MCP Containers

Metorial (YC F25)

Open-source identity and access layer for AI agents.

Connect agents to real systems with consistent auth, permissions, and observability.

\[！提示\] _跳过设置并转到托管：_ 最快、最简单、最可靠的使用方法 梅托里亚尔 要注册 我们的托管平台. ➡️ 开始使用（免费）

介绍

代理正在连接到生产系统，但周围没有一致的身份和访问层：有限的访问控制，没有审计，也没有标准的访问限制。Metorial解决了这个问题。

Metorial是代理访问外部系统的控制平面。它位于代理和集成之间，以一致的方式处理身份验证、权限和可观察性。团队没有临时连接集成，而是获得了一个共享层，该层规范了代理与系统的交互方式。

核心能力

• 1200+集成 跨SaaS工具、企业系统、数据源和自定义MCP服务器。
• 身份验证和令牌生命周期管理 用于OAuth、API密钥、服务帐户和其他凭据流。
• 内置RBAC、SAML SSO和IAM 因此，代理访问遵循您现有的安全模型。
• 范围权限 每个代理、工作流、团队或环境。
• 审计日志和可追溯性 用于代理操作，包括哪个代理使用其凭据进行操作。
• 共享访问模式 跨团队和项目，而不是一次性集成代码。

面向开发者的Metorial

Metorial为开发人员提供了一个将代理连接到真实系统的单一接口。

• 在不违反安全策略的情况下，跨Claude Code、Codex和Cursor等工具使用集成。
• 将集成作为工具公开给任何代理框架。
• 将OAuth、API密钥和其他身份验证流统一到一个神奇的URL中。
• 跨项目、环境和人员重用连接。
• 避免为每个应用程序重新实现集成和身份验证逻辑。

根据一个API编写，或者使用一个连接URL，其余由Metorial处理。

安全气象

Metorial提供了代理如何访问系统的结构和可见性。

• 使用RBAC、SAML SSO、IAM和作用域凭据进行集中访问控制。
• 明确每个代理的权限边界。
• 所有操作的审核日志，包括哪个代理使用谁的凭据执行了这些操作。
• 集成的受控共享。
• 一致且安全的凭证处理。

这使得代理活动可以执行和检查，而不依赖于手动流程。让你的人工智能主管开心，让你的首席信息安全官晚上睡觉。

生态系统

• 梅托里亚尔：涵盖SaaS工具和企业系统的集成目录。
• 气象平台：核心引擎，开源和自托管。
• 气象CLI：用于与集成交互的代理优先CLI。
• 下甲板：堆栈中的共享库。
• 星际基地：MCP调试和测试实用程序。

SDK

SDK公开了Metorial API，并与代理框架集成。

它们以一致的方式处理身份验证、访问控制和工具公开。

• JavaScript/TypeScript
• python

如果您想构建自定义集成，请查看我们的 API文档 了解如何直接使用Metorial API的详细信息。

自我寄宿

这 气象平台 是为Metorial背后的引擎提供动力的代码。它是开源的，可以自托管。您可以使用它来运行自己的Metorial实例，该实例由此仓库中的MCP服务器提供支持。

快速开始

最简单的开始方法是 气象搜索，一个不需要身份验证配置的内置网络搜索提供程序。

JavaScript/TypeScript

import { Metorial } from 'metorial';
import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { stepCountIs, streamText } from 'ai';

let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });

let deployment = await metorial.providerDeployments.create({
  name: 'Metorial Search',
  providerId: 'metorial-search'
});

let session = await metorial.connect({
  adapter: metorialAiSdk(),
  providers: [{ providerDeploymentId: deployment.id }]
});

let result = streamText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-20250514'),
  prompt:
    'Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories.',
  stopWhen: stepCountIs(10),
  tools: session.tools()
});

for await (let part of result.textStream) {
  process.stdout.write(part);
}

安装时使用：

npm install metorial @metorial/ai-sdk @ai-sdk/anthropic ai

python

import asyncio
import os

from metorial import Metorial
from metorial import metorial_pydantic_ai
from pydantic_ai import Agent

async def main():
  metorial = Metorial(api_key=os.environ["METORIAL_API_KEY"])

  deployment = metorial.provider_deployments.create(
    name="Metorial Search",
    provider_id="metorial-search",
  )

  session = await metorial.connect(
    adapter=metorial_pydantic_ai(),
    providers=[{"provider_deployment_id": deployment.id}],
  )

  agent = Agent(
    "anthropic:claude-sonnet-4-20250514",
    system_prompt="You are a helpful research assistant.",
    tools=session.tools(),
  )

  result = await agent.run(
    "Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories."
  )
  print(result.output)

asyncio.run(main())

安装时使用：

pip install metorial pydantic-ai python-dotenv

OAuth集成

当使用需要用户身份验证的服务时，如Slack、GitHub、Google Calendar或SAP，Metorial提供设置会话来处理OAuth流，然后重用生成的auth配置。

JavaScript/TypeScript

import { Metorial } from 'metorial';
import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';

let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });

let setupSession = await metorial.providerDeployments.setupSessions.create({
  providerId: 'your-slack-provider-id',
  providerAuthMethodId: 'your-slack-auth-method-id'
});

console.log(`Authenticate here: ${setupSession.url}`);

let completed = await metorial.providerDeployments.setupSessions.waitForCompletion([
  setupSession
]);

let session = await metorial.connect({
  adapter: metorialAiSdk(),
  providers: [
    {
      providerDeploymentId: 'your-slack-deployment-id',
      providerAuthConfigId: completed[0]!.authConfig!.id
    }
  ]
});

// Pass session.tools() to your model SDK.

python

import os

from metorial import Metorial
from metorial import metorial_pydantic_ai

metorial = Metorial(api_key=os.environ["METORIAL_API_KEY"])

setup_session = metorial.provider_deployments.setup_sessions.create(
  provider_id="your-slack-provider-id",
  provider_auth_method_id="oauth",
  redirect_url="https://yourapp.com/oauth/callback",
)

print(f"Authenticate here: {setup_session.url}")

completed = await metorial.wait_for_setup_session([setup_session])

session = await metorial.connect(
  adapter=metorial_pydantic_ai(),
  providers=[
    {
      "provider_deployment_id": "your-slack-deployment-id",
      "provider_auth_config_id": completed[0].auth_config.id,
    }
  ],
)
tools = session.tools()

OAuth流程说明

1. 创建设置会话：呼叫 providerDeployments.setupSessions.create() TypeScript或 provider_deployments.setup_sessions.create() 在Python中。
2. 发送URL：向用户显示设置会话URL，以便他们可以在浏览器中进行身份验证。
3. 等待完成：等待安装会话完成并返回身份验证配置。
4. 使用auth配置：配置时传递auth-config ID providers.

提供程序配置示例

使用相同 providers 列表，用于组合仪表板管理的部署、预先创建的身份验证配置、内联凭据和可重用的会话模板：

let session = await metorial.connect({
  adapter: metorialAiSdk(),
  providers: [
    { providerDeploymentId: 'your-search-deployment-id' },
    {
      providerDeploymentId: 'your-slack-deployment-id',
      providerAuthConfigId: 'slack-auth-config-id'
    },
    {
      providerDeploymentId: 'your-github-deployment-id',
      providerAuthConfig: {
        providerAuthMethodId: 'github-auth-method-id',
        credentials: { access_token: 'ghp_...' }
      }
    },
    { sessionTemplateId: 'your-template-id' }
  ]
});

session = await metorial.connect(
  adapter=metorial_pydantic_ai(),
  providers=[
    {"provider_deployment_id": "your-search-deployment-id"},
    {
      "provider_deployment_id": "your-slack-deployment-id",
      "provider_auth_config_id": "slack-auth-config-id",
    },
    {
      "provider_deployment_id": "your-github-deployment-id",
      "provider_auth_config": {
        "provider_auth_method_id": "github-auth-method-id",
        "credentials": {"access_token": "ghp_..."},
      },
    },
    {"session_template_id": "your-template-id"},
  ],
)

示例

查看SDK示例目录以获取完整的工作示例：

TypeScript

• typescript-quick-start -Mettorial Search快速入门
• typescript-ai-sdk -Vercel AI SDK+人工智能
• typescript-openai -OpenAI函数调用
• typescript-anthropic -拟人克劳德工具使用
• typescript-google -Google Gemini函数声明
• typescript-openai-compatible -任何与OpenAI兼容的API
• typescript-langchain -LangChain和LangGraph
• typescript-provider-config -提供程序身份验证和会话模板模式

python

• pydantic-ai -PydanticAI+人类学
• langchain -LangChain代理工具
• langgraph -LangGraph流媒体代理
• openai-agents -OpenAI代理SDK
• llamaindex -LlamaIdex功能代理
• autogen -带工具调用的AutoGen助手
• crewai -CrewAI代理工具
• google-adk -谷歌ADK与双子座
• haystack -带工具的Haystack管道

多提供商支持

在不同的AI客户端和框架中使用相同的Metorial提供者。

动机

MCP是将AI模型连接到外部数据和工具的强大标准，但它侧重于使AI客户端（如Claude Desktop或Cursor）能够连接到工具和数据源。 Metorial建立在MCP的基础上，但对于开发者来说，将他们的人工智能应用程序连接到任何API、数据源或工具都是一回事。 因此，我们使开发人员能够创建能够以可靠、简单和安全的方式与其他系统交互的代理AI应用程序。

技术栈

• 模型上下文协议（MCP） -Meteral由模型上下文协议提供支持，该协议是将AI模型连接到外部数据和工具的标准。
• 码头工人 -Metorial使用Docker在容器化环境中运行MCP服务器，使其易于部署和管理。
• MCP容器 -Metorial在Docker容器中提供了一组预构建的MCP服务器。
• 打字稿 -Metorial的大部分内容都是用TypeScript编写的。
• 包子 -Metorial的核心运行在Bun上，Bun是一个与Node.js兼容的快速JavaScript运行库。
• 去 -MCP引擎是用Go编写的，为Metorial提供了一个高性能的后端。
• PostgreSQL -Meteral使用PostgreSQL进行数据存储。
• 瑞迪斯 -Meteral使用Redis进行缓存和实时数据处理。
• MongoDB -Meteral使用MongoDB来存储使用数据和日志。
• 反应 -Meteral Dashboard是用React构建的。

特性

Metorial旨在使开发人员能够非常轻松地将他们的AI应用程序连接到外部数据和工具。Meteral由模型上下文协议（MCP）提供支持，建立在标准之上。

大型服务器目录

这 气象服务器索引 已经包含5000多台MCP服务器。为您的AI应用程序查找和使用MCP服务器非常容易。所有内容都是可搜索的，组织有序，因此您可以为您的用例找到合适的服务器。

https://github.com/user-attachments/assets/a171030e-0159-4ce2-9e92-f4fb3f7bfdc6

嵌入式MCP浏览器

直接在Meteral Dashboard中测试和探索MCP服务器。嵌入式MCP Explorer允许您在不离开仪表板的情况下使用任何MCP服务器。这使得在编写任何代码之前测试和调试集成变得容易。

https://github.com/user-attachments/assets/eeb73085-e1d6-4745-988a-385694d26500

监控与调试

每个MCP会话都会被记录下来，可以在Metorial Dashboard中查看。这允许您监视和查找集成中的问题。更好的是，如果发生错误，Metorial会检测到它并提供详细的错误报告，以便您快速修复问题。

https://github.com/user-attachments/assets/c676411e-25b6-442a-af22-c8d99e2be25b

专为开发者打造

Metorial是为开发者从头开始构建的。以下是使Metorial成为开发人员理想选择的一些关键功能：

• 可定制的：Metorial是高度可定制的，允许您配置集成以满足您的需求。
• 开源Metorial是开源的，因此您可以在自己的基础设施上运行它，也可以使用我们的托管平台。
• 多实例支持：创建Metorial项目的多个实例，以测试集成的不同配置、环境或版本。
• 强大的SDKMetorial为JavaScript/TypeScript和Python提供了强大的SDK，使其易于与您的AI应用程序集成。
• 详细文件：Mettorial提供 详细文件 了解它的所有功能，包括示例和教程，以帮助您快速入门。
• API完全访问：Metorial的每个功能都可以通过API访问，使您能够构建自定义集成并自动化您的工作流程。从理论上讲，您可以使用API构建自己的仪表板。
• 高级仪表板：Metorial Dashboard提供了一个强大的界面，用于管理您的集成、监控您的使用情况和调试您的MCP服务器。

许可证

Mettorial目录根据 Apache许可证2.0.

Built with ❤️ by Metorial