge.py或直接通过 HTTP 访问共享网关。 RequestLoggingMiddleware注入caller、request_id、访问日志上下文。SharedMcpGateway依据工具名 / 资源 URI / prompt 名定位目标下游。- 若对应下游已被熔断,请求会被快速拒绝,避免持续打到异常服务。
- 若允许转发,请求进入
DownstreamConnection,通过单 session 锁串行访问下游 MCP。 - 调用完成后更新 metrics、failure streak、circuit breaker,并同步到 heartbeat / healthz。
核心模块职责建议按下面理解:
shared_mcp_gateway/config.py:注册表解析与强类型配置对象。shared_mcp_gateway/gateway.py:统一索引、请求转发、熔断隔离、健康检查、心跳日志。shared_mcp_gateway/stdio_bridge.py:给只支持 stdio 的客户端提供 HTTP 网关桥接层。shared_mcp_gateway/render.py:把统一注册表渲染成不同客户端的接入配置。scripts/self_check.py:从健康接口和真实 MCP 调用两个维度做联通性自检。
下面这张图更适合对应代码阅读时建立整体心智模型:
sequenceDiagram
participant Client as "MCP Client"
participant Bridge as "stdio_bridge / HTTP Client"
participant Middleware as "RequestLoggingMiddleware"
participant Gateway as "SharedMcpGateway"
participant Breaker as "CircuitBreaker"
participant Downstream as "DownstreamConnection"
participant Server as "Downstream MCP Server"
Client->>Bridge: 发起 list_tools / call_tool / read_resource
Bridge->>Middleware: HTTP 请求进入网关
Middleware->>Gateway: 注入 caller / request_id 后转发
Gateway->>Breaker: 检查目标下游是否允许访问
alt breaker open
Breaker-->>Gateway: reject
Gateway-->>Client: 快速失败 / 返回熔断提示
else breaker closed
Gateway->>Downstream: 按 namespace 路由请求
Downstream->>Server: 串行发起 MCP 调用
Server-->>Downstream: 返回结果或异常
Downstream-->>Gateway: 返回标准 MCP 响应
Gateway->>Gateway: 更新 metrics / failure streak / breaker
Gateway-->>Client: 返回聚合后的 MCP 响应
end
如果要快速看懂主链路,建议按这个顺序读:
shared_mcp_gateway/config.py:先理解注册表结构。shared_mcp_gateway/render.py:理解客户端接入配置是怎么生成的。shared_mcp_gateway/stdio_bridge.py:理解 stdio 客户端如何接到 HTTP 网关。shared_mcp_gateway/gateway.py:重点看SharedMcpGateway、DownstreamConnection、RequestLoggingMiddleware。scripts/self_check.py:理解上线后如何验证“接口活着”和“真实能力可用”。
cd /path/to/shared-mcp-gateway
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt你可以直接参考模板文件:
templates/registry.template.tomltemplates/registry.compose.template.tomltemplates/docker-compose.template.yml
最常见的做法是:
cp templates/registry.template.toml registry.local.toml
cp templates/registry.compose.template.toml registry.compose.local.toml
cp templates/docker-compose.template.yml docker-compose.local.yml然后把模板里的路径、端口、下游服务命令替换成你自己的实际环境。
python3 shared_mcp_gateway/gateway.py --registry registry.toml --log-level INFO启动后默认访问:
- MCP 端点:
http://127.0.0.1:8787/mcp - 健康检查:
http://127.0.0.1:8787/healthz
docker compose up -d --build
docker compose ps
curl http://127.0.0.1:8787/healthz停止:
docker compose down项目的核心配置文件是 registry.toml,主要包含五部分:
[listen]
host = "127.0.0.1"
port = 8787
path = "/mcp"含义:
host:网关监听地址port:网关监听端口path:MCP HTTP 路径
[gateway]
name = "shared-gateway"
namespace_separator = "."
description = "Shared MCP gateway for Codex, OpenCode and OpenClaw."含义:
name:对外暴露的网关名称namespace_separator:命名空间分隔符,默认通常使用.description:网关描述信息
[[servers]]
key = "mysql-db"
enabled = true
namespace = "mysql_db"
language = "Python"
description = "MySQL 只读查询能力"
command = "/bin/bash"
args = ["-lc", "cd /opt/mcps/mysql-connector && ./.venv/bin/python server.py"]含义:
key:下游服务唯一标识enabled:是否启用namespace:工具名前缀命名空间language:可选,dashboard 展示的实现语言;不填时会按命令做启发式推断description:可选,dashboard 中展示“这个 MCP 是干什么的”的说明command:启动命令args:启动参数env:可选,给该服务单独注入环境变量
[local_exceptions.some-client]
keep_local = ["host-only-mcp"]
reason = "示例:某个能力必须跟随单一宿主独立运行。"
endpoint = "http://127.0.0.1:8090/mcp"用于记录哪些能力不走共享网关,而是继续保留本地直连。
[clients.codex]
config_path = "~/.codex/config.toml"含义:
clients.*主要用于记录目标客户端配置文件所在位置。- 当前项目默认不会自动写回这些路径。
- 更推荐先运行
scripts/render_client_configs.py,再把生成结果复制到对应客户端配置里。
下面是一个可直接参考的最小示例:
[listen]
host = "127.0.0.1"
port = 8787
path = "/mcp"
[gateway]
name = "shared-gateway"
namespace_separator = "."
description = "Shared MCP gateway for local development."
[[servers]]
key = "mempalace"
enabled = true
namespace = "mempalace"
command = "/opt/mempalace/.venv/bin/python"
args = ["-m", "mempalace.mcp_server"]
env = { PYTHONPATH = "/opt/mempalace" }
[[servers]]
key = "mysql-db"
enabled = true
namespace = "mysql_db"
command = "/bin/bash"
args = ["-lc", "cd /opt/mcps/mysql-connector && ./.venv/bin/python server.py"]
[[servers]]
key = "openspace"
enabled = true
namespace = "openspace"
command = "/opt/OpenSpace/.venv/bin/openspace-mcp"
args = []
env = { OPENSPACE_HOST_SKILL_DIRS = "/opt/openclaw-workspace/skills", OPENSPACE_WORKSPACE = "/opt/OpenSpace" }
[local_exceptions.shared_gateway]
managed = ["mempalace", "mysql_db", "openspace"]
reason = "共享能力统一由 shared-gateway 纳管。"如果你希望容器内统一运行网关,可参考下面的思路:
services:
shared-mcp-gateway:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
container_name: shared-mcp-gateway
restart: unless-stopped
ports:
- "127.0.0.1:8787:8787"
environment:
OBSIDIAN_VAULT_PATH: /workspace/openclaw-workspace
PYTHONPATH: /workspace/mempalace
OPENROUTER_API_KEY: ${OPENROUTER_API_KEY:-}
volumes:
- /opt/mcps:/workspace/mcps:ro
- /opt/mempalace:/workspace/mempalace:ro
- /opt/OpenSpace:/workspace/OpenSpace:rw
- /opt/openclaw-workspace:/workspace/openclaw-workspace:rw
- /opt/mempalace-data:/root/.mempalace:rw适合:
- 把多个 MCP 运行时依赖挂进同一个容器上下文。
- 通过只读挂载保证下游代码目录稳定。
如果希望 Docker 版 shared-gateway 也托管 OpenSpace,还需要:
- 在镜像里安装 OpenSpace 的 Python 依赖
- 把 OpenSpace 源码挂载到
/workspace/OpenSpace - 通过环境变量把 LLM / OpenSpace API 凭证透传进容器
- 在
registry.compose.toml里把openspace加入[[servers]] - 统一使用容器里的
registry.compose.toml。
为了便于直接落地,项目已经补充了可复制的模板文件:
文件:templates/registry.template.toml
用途:
- 新环境初始化时,直接复制一份改路径即可。
- 适合作为宿主机直跑的起点配置。
- 保留了
listen、gateway、servers、clients、local_exceptions的完整结构。
建议使用方式:
cp templates/registry.template.toml registry.local.toml文件:templates/registry.compose.template.toml
用途:
- 给 Docker / Compose 场景提供容器内路径版本的注册表模板。
- 避免把宿主机绝对路径误带入容器配置。
- 适合作为
registry.compose.toml的可复制起点。
建议使用方式:
cp templates/registry.compose.template.toml registry.compose.local.toml文件:templates/docker-compose.template.yml
用途:
- 新机器或新环境快速准备 Compose 编排。
- 避免直接修改现网或当前机器专用的
docker-compose.yml。 - 便于把挂载路径、环境变量改成团队自己的规范。
建议使用方式:
cp templates/docker-compose.template.yml docker-compose.local.yml推荐接入流程:
- 先启动 shared-gateway,并确认
http://127.0.0.1:8787/healthz正常。 - 执行
python3 scripts/render_client_configs.py生成当前环境下的客户端配置片段。 - 优先复制
generated/目录里的实际产物,不要手写环境相关路径。
更推荐直接使用 generated/codex-mcp.toml。其结构大致如下:
[mcp_servers.shared-gateway]
command = "/bin/bash"
args = ["-lc", "python3 /absolute/path/to/shared_mcp_gateway/stdio_bridge.py --url http://127.0.0.1:8787/mcp --caller codex"]
enabled = true更推荐直接使用 generated/opencode-mcp.jsonc。其结构大致如下:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"shared-gateway": {
"type": "local",
"enabled": true,
"command": [
"/bin/bash",
"-lc",
"python3 /absolute/path/to/shared_mcp_gateway/stdio_bridge.py --url http://127.0.0.1:8787/mcp --caller opencode"
]
}
}
}OpenClaw 可以直接走 HTTP MCP,推荐直接使用 generated/openclaw-mcp.json:
{
"mcpServers": {
"shared-gateway": {
"url": "http://127.0.0.1:8787/mcp",
"transport": "streamable-http",
"connectionTimeoutMs": 10000,
"disabled": false
}
}
}当前项目已经支持通过 stdio_bridge.py 给 claude-code 注入调用方标识。核心思路是把 bridge 作为本地 stdio MCP 命令:
python3 /absolute/path/to/shared_mcp_gateway/stdio_bridge.py --url http://127.0.0.1:8787/mcp --caller claude-code如果你的客户端配置体系允许自定义 stdio MCP command,直接复用这条 bridge 命令即可。
为了减少环境问题,建议按下面顺序落地:
- 先复制模板文件,不要直接修改项目内现成样例。
- 先确保每个下游 MCP Server 单独可启动。
- 再把下游服务逐个写入
registry.toml或registry.compose.toml。 - 启动网关后,先检查
/healthz,再执行scripts/self_check.py。 - 最后执行
scripts/render_client_configs.py,同步客户端接入配置。
推荐区分三类文件:
registry.toml:宿主机直跑配置registry.compose.toml:容器内运行配置templates/*.template.*:新环境初始化模板
python3 scripts/render_client_configs.py这个脚本会:
- 读取
registry.toml - 统一生成 Codex / OpenCode / OpenClaw 的配置片段
- 避免手工复制 bridge 启动命令时产生配置漂移
生成结果位于:
generated/codex-mcp.tomlgenerated/opencode-mcp.jsoncgenerated/openclaw-mcp.json
python3 scripts/self_check.py
python3 scripts/self_check.py --json默认会执行两类检查:
healthz:检查网关是否正常暴露、下游是否缺失、熔断器是否打开。gateway_tools:直接以 MCP 客户端身份连到网关,检查关键工具是否存在,并执行无副作用探活。
docker compose logs -f shared-mcp-gatewaymempalacemysql-dbobsidian-kbtencent-clsarthasopenspaceapifoxtapdxxl-job1688chrome-devtools
拓扑归位说明见:/path/to/shared-mcp-gateway/docs/mcp-topology.md
如果你要继续扩展这个项目,推荐按下面顺序推进:
- 先在
registry.toml中新增一个[[servers]]。 - 本地验证该 MCP 是否能独立启动。
- 启动网关后检查
/healthz。 - 运行
scripts/self_check.py看关键能力是否正常。 - 重新执行
scripts/render_client_configs.py,同步客户端配置。
如果你当前就是要在这个项目里继续补充文档、模板或默认配置,优先维护:
README.mdtemplates/registry.template.tomltemplates/registry.compose.template.tomltemplates/docker-compose.template.ymldocs/mcp-topology.md