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

bash 复制代码

# 查看端口占用
netstat -tunlp | grep 端口号

本地端口	容器端口
`3535`	`3000`

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。

环境变量	描述
`HTTP_PROXY`	用于 `HTTP` 请求的代理地址
`HTTPS_PROXY`	用于 `HTTPS` 请求的代理地址
`REQUEST_TIMEOUT`	请求超时时间，默认为 `60000` 毫秒
`PNPM_HOME`	`pnpm` 的安装目录路径
`PATH`	包含 `pnpm` 的路径，用于全局命令的查找
`UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR`	`Python` 包镜像源，设置为阿里云的 `PyPI` 镜像地址

如果有科学上网的环境，可以考虑给容器设置代理地址，当然这不是解决 MCP 服务安装问题的唯一的方法；
通过设置 UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR，也可以解决 Python 包的安装问题；

命令行安装

如果你熟悉命令行，可能用 docker cli 更快捷

bash 复制代码

# 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

yaml 复制代码

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

bash 复制代码

# 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