统一代理和MCP服务器注册表——人工智能开发工具的网关

](https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry/stargazers) ](https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry/network) ](https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry/issues) ![License](https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry/blob/main/LICENSE) ](https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry/releases)

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什么是MCP网关和注册表？

这 MCP网关和注册表 是一个统一的平台，旨在使用模型上下文协议（MCP）它具有三个核心功能：

统一MCP服务器网关 –多个MCP服务器的集中接入点
MCP服务器注册表 –通过统一治理注册、发现和管理对MCP服务器的访问
代理注册和A2A通信中心 –代理注册、发现、治理以及通过 A2A（代理对代理）协议

该平台与外部注册表集成，如Anthropic的MCP注册表（以及更多即将推出的注册表），为工具访问、代理编排和代理到代理通信模式提供了一个单一的控制平面。

为什么统一？ 该平台通过单个统一的控制平面提供对策划的MCP服务器和注册代理的安全、受控访问，而不是管理开发团队中数百个单独的MCP服务器配置、代理连接和单独的治理系统。

改变这种混乱：

❌ AI agents require separate connections to each MCP server
❌ Each developer configures VS Code, Cursor, Claude Code individually
❌ Developers must install and manage MCP servers locally
❌ No standard authentication flow for enterprise tools
❌ Scattered API keys and credentials across tools
❌ No visibility into what tools teams are using
❌ Security risks from unmanaged tool sprawl
❌ No dynamic tool discovery for autonomous agents
❌ No curated tool catalog for multi-tenant environments
❌ A2A provides agent cards but no way for agents to discover other agents
❌ Maintaining separate MCP server and agent registries is a non-starter for governance
❌ Impossible to maintain unified policies across server and agent access

采用这种有组织的方法：

✅ AI agents connect to one gateway, access multiple MCP servers
✅ Single configuration point for VS Code, Cursor, Claude Code
✅ Central IT manages cloud-hosted MCP infrastructure via streamable HTTP
✅ Developers use standard OAuth 2LO/3LO flows for enterprise MCP servers
✅ Centralized credential management with secure vault integration
✅ Complete visibility and audit trail for all tool usage
✅ Security features with governed tool access
✅ Dynamic tool discovery and invocation for autonomous workflows
✅ Registry provides discoverable, curated MCP servers for multi-tenant use
✅ Agents can discover and communicate with other agents through unified Agent Registry
✅ Single control plane for both MCP servers and agent governance
✅ Unified policies and audit trails for both server and agent access

┌─────────────────────────────────────┐     ┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│          BEFORE: Chaos              │     │    AFTER: MCP Gateway & Registry                     │
├─────────────────────────────────────┤     ├──────────────────────────────────────────────────────┤
│                                     │     │                                                      │
│  Developer 1 ──┬──► MCP Server A    │     │  Developer 1 ──┐                  ┌─ MCP Server A    │
│                ├──► MCP Server B    │     │                │                  ├─ MCP Server B    │
│                └──► MCP Server C    │     │  Developer 2 ──┼──► MCP Gateway   │                  │
│                                     │     │                │    & Registry ───┼─ MCP Server C    │
│  Developer 2 ──┬──► MCP Server A    │ ──► │  AI Agent 1 ───┘         │        │                  │
│                ├──► MCP Server D    │     │                          │        ├─ AI Agent 1      │
│                └──► MCP Server E    │     │  AI Agent 2 ──────────────┤        ├─ AI Agent 2     │
│                                     │     │                          │        │                  │
│  AI Agent 1 ───┬──► MCP Server B    │     │  AI Agent 3 ──────────────┘        └─ AI Agent 3     │
│                ├──► MCP Server C    │     │                                                      │
│                └──► MCP Server F    │     │              Single Connection Point                 │
│                                     │     │                                                      │
│  ❌ Multiple connections per user  │     │         ✅ One gateway for all                      │
│  ❌ No centralized control         │     │         ✅ Unified server & agent access            │
│  ❌ Credential sprawl              │     │         ✅ Unified governance & audit trails        │
└─────────────────────────────────────┘     └──────────────────────────────────────────────────────┘

关于代理间通信的说明： AI代理通过统一的代理注册表发现其他AI代理并与它们通信直接（对等），无需通过MCP网关路由。注册表处理发现、身份验证和访问控制，而代理则保持直接连接，以实现高效、低延迟的通信。

统一代理和服务器注册表

该平台作为一个全面、统一的注册表，支持：

✅ MCP服务器注册和发现 –注册、发现和管理对MCP服务器的访问
✅ AI代理注册和发现 –注册代理并使他们能够发现其他代理
✅ 代理到代理（A2A）通信 –使用A2A协议直接代理到代理的通信模式
✅ 多协议支持 –支持各种代理通信协议和模式
✅ 统一治理 –代理和服务器的单一策略和访问控制系统
✅ 跨协议代理发现 –无论实施情况如何，代理都可以发现彼此
✅ 综合外部登记处 –连接Anthropic的MCP注册表和其他外部来源
✅ 代理卡和元数据 –代理功能、技能和身份验证方案的丰富元数据

主要区别： 与单独的点解决方案不同，这种统一的注册表消除了维护单独的MCP服务器和代理系统的需要，为代理编排、MCP服务器访问和代理到代理通信提供单个控制平面。

MCP服务器和代理注册表

观看MCP服务器、A2A代理和外部注册表如何协同工作以实现动态工具发现：

https://github.com/user-attachments/assets/f539f784-17f5-4658-99b3-d664bd5cecaa

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MCP工具在行动

查看MCP工具演示

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MCP注册表CLI

交互式终端界面，用于与人工智能模型聊天和用自然语言发现MCP工具。使用类似Claude Code的会话界面与注册表交谈，该界面具有实时令牌状态、成本跟踪和AI模型选择功能。

快速入门： registry --url https://mcpgateway.ddns.net | 完整指南

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A2A代理-示例实现

该注册表包括两个示例A2A代理，展示了人类开发人员和自主AI代理如何通过统一的代理注册表发现、注册和使用代理。代理可以通过语义搜索以编程方式发现其他代理，并通过A2A协议使用它们，从而实现动态代理组合和自主代理编排。

代理示例

代理	路径	技能
旅行助理代理	`/travel-assistant-agent`	航班搜索、价格检查、推荐、旅行计划
航班预订代理	`/flight-booking-agent`	可用性检查、航班预订、付款、预订管理

代理发现

在注册表UI中查看： 打开注册表并导航到 A2A代理 选项卡，用于浏览已注册的代理及其完整的元数据、功能和技能。

通过CLI搜索： 开发人员可以通过自然语言描述搜索代理：

# Search for agents that can help book a trip
cli/agent_mgmt.sh search "need an agent to book a trip"

输出示例：

Found 4 agent(s) matching 'need an agent to book a trip':
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Agent Name                               | Path                      | Score
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Travel Assistant Agent                   | /travel-assistant-agent   |  0.8610
Flight Booking Agent                     | /flight-booking-agent     |  1.2134
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------

代理到代理发现API

注册表提供 语义搜索API 代理可以将其用作在运行时发现其他A2A代理的工具。此API支持动态代理组合，其中代理基于功能而不是硬编码引用来查找合作者。

发现API终结点：

POST /api/agents/discover/semantic?query=&max_results=5
Authorization: Bearer

答复包括：

代理名称、描述和端点URL
具有技能和能力的代理卡元数据
排名匹配的相关性得分
信任级别和可见性设置

代理商如何使用它：

代理使用自然语言查询调用注册表的语义搜索API（例如，“可以预订航班的代理”）
注册表返回匹配的代理及其端点URL和完整的代理卡元数据
代理使用代理卡了解功能，并通过A2A协议调用发现的代理

示例-旅行助理发现并调用航班预订代理：

User: "I need to book a flight from NYC to LA"

Travel Assistant:
  1. Calls registry API: POST /api/agents/discover/semantic?query="book flights"
  2. Registry returns Flight Booking Agent with endpoint URL and agent card
  3. Uses agent card to understand capabilities, then sends A2A message to Flight Booking Agent
  4. Returns booking confirmation to user

这种模式使代理能够通过发现无法直接处理的任务的专用代理来动态扩展其功能。

代理卡： 在以下位置查看代理卡元数据代理/a2a/测试/ 查看完整的代理定义，包括技能、协议和功能。

有关完整的代理部署和测试文档，请参阅 agents/a2a/README.md.

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核心用例

人工智能代理和编码助理治理

通过AI编码助手（VS Code、Cursor、Claude Code）为自主AI代理和人类开发人员提供对批准工具的安全访问，同时保持IT监督和合规性。

企业安全与合规

集中身份验证、细粒度权限和全面的审计跟踪，用于跨人类和人工智能代理访问模式的SOX/GDPR合规途径。

动态工具发现

人工智能代理可以使用智能语义搜索自主发现和执行超出其初始能力的专用工具，而开发人员则通过他们的编码助手获得指导工具发现。

统一接入网关

单一网关支持自主AI代理（机器对机器）和AI编码助手（人工引导），具有一致的身份验证和工具访问模式。

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建筑

MCP网关和注册表为自主AI代理和AI编码助理提供了一个统一的平台，通过具有全面身份验证和治理的集中式网关访问企业策划的工具。

flowchart TB
    subgraph Human_Users["Human Users"]
        User1["Human User 1"]
        User2["Human User 2"]
        UserN["Human User N"]
    end

    subgraph AI_Agents["AI Agents"]
        Agent1["AI Agent 1"]
        Agent2["AI Agent 2"]
        Agent3["AI Agent 3"]
        AgentN["AI Agent N"]
    end

    subgraph EC2_Gateway["MCP Gateway & Registry (Amazon EC2 Instance)"]
        subgraph NGINX["NGINX Reverse Proxy"]
            RP["Reverse Proxy Router"]
        end
        
        subgraph AuthRegistry["Authentication & Registry Services"]
            AuthServer["Auth Server
(Dual Auth)"]
            Registry["Registry
Web UI"]
            RegistryMCP["Registry
MCP Server"]
        end
        
        subgraph LocalMCPServers["Local MCP Servers"]
            MCP_Local1["MCP Server 1"]
            MCP_Local2["MCP Server 2"]
        end
    end
    
    %% Identity Provider
    IdP[Identity Provider
Keycloak/Cognito]
    
    subgraph EKS_Cluster["Amazon EKS/EC2 Cluster"]
        MCP_EKS1["MCP Server 3"]
        MCP_EKS2["MCP Server 4"]
    end
    
    subgraph APIGW_Lambda["Amazon API Gateway + AWS Lambda"]
        API_GW["Amazon API Gateway"]
        Lambda1["AWS Lambda Function 1"]
        Lambda2["AWS Lambda Function 2"]
    end
    
    subgraph External_Systems["External Data Sources & APIs"]
        DB1[(Database 1)]
        DB2[(Database 2)]
        API1["External API 1"]
        API2["External API 2"]
        API3["External API 3"]
    end
    
    %% Connections from Human Users
    User1 -->|Web Browser
Authentication| IdP
    User2 -->|Web Browser
Authentication| IdP
    UserN -->|Web Browser
Authentication| IdP
    User1 -->|Web Browser
HTTPS| Registry
    User2 -->|Web Browser
HTTPS| Registry
    UserN -->|Web Browser
HTTPS| Registry
    
    %% Connections from Agents to Gateway
    Agent1 -->|MCP Protocol
SSE with Auth| RP
    Agent2 -->|MCP Protocol
SSE with Auth| RP
    Agent3 -->|MCP Protocol
Streamable HTTP with Auth| RP
    AgentN -->|MCP Protocol
Streamable HTTP with Auth| RP
    
    %% Auth flow connections
    RP -->|Auth validation| AuthServer
    AuthServer -.->|Validate credentials| IdP
    Registry -.->|User authentication| IdP
    RP -->|Tool discovery| RegistryMCP
    RP -->|Web UI access| Registry
    
    %% Connections from Gateway to MCP Servers
    RP -->|SSE| MCP_Local1
    RP -->|SSE| MCP_Local2
    RP -->|SSE| MCP_EKS1
    RP -->|SSE| MCP_EKS2
    RP -->|Streamable HTTP| API_GW
    
    %% Connections within API GW + Lambda
    API_GW --> Lambda1
    API_GW --> Lambda2
    
    %% Connections to External Systems
    MCP_Local1 -->|Tool Connection| DB1
    MCP_Local2 -->|Tool Connection| DB2
    MCP_EKS1 -->|Tool Connection| API1
    MCP_EKS2 -->|Tool Connection| API2
    Lambda1 -->|Tool Connection| API3

    %% Style definitions
    classDef user fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px
    classDef agent fill:#e1f5fe,stroke:#29b6f6,stroke-width:2px
    classDef gateway fill:#e8f5e9,stroke:#66bb6a,stroke-width:2px
    classDef nginx fill:#f3e5f5,stroke:#ab47bc,stroke-width:2px
    classDef mcpServer fill:#fff3e0,stroke:#ffa726,stroke-width:2px
    classDef eks fill:#ede7f6,stroke:#7e57c2,stroke-width:2px
    classDef apiGw fill:#fce4ec,stroke:#ec407a,stroke-width:2px
    classDef lambda fill:#ffebee,stroke:#ef5350,stroke-width:2px
    classDef dataSource fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:2px
    
    %% Apply styles
    class User1,User2,UserN user
    class Agent1,Agent2,Agent3,AgentN agent
    class EC2_Gateway,NGINX gateway
    class RP nginx
    class AuthServer,Registry,RegistryMCP gateway
    class IdP apiGw
    class MCP_Local1,MCP_Local2 mcpServer
    class EKS_Cluster,MCP_EKS1,MCP_EKS2 eks
    class API_GW apiGw
    class Lambda1,Lambda2 lambda
    class DB1,DB2,API1,API2,API3 dataSource

主要架构优势：

统一网关：通过编码助手为人工智能代理和人类开发人员提供单点访问
双重认证：支持人类用户身份验证和机器对机器代理身份验证
可扩展的基础设施：具有水平扩展功能的Nginx反向代理
多个传输：SSE和Streamable HTTP支持不同的客户端需求

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关键优势

安全特性

OAuth 2.0/3.0符合IdP集成
工具和方法级别的细粒度访问控制
零信任网络架构
完整的审计跟踪和全面的合规分析

AI代理和开发人员经验

单一配置适用于自主AI代理和AI编码助手（VS Code、Cursor、Claude Code、Cline）
为代理和人类提供自然语言查询的动态工具发现
新团队成员和AI代理部署的即时入职
人工智能代理和人类开发人员的统一治理

部署功能

容器原生（Docker/Kubernetes）
实时健康监测和警报
双重身份验证，支持人和机器身份验证

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快速开始

设置MCP网关和注册表有4个选项：

选项A:AI辅助macOS设置 --在macOS上入门的最快方式。让你的AI编码助手使用 macOS设置技能用于全自动的一个命令设置。非常适合实验。
选项B：预构建图像 --使用预构建的Docker或Podman容器快速设置。推荐给大多数用户。
选项C:Podman（无根） --适用于macOS和无根Linux环境的详细Podman特定说明。
选项D：从源代码构建 --用于定制或开发的完整源代码构建。

选项A:AI辅助macOS设置（最快）

在macOS上入门的最简单方法。 只需询问Claude Code或您的AI编码助理：

“使用macOS设置技能安装和配置MCP网关和注册表”

这 macOS设置技能将自动：

✅ 克隆存储库并安装所有依赖项（Homebrew、Python、UV、Docker、Node.js）
✅ 使用副本集配置并启动MongoDB
✅ 使用管理员用户设置并初始化Keycloak
✅ 启动注册表和身份验证服务器
✅ 注册Cloudflare MCP文档服务器
✅ 验证整个堆栈是否正常运行

非常适合： 单一开发人员实验、快速演示、实践探索

您需要什么： 配备AI编码助手的macOS（Claude Code、Cursor等）

清理： 完成后，请您的AI助手“拆除MCP网关设置”以完成删除。

*注意：ECS/EKS部署技能即将用于生产部署。*

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选项B：预构建图像（即时设置）

在几分钟内使用预构建的Docker容器运行。这是大多数用户的推荐方法。

# Clone and configure
git clone https://github.com/agentic-community/mcp-gateway-registry.git
cd mcp-gateway-registry
cp .env.example .env

# Edit .env with your passwords (KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD, etc.)
nano .env

# Deploy with pre-built images
export DOCKERHUB_ORG=mcpgateway
./build_and_run.sh --prebuilt

# Access the Registry UI
open http://localhost:7860  # macOS
# xdg-open http://localhost:7860  # Linux

完整的快速入门指南 -完整的分步说明，包括：

先决条件安装（Docker、Python、UV）
环境配置
MongoDB和Keycloak初始化
用户和服务帐户设置
服务器和代理注册
测试网关功能

优点： 无需构建时间|无需Node.js |无需前端编译|经过一致测试的图像

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选项C:Podman（无根容器部署）

非常适合macOS和无根Linux环境

Podman提供无根容器执行，不需要特权端口，非常适合：

macOS 使用Podman Desktop的用户
Linux 用户更喜欢无根容器
发展 Docker守护进程不可用的环境

快速Podman设置（macOS非苹果Silicon）：

# Install Podman Desktop
brew install podman-desktop
# OR download from: https://podman-desktop.io/

在Podman Desktop中，转到“首选项”>“Podman机器”，创建一台至少有4个CPU和8GB RAM的新机器。或者，查看更多详细信息 Podman安装指南有关在CLI上设置此功能的说明。

# Initialize Podman machine
podman machine init
podman machine start

# Verify installation
podman --version
podman compose version

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials

使用Podman进行部署 请参阅我们的完整Podman设置说明（下载、安装和初始化第一个Podman容器，以及故障排除）安装指南.

使用Podman构建：

# Auto-detect (will use Podman if Docker not available)
./build_and_run.sh --prebuilt

# Explicit Podman mode (only non-Apple Silicon)
./build_and_run.sh --prebuilt --podman

# Access registry at non-privileged ports
# On macOS:
open http://localhost:8080
# On Linux: xdg-open http://localhost:8080

注： 苹果硅（M1/M2/M3）？ 不使用 --prebuilt 波德曼在ARM64上。这将导致“代理已在运行”错误。看波德曼谈苹果硅指南.

# To run on Apple Silicon Macs:
./build_and_run.sh --podman

与Docker的主要区别：

无需root或sudo
在没有特权端口访问的macOS上工作
HTTP端口： 8080 （而不是 80)
HTTPS端口： 8443 （而不是 443)
所有其他服务端口不变

有关Podman设置的详细说明，请参阅安装指南和 macOS安装指南.

选项D：从源代码构建

MCP网关新手？ 从我们的开始完整安装指南有关AWS EC2从头开始的详细分步说明。

在macOS上运行？ 查看我们的 macOS安装指南用于平台特定的说明和优化。

测试和集成选项

测试套件： 该项目包括使用pytest进行全面的自动化测试：

# Run all tests
make test

# Run only unit tests (fast)
make test-unit

# Run with coverage report
make test-coverage

# Run specific test categories
uv run pytest -m unit           # Unit tests only
uv run pytest -m integration    # Integration tests
uv run pytest -m "not slow"     # Skip slow tests

测试结构：

单元测试 (tests/unit/)-快速、隔离的组件测试
集成测试 (tests/integration/)-组件交互测试
E2E测试 (tests/integration/test_e2e_workflows.py)-完成工作流程测试

Python代理：

agents/agent.py -具有高级AI功能的全功能Python代理

测试文件：

测试指导 -全面的测试文档
写作测试 -如何编写有效的测试
测试维护 -维护测试套件的健康状况

预提交钩子：

# Install pre-commit hooks
pip install pre-commit
pre-commit install

# Run hooks manually
pre-commit run --all-files

下一步： 完整安装指南 | 身份验证设置 | AI助手集成

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企业功能

AI代理和编码助理集成

通过集中治理改变自主AI代理和开发团队访问企业工具的方式：

Enterprise-curated MCP servers accessible through unified gateway

AI assistants executing approved enterprise tools with governance

可观测性

通过具有双路径存储的Grafana仪表板进行全面的实时指标和监控：SQLite用于详细的历史分析，OpenTetry（OTEL）导出用于与Prometheus、CloudWatch、Datadog和其他监控平台集成。跟踪身份验证事件、工具执行、发现查询和系统性能指标。了解更多

Real-time metrics and observability dashboard tracking server health, tool usage, and authentication events

Anthropic MCP注册表集成

与Anthropic的官方MCP注册表无缝集成，通过您的网关导入和访问精心策划的MCP服务器：

导入服务器：使用单个命令从Anthropic的注册表中选择并导入所需的服务器
统一访问：通过网关使用集中身份验证和治理访问导入的服务器
API兼容性：完全支持Anthropic的注册表REST API规范-将Anthroptic API客户端指向此注册表以发现可用的服务器

Import and access curated MCP servers from Anthropic's official registry

进口指南 | 注册API文档

联邦-外部注册表集成

统一多注册表访问：

人类MCP注册表 -导入精心策划的紫色MCP服务器 ANTHROPIC 视觉标签
工作日ASOR -用橙色从Agent记录系统导入AI代理 ASOR 视觉标签
自动同步 -计划与外部注册表同步
视觉识别 -清晰的视觉标签在UI中区分联盟源
集中管理 -所有联邦服务器和代理的单一控制平面

快速设置：

# Configure federation sources
echo 'ASOR_ACCESS_TOKEN=your_token' >> .env

# Update federation.json with your sources
# Restart services
./build_and_run.sh

📖 完整的联盟指南 -环境设置、身份验证、配置和故障排除

安全扫描

集成漏洞检测：

自动安全扫描 -使用以下工具对MCP服务器进行集成漏洞扫描思科AI防御MCP扫描仪，在注册过程中自动扫描，并支持定期的注册表范围扫描
详细的安全报告 -包含漏洞详细信息、严重性评估和补救建议的全面降价报告
自动保护 -存在安全问题的服务器会自动禁用，并处于安全挂起状态，以保护您的基础架构
合规就绪 -针对企业合规要求的安全审计跟踪和漏洞跟踪

身份验证和授权

多种身份模式：

机器对机器（M2M） -适用于自主AI代理和自动化系统
三条腿OAuth（3LO） -用于外部服务集成（Atlassian、谷歌、GitHub）
基于会话 -适用于使用AI编码助手和web界面的人类开发人员

支持的身份提供程序： Keycloak、Amazon Cognito和任何兼容OAuth 2.0的提供商。了解更多

细粒度权限： 工具级、方法级、基于团队和临时访问控制。了解更多

部署选项

云平台： 亚马逊EC2、亚马逊EKS

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部署

AWS弹性容器服务（ECS）

部署配置 在具有全面企业功能的Amazon ECS Fargate上：

多AZ架构 -跨多个可用区的冗余
应用负载均衡器 -HTTPS/SSL终止，通过ACM自动管理证书
自动缩放 -基于CPU和内存利用率的动态扩展
CloudWatch集成 -全面的监控、记录和警报
NAT网关HA -用于安全出站连接的冗余NAT网关配置
Keycloak集成 -使用RDS Aurora PostgreSQL后端进行企业身份验证
EFS共享存储 -模型、日志和配置的持久存储
服务发现 -用于服务到服务通信的AWS Cloud Map

完整的ECS部署指南 -使用Terraform部署整个堆栈的分步说明。

亚马逊EKS（Kubernetes）

即将推出 -在Amazon EKS上部署Kubernetes，并使用Helm charts进行大规模容器编排。

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文档

入门	企业设置	开发人员和运营
完整安装指南
新在AWS EC2上从头开始一步一步	身份验证指南
OAuth和身份提供者集成	AI编码助手设置
VS代码、游标、Claude代码集成
安装指南
EC2和EKS的完整设置说明	AWS ECS部署
AWS ECS Fargate部署指南	API 参考
程序化注册表管理
Keycloak集成
具有代理审计跟踪的企业身份	令牌刷新服务
自动令牌刷新和生命周期管理	MCP注册表CLI
用于注册表管理的命令行客户端
配置参考
环境变量和设置	亚马逊Cognito设置
分步IdP配置	观察性指南
新度量、监控和OpenTetry设置
	人类学登记导入
新从Anthropic MCP注册表导入服务器	联盟指南
外部注册集成（Anthropic、ASOR）
		P2P联盟指南
新对等注册表联盟
	服务管理
服务器生命周期和操作	人类注册表API
新 REST API兼容性
		细粒度访问控制
权限管理和安全
		动态工具发现
自主代理能力
		部署指导
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![Star History Chart](https://star-history.com/#agentic-community/mcp-gateway-registry&Date)

路线图

我们的开发路线图被组织成每周里程碑，具有明确的可交付成果和进度跟踪：

里程碑	截止日期	进度	状态	关键问题
停车场	—	0% (0/11)	🗂️ 积压	11个待优先处理的未决问题

状态图例： 🚧 进行中•📅 计划中•🗂️ 积压•✅ 完成

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主要功能

以下主要功能跨越了多个里程碑，代表了重大的架构改进：

#605-代理核心自动注册 🚧 进行中 （2026年3月第2周）

通过凭证管理集成自动发现和注册Bedrock AgentCore网关。

#641-Okta身份提供者 🚧 进行中

在Keycloak、Entra ID、Auth0、GitHub和Google OAuth2旁边添加Okta作为身份提供者选项。

#614-MCP OAuth 2.1授权规范 📅 计划（2026年3月第3周）

使用原生IDE支持MCP OAuth 2.1授权来实现RFC 9728受保护资源元数据。

#556-AI网关和注册表重新命名 📅 计划（2026年3月第4周）

将“MCP网关注册表”重命名为“AI网关和注册表”，以反映对MCP以外的代理和工具的扩展支持。

#557-559-观测与遥测套件 🚧 进行中 （2026年3月第2周）

全面的遥测基础设施，包括服务器端收集器、客户端仪器和轻量级匿名采用跟踪。

#129-虚拟MCP服务器支持 ✅ 完成

使用Lua脚本的动态工具聚合和智能路由。允许将来自多个后端服务器的工具逻辑分组到单个虚拟端点中。

#232-A2A精心策划的注册表发现 ✅ 完成

通过精心策划的注册表模式实现代理到代理的发现和工具调用。

#260-MCP注册表实例之间的联合 ✅ 完成

具有双向同步、对等管理、链预防、孤立检测和跨注册表安全扫描传播的联合注册表。

#297-统一的用户界面注册流程 ✅ 完成

通过统一的界面简化了MCP服务器和A2A代理的注册体验。

#295-多级工具使用率限制 🗂️ 待办事项

全面的限速架构，具有详细的工具使用控制实施指南。

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最近完成（2026年2月至3月）

#650-Semgrep安全调查结果 ✅ 完成（2026年3月）

通过允许列表验证和强化Docker Compose安全性修复了SQL注入漏洞（CIS Docker Benchmark 4.6）。在所有服务中添加了security_opt和cap_drop，将发现减少了86%。

#603-基础设施即代码安全 ✅ 完成（2026年3月）

Terraform、CloudFormation和Kubernetes安全强化（已解决101个发现）。

** ✅ 完成** （2026年3月）

根容器修复、HEALTHCHECK添加和版本标记实现（解决了29个发现）。

#601-机密和证书安全 ✅ 完成（2026年3月）

硬编码秘密删除和OAuth2安全改进（解决了39个发现）。

#600-应用程序安全 ✅ 完成（2026年3月）

CSRF保护、路径遍历预防和凭据日志记录修复（解决了30个发现）。

#598-请求超时安全 ✅ 完成（2026年3月）

在所有HTTP操作中添加了缺失的请求超时（B113发现）。

#613-失败搜索修复 ✅ 完成（2026年3月）

修复了FAISS搜索初始化和实体类型处理问题。

#622-代理状态持久性 ✅ 完成（2026年3月）

代理启用状态现在在切换操作时正确地持久化到存储库。

#626-Helm Chart用户界面修复 ✅ 完成（2026年3月）

当使用Helm chart进行全栈部署时，注册表UI现在可以正确呈现。

#572-审计日志增强功能 ✅ 完成（2026年3月）

可搜索的下拉筛选器和审计日志统计仪表板。

#583-mcpgw重构 ✅ 完成（2026年3月）

重构mcpgw MCP服务器，以消除技术债务并使用注册表HTTP API。

#543-OTLP推送导出 ✅ 完成（2026年3月）

为度量服务启用OTLP推送导出（Datadog、New Relic、Prometheus远程写入支持）。

#542-加密凭证存储 ✅ 完成（2026年2月）

将auth_type替换为auth_scheme，并为后端服务器身份验证和健康检查添加了加密凭据存储。

#547-ECS服务连接DNS修复 ✅ 完成（2026年2月）

修复了ECS部署中破坏Lua指标刷新和Python健康检查器的双栈DNS问题。

#581-macOS快速入门技能 ✅ 完成（2026年3月）

添加了Claude技能，用于macOS快速启动安装，包括交互式设置和拆卸。

有关所有问题、功能请求和详细发布历史的完整列表，请访问：

发布说明

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许可证

此项目根据Apache-2.0许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

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选项C:Podman（无根容器部署）

选项D：从源代码构建

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