Dynamic MCP Proxy

动态MCP代理

一个智能MCP代理服务器，根据您的项目上下文延迟加载相关的MCP工具服务器，将AI工具计数保持在推荐的限制范围内（对于Google Antigravity，≤50个工具）。专为需要开发自己的工具集的高自主性环境而设计。

部分 反重力剂提示协议 生态系统。

运作原理

IDE connects → proxy exposes proxy_* tools + MCP Resources + Prompts
AI calls proxy_handshake({ tech_stack, task_description })
  → Matcher scores catalogue entries
  → Top-5 servers activated (lazily mounted as stdio subprocesses or SSE)
  → tools/list now includes those servers' tools
  → Budget cap (50 tools) enforced via LRU eviction

快速开始

先决条件

目录服务器通过运行 npx （Node.js）和 uvx （紫外线）。这些必须在IDE生成代理时使用的PATH上。在MCP配置中明确添加它们 env 块（见下文）。找到你的路 type npx 和 type uvx.

安装

uv sync

配置

复制示例配置：

cp proxy_config.json.example proxy_config.json

设置您的环境和私人目录：

cp .env.example .env          # fill in your API keys
# user.catalogue.json is auto-created or copy from your IDE's mcp_config.json

添加到您的IDE（反重力/开放代码/克劳德桌面）

{
  "mcpServers": {
    "dynamic-proxy": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--quiet",
        "--project",
        "/path/to/dynamic-mcp-proxy-server",
        "python", "-m", "src.proxy_server"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/home/user/.nvm/versions/node/v20.18.1/bin:/home/user/.local/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
      }
    }
  }
}

调整 PATH 以匹配您的系统(type npx 和 type uvx 显示正确的目录）。

proxy\_\*工具

MCP资源

MCP发现表面

目录

catalogue.json \\u2014 46个公共MCP服务器（GitHub、Docker、Postgres、Slack、Stripe等）。

user.catalogue.json --您的私人覆盖（gitignored）。在此处添加个人服务器——本地路径、私有API、自定义工具。同名条目会覆盖公共目录。

[
  {
    "name": "my-server",
    "description": "My private MCP server",
    "command": "python /path/to/server.py",
    "tags": ["custom"],
    "tech_stack": ["any"],
    "runtime": "stdio",
    "env_vars": ["MY_API_KEY"],
    "pick": ["id", "status"],
    "token_budget": 500
  }
]

响应转向

通过在服务器响应到达LLM之前对其进行整形来优化AI上下文的使用。适用于任何服务器（stdio、SSE、REST）：

• pick：要保留的点标记路径数组（所有其他路径均已删除）。
• omit：要删除的路径数组。
• template：Python风格的格式字符串（例如。， "{id}: {content}")将复杂的JSON转换为可读文本。
• token_budget：硬字符上限（大约标记\*4），以防止上下文泛滥。

REST网桥支持（通过40mcp）

代理支持 runtime: "rest"，允许它作为任何OpenAPI或GraphQL API的桥梁。

1. 自动生成：使用 proxy_activate_from_spec(name, url) 在中生成服务器配置 ./configs/ 并立即安装。
2. 手动设定：添加一个条目 "runtime": "rest" 和 "config_path": "configs/mysvc.json"。代理使用 40mcp 引擎将MCP工具调用映射到REST/GraphQL请求。

环境变量

.env （gitignored）在启动时自动加载。复制 .env.example 开始：

cp .env.example .env

按键跟随 env_vars 每个目录条目中的字段。真实环境变量中的值始终优先于 .env 文件。

配置

proxy_config.json （gitignored，使用安全默认值自动生成）：

{
  "tool_budget": 50,
  "auth_enabled": false,
  "guardrails_enabled": true,
  "rate_limit_rpm": 120,
  "catalogue_path": "catalogue.json",
  "audit_log_path": "audit.log"
}

关键设置：

• tool_budget --一次暴露的最大工具数（默认值50，符合反重力限制）
• auth_enabled -用于生产的JWT RS256+HMAC API密钥验证
• guardrails_enabled --快速注射扫描+结果大小上限

安全

当 auth_enabled = true:

• JWT（RS256）——套装 jwt_public_key_path 到您的RSA公钥PEM
• HMAC API密钥集 hmac_api_key （通过 X-API-Key 头球
• 护栏——对所有工具描述进行8次快速注射模式检查
• 审计日志——记录到的每个工具调用 audit.log （JSON行）
• 速率限制——每个呼叫者可配置的RPM

热插拔插件

将任何可执行的MCP服务器脚本放入 ./plugins/。代理通过监视器检测到它并实时注册——不需要重新启动。

自主工具和热插拔

这个代理的真正力量在于 运行时突变与静态MCP配置不同，此代理允许代理随着任务的进展“进化”其工具箱：

1. 即时激活：运行数小时的A2A（代理到代理）工作流可以激活 sequential-thinking 只有当碰到复杂的逻辑门时，才将其换成 docker 或 terraform 在执行阶段。
2. 自主Bootstrap：代理可以研究新工具，通过以下方式配置其环境 proxy_add_custom_proxy，并立即开始使用，无需人工干预。
3. 自我修正：如果缺少工具，代理可以编写一个新的MCP服务器 ./plugins/ 代理将立即对其进行热插拔。
4. 代币可持续性：通过保持活动工具集的精简（通过LRU驱逐），长时间运行的代理可以避免上下文窗口饱和，并保持对任务的峰值关注。

更新公共目录

uv run python scripts/sync_catalogue.py

运行测试

uv run pytest tests/ -v

可选HTTP端点

默认情况下禁用。启用 ENABLE_HTTP_SIDECAR=1:

curl -X POST http://localhost:8765/handshake \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tech_stack": ["python", "fastapi"], "task_description": "Building a REST API"}'

长时程记忆

该项目使用反重力LTM协议。代理上下文存在 .antigravity/memories/ （gitignored--每个开发人员的本地）：

• patterns_and_lessons.md --解决了问题，失败了
• codebase_insights/ --模块级隐藏知识
• architectural_decisions/ --设计权衡和基本原理

按照以下步骤启动本地LTM BOOTSTRAP.md 来自协议仓库。看 AGENTS.md 对于完整的代理协议。

相关工作和问题背景

人类学/克劳德编码#7336 记录了一个真正的问题：在会话启动时加载所有MCP服务器可能会消耗 54%的可用上下文窗口 （约108k的200k令牌）在发送单个消息之前。已经提出或建立了几种方法：

为什么MCP层是解决这个问题的合适位置

1. 客户不可知 --代理透明地处理任何MCP客户端（Claude Code、Windsurf、Antigravity、opencode、Claude Desktop…）的延迟加载，而不仅仅是一个IDE。
2. proxy_handshake() 已经从问题中交付了“之后”的用户体验 --功能请求的理想示例显示 > Auto-loading: context7, magic [+3.5k tokens] 在检测到用户输入中的关键字之后。这正是 proxy_handshake({ tech_stack, task_description }) 今天做。
3. 无需叉子 --将服务器添加到 catalogue.json 或 user.catalogue.json；匹配器和预算执行是自动的。

灵感

• FastMCP动态代理模式
• mcp扫描护栏设计
• 反重力剂提示协议