Open source MCP-сервер, который подключает AI-агентов, IDE и приложения к базам данных с помощью готовых инструментов или собственных определений инструментов.
IBM/mcp-context-forge
Открытый AI-шлюз и реестр, объединяющий MCP, A2A и REST/gRPC API за одной точкой доступа с управлением, обнаружением и мониторингом.
- Звёзды
- 4,664
- Форки
- 929
- Открытые issues
- 953
- Последний коммит
- 8 часов назад
Что это?
ContextForge располагается перед инструментами, агентами и API, чтобы AI-клиенты могли обращаться к ним через единую точку доступа. Он регистрирует существующие MCP-серверы, A2A-агентов и REST- или gRPC-сервисы, а затем предоставляет их как MCP-инструменты и серверы с централизованным обнаружением, аутентификацией, ограничением частоты запросов, повторами запросов и обратным проксированием.
Проект охватывает три роли шлюза: шлюз инструментов для MCP и преобразования gRPC в MCP, шлюз агентов для A2A и маршрутизации, совместимой с OpenAI и Anthropic, а также API-шлюз для REST-сервисов. В него также входит Admin UI для управления шлюзами, инструментами и журналами, а также трассировка OpenTelemetry, совместимая с Phoenix, Jaeger, Zipkin и другими бэкендами OTLP.
ContextForge можно установить из PyPI или запустить в контейнере Docker либо Podman; для крупных развертываний доступны варианты с PostgreSQL и Redis. Для сред Kubernetes предусмотрены Helm-чарты и руководства по развертыванию в облаке.
Ключевые возможности
- 01Единая точка доступа, объединяющая MCP-серверы, A2A-агентов и REST/gRPC API
- 02Преобразование gRPC в MCP с использованием server reflection для обнаружения сервисов
- 03Адаптер REST-to-MCP для инструментов с извлечением JSON Schema и политиками повторов запросов и ограничения частоты
- 04Admin UI для просмотра журналов в реальном времени и управления ими
- 05Трассировка OpenTelemetry с Phoenix, Jaeger, Zipkin и другими бэкендами OTLP
- 06Система плагинов для дополнительных транспортов и интеграций
Сценарии использования
- Предоставление внутренних REST-сервисов AI-агентам в виде MCP-инструментов
- Создание единого управляемого реестра инструментов для нескольких AI-клиентов
- Добавление аутентификации, ограничений частоты запросов и трассировки перед MCP-серверами
- Запуск шлюза с несколькими репликами в Kubernetes с Redis и PostgreSQL
Быстрый старт
- 1
Создайте виртуальное окружение и установите пакет из PyPI
pip install mcp-contextforge-gateway - 2
Сгенерируйте секреты в .env.secrets
python3 -m mcpgateway.scripts.init_secrets - 3
Запустите gateway на порту 4444
mcpgateway --host 0.0.0.0 --port 4444
Что важно знать
- Требуется Python 3.11 или новее. До запуска gateway необходимо задать секреты (JWT_SECRET_KEY, AUTH_ENCRYPTION_SECRET).
- Широкий набор возможностей (более 40 плагинов и несколько типов gateway) усложняет настройку и требует времени на освоение.
Темы
Частые вопросы
- Что такое mcp-context-forge?
- Открытый AI-шлюз и реестр, объединяющий MCP, A2A и REST/gRPC API за одной точкой доступа с управлением, обнаружением и мониторингом. ContextForge располагается перед инструментами, агентами и API, чтобы AI-клиенты могли обращаться к ним через единую точку доступа. Он регистрирует существующие MCP-серверы, A2A-агентов и REST- или gRPC-сервисы, а затем предоставляет их как MCP-инструменты и серверы с централизованным обнаружением, аутентификацией, ограничением частоты запросов, повторами запросов и обратным проксированием.
- mcp-context-forge можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mcp-context-forge распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mcp-context-forge всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mcp-context-forge — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mcp-context-forge?
- Предоставление внутренних REST-сервисов AI-агентам в виде MCP-инструментов Создание единого управляемого реестра инструментов для нескольких AI-клиентов Добавление аутентификации, ограничений частоты запросов и трассировки перед MCP-серверами Запуск шлюза с несколькими репликами в Kubernetes с Redis и PostgreSQL
- Как установить mcp-context-forge?
- Создайте виртуальное окружение и установите пакет из PyPI: pip install mcp-contextforge-gateway Сгенерируйте секреты в .env.secrets: python3 -m mcpgateway.scripts.init_secrets Запустите gateway на порту 4444: mcpgateway --host 0.0.0.0 --port 4444
- Где скачать mcp-context-forge?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/IBM/mcp-context-forge
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
TypeScript-фреймворк для создания AI-агентов с памятью, инструментами, MCP, RAG, голосовыми функциями и workflow, а также консоль VoltOps для наблюдаемости.
Прокси и CLI, которые дают AI-агентам единый базовый URL и токен для вызова каталога платных сторонних API, а также собственных ключей и инструментов команды.
Рабочее пространство с ИИ-агентами для интеллектуальной работы и разработки ПО: модели и открытые агентные платформы, локальный запуск или хостинг.
Минималистичная библиотека Python для создания AI-агентов, которые записывают свои действия на Python и выполняют их.
TypeScript-фреймворк для создания AI-агентов и приложений на базе LLM с workflows, инструментами, памятью, MCP-серверами и evals.