MCP探索中心
在网络中自动发现和管理模型上下文协议（MCP）服务器。
受DLNA（数字生活网络联盟）和UPnP（通用即插即用）的启发，MCP发现中心为AI工具发现带来了零配置网络功能。就像您的电视能自动找到Chromecast设备，您的手机能发现AirPlay音箱一样，MCP发现中心也能自动在您的局域网中找到并连接到MCP服务器。
哲学
为什么选择DLNA/UPnP？因为它们有效。你的设备几十年来一直在无需配置的情况下相互发现。我们将同样的经过实战检验的原则应用于人工智能：
| 问题 | DLNA/UPnP 解决方案 | MCP 发现中心 |
|---|---|---|
| 发现 | 设备广播“我在这里！” | 服务器通过多播UDP广播 |
| 配置 | 零配置，即开即用™ | 零配置，即开即用™ |
| 服务描述 | XML 描述符 | JSON 工具模式 |
| 控制 | SOAP/HTTP 协议 | REST/WebSocket + JSON-RPC |
| 多设备 | 无缝集成 | 多服务器编排 |
无需手动配置每个MCP服务器，只需启动它们，中心节点就会自动发现所有内容。
问题
您的网络中运行着多台MCP服务器，但是：
- 😫 没有简单的方法来发现它们
- 🔌 每个服务器都需要手动配置
- 🤝 没有统一的界面来与多个服务器进行交互
- 🚀 在不同的大型语言模型（LLM）提供商之间切换意味着需要重新配置一切
解决方案
Scan Network → Discover Tools → Chat with Any LLM
(Just like DLNA discovers your smart TV)核心功能：
- 自动发现MCP服务器 在您的网络上（UPnP风格的发现）
- 浏览工具 在一个界面上查看所有已发现的服务器
- 选择工具 你想使用（拖放式）
- 与你的大型语言模型聊天 无缝使用选定的工具
- 支持多语言模型（Multi-LLM）Ollama、OpenAI、Claude、Gemini、vLLM等
- 漂亮的用户界面 具备实时发现和流式响应功能
- 零配置 - 只需启动服务器，它们就会出现
它是如何工作的
发现过程
DLNA/UPnP 发现：
- 设备广播：“我在这里！我是一个媒体服务器！”
- 控制点监听并记录设备信息
- 用户从列表中选择设备
- 控制点连接并使用设备服务
MCP发现中心流程：
- 集线器监听多播公告：“谁是MCP服务器？”
- 服务器广播：“我在这里！这是我的工具。”
- 工具会实时出现在您的界面上
- 用户选择工具并与大型语言模型（LLM）聊天
建筑学
MCP Servers (any type)
├── Traditional (JSON-RPC)
├── FastMCP HTTP (JSON-RPC)
└── FastMCP Streamable (Simplified)
↓
Multicast UDP 239.255.255.250:5353
(Like SSDP in UPnP)
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Discovery Hub (port 8000) │
│ (Like UPnP Control Point) │
├─────────────────────────────────────┤
│ • Network Listening & Probing │
│ • Tool Catalog Management │
│ • Multi-protocol Execution │
│ • LLM Integration (multi-provider) │
└─────────────────────────────────────┘
↓
WebSocket & REST API
↓
┌──────────────┬──────────────┬──────────┐
│ Web UI │ CLI Tools │ LLM Apps │
│ (Like DLNA │ │ │
│ Control │ │ │
│ Point App) │ │ │
└──────────────┴──────────────┴──────────┘序列图
Client Discovery Hub MCP Server
│ │ │
├─ Scan ─────>│ │
│ │ │
│ ├─ Listen for broadcasts or probe
│ ├──────────────────────────>│
│ │ │
│ ││ │
│ ├─ Execute Tool──>│
│ │ │
│ │ **注**编辑此文件时务必小心。
**第一步：打开 `before.rules` 文件**
使用像……这样的文本编辑器 `nano` 或者 `vim` （与）一起；带有 `sudo`：
sudo nano /etc/ufw/before.rules
**步骤2：添加多播和IGMP规则**
在文件中向下滚动，直到找到允许入站流量的部分，通常位于顶部，在写着（某条内容的）那一行之前 `# drop invalid packets`在（现有内容）上方添加以下规则块 `COMMIT` 线路，并且理想情况下应接近其他基本协议（如ICMP/ping）被允许的地方：
#
START MCP DISCOVERY MULTICAST RULES
#
Allow all incoming UDP traffic to the multicast address range
for the SSDP/MCP Discovery data packets (239.255.255.250 is in 224.0.0.0/4)
-A ufw-before-input -p udp -d 224.0.0.0/4 -j ACCEPT
Allow IGMP (Protocol 2) for joining and maintaining multicast groups
This is often the critical missing piece.
-A ufw-before-input -p igmp -j ACCEPT
Allow incoming UDP packets specifically on port 5353 (SSDP)
-A ufw-before-input -p udp --dport 5353 -d 239.255.255.250 -j ACCEPT #
END MCP DISCOVERY MULTICAST RULES
#
**规则解释：**
- `-p udp -d 224.0.0.0/4 -j ACCEPT`这是一条广泛适用的规则，允许所有传入的UDP多播流量。
- `-p igmp -j ACCEPT`这明确允许您的Linux内核所需的IGMP控制流量（协议2）以正确订阅到 `239.255.255.250` 多播组。 **这往往是关键的缺失环节。**
- `-p udp --dport 5353 -d 239.255.255.250 -j ACCEPT`这是你可能试图通过简单的UFW命令来添加的具体规则，但将其放在 `before.rules` 带有目的地地址使其更加可靠。
**步骤3：保存并重新加载UFW**
保存文件并退出编辑器（`Ctrl+X`，然后 `Y`，然后 `Enter` 在 `nano`）。
现在，重新加载UFW服务以将更改应用到底层配置 `iptables` 链条：
sudo ufw reload
重新加载后，您的UFW防火墙将处于活动状态，但特殊（规则） `before.rules` 现在应该正确允许必要的多播控制（IGMP）和数据（UDP 5353）数据包通过，以确保您的MCP发现功能正常工作。
### Windows 防火墙
如果使用Windows系统，请允许UDP端口5353用于多播：
PowerShell (as Administrator)
New-NetFirewallRule -DisplayName "MCP Discovery Multicast" -Direction Inbound -Action Allow -Protocol UDP -LocalPort 5353 -RemoteAddress "239.255.255.250" -Group "MCP Discovery Hub"
### macOS 防火墙
macOS 通常默认允许多播。如果出现问题：
Check if firewall is blocking mDNS/multicast
sudo launchctl list | grep firewall
Allow multicast if needed (usually not required)
sudo defaults write /Library/Preferences/com.apple.alf globalstate -int 1
### Docker/Podman 网络
容器需要为多播进行明确的网络配置：
Docker - use host network for multicast
docker run --network host -e MCP_ENABLE_BROADCAST=true my-server
Podman - similar approach
podman run --network host -e MCP_ENABLE_BROADCAST=true my-server
Or use macvlan for container-specific IPs with multicast
docker network create -d macvlan -o parent=eth0 macvlan-net docker run --network macvlan-net -e MCP_ENABLE_BROADCAST=true my-server
### 企业/公司网络
一些企业网络完全阻止多播。解决方案：
1. **使用备用HTTP探测**：
curl -X POST http://localhost:8000/scan-network \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"ports": [3000, 3001, 3002, 8080, 9000]}'
1. **请求网络团队允许多播范围** `224.0.0.0/4` 以及IGMP协议
1. **使用支持多播的VPN** 如果从外部网络连接
1. **在同一子网中部署集线器** 作为服务器以降低防火墙复杂性
## 用例
### 单一网络部署
192.168.1.0/24 ├─ 192.168.1.10: Podman Server (port 3001) ├─ 192.168.1.20: Database Server (port 3002) ├─ 192.168.1.30: File System Server (port 3001) └─ 192.168.1.40: Discovery Hub (port 8000) └─ Auto-discovers all three servers instantly
### 容器化环境
在Docker/Podman中部署多个MCP服务器并实现自动发现：
docker run -p 3001:3001 \ -e MCP_TRANSPORT=http \ -e MCP_PORT=3001 \ -e MCP_ENABLE_BROADCAST=true \ podman-mcp-server
### 多功能工具编排
- Discover: File System MCP, Database MCP, Web Scraper MCP
- Select: read_file, query_sql, fetch_url
- Chat: "Read data.json, query matching records, scrape additional info"
- LLM orchestrates all tools automatically
### 大型语言模型（LLM）集成
将来自多个大型语言模型（LLM）提供商的路由工具调用转发到相应的MCP服务器：
response = client.messages.create( model="claude-3-sonnet", tools=hub.get_all_tools(), messages=[...] )
## 协议对比
### 传统的MCP（JSON-RPC）
- 完全符合JSON-RPC 2.0标准
- 基于会话的访问 `Mcp-Session-Id` 头球
- 跨请求的状态保持通信
- 最适合用于：需要状态管理的复杂工作流程
### FastMCP HTTP模式（JSON-RPC）
- 带自动会话的JSON-RPC 2.0
- 需要 `notifications/initialized` 初始化之后
- 返回SSE或JSON响应
- 最适合：希望使用HTTP模式的FastMCP库用户
### FastMCP 可流式传输-HTTP（简化版）
- 简化格式，不包含JSON-RPC包装器
- 无需会话管理
- 使用纯JSON直接发送HTTP请求
- 最适合用于：轻量级无状态操作
## 安装
### 先决条件
- Python 3.8及以上版本
- Node.js 16+（用于前端）
- 一个大型语言模型（LLM）提供商（如Ollama、OpenAI、Claude等）
### 完整设置
Clone repository
git clone https://github.com/kunwarmahen/mcp-discovery-hub-mcast.git cd mcp-discovery-hub-mcast
Backend setup
cd backend python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt
Frontend setup (optional)
cd ../frontend npm install
Run both (in separate terminals)
Terminal 1: Backend
python ../backend/mcp_discovery.py
Terminal 2: Frontend
npm run dev
Terminal 3: LLM (if using Ollama)
ollama serve
Terminal 4+: MCP Servers
python sample_mcp_server.py
## 故障排除
| 问题 | 解决方案 |
| -------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **未发现的服务器** | ✅ 确保服务器正在运行
✅ 确认服务器已具备 `MCP_ENABLE_BROADCAST=true`
✅ 检查防火墙是否允许UDP 5353和IGMP
✅ 测试： `sudo tcpdump -i any udp port 5353`
✅ 尝试备用方案： `POST /scan-network` |
| **在无防火墙环境下工作正常，启用UFW（Uncomplicated Firewall）后失败** | ✅ 编辑 `/etc/ufw/before.rules` （见上文的防火墙配置）
✅ 添加IGMP协议规则
✅ 运行 `sudo ufw reload` |
| **在Linux上运行，不在Docker中运行** | ✅ 使用 `--network host` 用于集装箱
✅ 或配置 `macvlan` 多播网络
✅ 检查容器网络隔离情况
| **WebSocket 已断开连接** | ✅ 后端运行了吗？
✅ 检查防火墙/代理设置
✅ 在前端配置中验证WebSocket URL
| **工具未执行** | ✅ 服务器在线吗？（检查状态徽章）
✅ 工具参数正确吗？
✅ 大语言模型（LLM）已配置并运行？ （此句为分隔线或空白，无实际翻译内容）
| **网络上不支持多播** | ✅ 使用备用方案： `POST /scan-network`
✅ 手动指定IP范围
✅ 请与网络管理员确认是否允许组播
✅ 考虑使用VPN或在子网内部署
### 调试多播
检查多播是否正常工作：
Listen for multicast packets
sudo tcpdump -i any udp port 5353 -v
In another terminal, trigger a server announcement
(should see packets in tcpdump output)
Test IGMP group membership (Linux)
netstat -gn | grep 239.255.255.250
Check multicast routing
ip mroute
## 版本历史
| 功能 | v1.0 | v2.0 |
| ---------------- | ------------ | ---------------------------- |
| 发现方法 | HTTP探测 | 多播UDP + HTTP探测 |
| 服务器类型 | 1 | 3 |
| 配置 | 手动 | 零配置广播 |
| 协议支持 | JSON-RPC | JSON-RPC + 简化版 |
| 用户界面 (UI) | Vite React | 实时更新 |
| 多LLM（大型语言模型） | 基本 | 完全支持 |
## 贡献；助力
我们欢迎贡献！需要改进的方面包括：
- 额外的传输协议
- 身份验证与授权
- 服务器性能监控
- 高级工具链接和工作流
- 网页用户界面改进
- 文档与示例
- 测试覆盖率
见 [CONTRIBUTING.md 翻译为中文是：“贡献指南.md” 或 “贡献规范文件.md”。这里，“CONTRIBUTING”通常指的是一个文件名，用于说明如何向项目做出贡献，而“.md”是Markdown文件的扩展名。因此，整个文件名可以理解为是一个关于如何参与项目贡献的指南或规范的Markdown文件](CONTRIBUTING.md) 作为指南。
## 许可证
MIT 许可证 - 查看 [许可证](LICENSE) 文件中包含详细信息。
## 资源
- [模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io) - MCP规范
- [UPnP/DLNA（通用即插即用网络/数字生活网络联盟）](https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_Plug_and_Play) - 零配置灵感
- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) - 后端框架
- [React](https://react.dev/) - 前端框架
- [Ollama（注：Ollama是一个开源的机器学习框架，用于训练和部署机器学习模型，此处直接音译，实际使用时可能需要根据上下文确定具体含义或保持原样）](https://ollama.ai/) - 本地LLM运行时
## 支持
- 📖 书籍 [文档](./docs)
- 🐛 这个符号在中文里通常被用来表示“虫子”或者“小错误”（在编程或软件领域），但直接翻译这个符号本身并没有一个固定的中文对应词，所以可以简单地说它代表“虫子”或根据上下文翻译为“小错误”。如果需要一个更具体的翻译，可以结合使用场景来解释。 [问题](https://github.com/kunwarmahen/mcp-discovery-hub-mcast/issues)
- 💬 [讨论](https://github.com/kunwarmahen/mcp-discovery-hub-mcast/discussions)
## 项目进化
- **版本1.0**： [原始博客文章](https://medium.com/@kunwarmahen/introducing-mcp-discovery-hub-upnp-dlna-for-ai-tools-54d6ba72ce31) - DLNA/UPnP概念的诞生
- **v1.0 仓库**： - 基于HTTP探测的发现
- **v2.0 仓库**: - 组播UDP发现（此版本）
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