mcphub
统一管理和路由多个MCP服务器的中心化网关
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcphub。 它的用途是：统一管理和路由多个MCP服务器的中心化网关 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mcphub/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我把这个项目里所有MCP服务器的配置都集中到MCPHub里管理，并设置一个分组只给市场团队开放数据查询工具。” 它会引导你创建 `mcp_settings.json` 配置文件，通过Docker启动MCPHub，并在仪表盘中配置服务器分组和权限，最终提供对应的HTTP端点供不同团队使用。
介绍
MCPHub解决了在AI开发中，需要同时接入和管理多个Model Context Protocol (MCP) 服务器时面临的配置复杂、路由混乱和监控困难的问题。它通过一个统一的HTTP/SSE网关，将多个MCP服务器组织起来，用户可以灵活地访问所有服务器、特定服务器组或单个服务器，并提供了一个直观的仪表盘进行集中监控。
使用方式非常便捷。用户只需通过Docker运行MCPHub容器，并提供一个简单的JSON配置文件来定义需要连接的MCP服务器（如时间查询、网页抓取等）。启动后，可以通过Web仪表盘管理，或直接将AI客户端（如Claude Desktop、Cursor）连接到MCPHub提供的不同端点。
这个工具非常适合需要集成多种AI能力或数据源的智能体开发者、全栈开发者以及运维工程师。他们通常需要将不同的工具（如代码分析、数据查询、内容生成）通过MCP协议暴露给AI助手，并希望有一个统一、可扩展的接入层。
建议在生产环境中启用数据库模式，将配置存储在PostgreSQL中以获得更好的持久性。首次使用时，务必注意查看日志获取或自行设置管理员密码，并及时修改以确保安全。对于仅需后端API的场景，可以启用无头模式以节省资源。
核心特点
与单个MCP服务器不同，MCPHub的核心价值在于其“路由”和“聚合”能力。它不仅能集中管理多个服务器，还提供了基于语义搜索的智能工具发现、细粒度的组内工具/提示/资源可见性控制，以及独特的MCP Apps代理功能，能够透明地转发交互式应用。
注意事项
不适合仅需连接单个、固定MCP服务器的简单场景，会引入不必要的复杂度。
常见问题
MCPHub和直接运行MCP服务器有什么区别？
MCPHub是一个网关，可以聚合、路由和管理多个MCP服务器，提供统一接入点、仪表盘和高级功能（如智能路由、分组管理），而直接运行只是启动单个服务器。
如何让Claude Desktop连接MCPHub？
在Claude Desktop的MCP设置中，添加服务器URL为 `http://localhost:3000/mcp`（连接所有服务器）或 `http://localhost:3000/mcp/{服务器名}`（连接特定服务器）。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mcphub/raw/index.md 读取 mcphub 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mcphub/raw/index.md（查看排版版本）