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MCP 的出现是一件让人兴奋的事情，它标志着大家可以在同一个标准下开发和集成自己需要的服务。目前它的发展非常迅速，在 OpenTools 上一共收录了 43 个常用服务，在 Smithery 则是达到了惊人的 1946 个。

它们都提供了安装 MCP 服务的命令行，不过对于普通用户来说，想要在 Claude Desktop 上使用 MCP 服务可不那么简单。 因为：

1. OpenTools 和 Smithery 提供的是 npx 命令，要使用它们需要先安装 npx (NodeJS 编程语言的一个包启动工具)。
2. 遇到使用 Python 语言编写的 MCP 服务，还需要会设置 Python 运行环境，有的 MCP 服务需要 Python 3.11 以上，在默认的操作系统中可能并不提供。

是的，当你去尝试安装 NPX 和 Python 环境时，可能你会在文档里面发现可能还需要再安装一个 uv 。好吧，这听起来就不是一件简单的事情。如果我们不使用 OpenTools 和 Smithery ，我们还需要能找到 claude_desktop_config.json 文件把 MCP 服务配置上去。然后还需要设置环境变量和参数，才能让 MCP 服务运行起来。

所以我们有办法让 MCP 服务的安装和设置更简单吗？答案是肯定的。

要做到简单，我们需要做到以下几点：

1. MCP 的运行环境（例如：NodeJS, Python ）等是自动安装的，我们不应该在这里花费时间。
2. MCP 的运行环境需要是隔离的，因为这样可以避免它们相互影响，上面我们就提到有点 MCP 服务需要 Python 3.10, 有的需要 Python 3.11 。
3. 应该有一个 GUI, 这样我们选择需要的 MCP 服务，然后鼠标点击一下就可以安装。
4. 然后我们可以在 GUI 上设置参数和环境变量。
5. 最后，我们只需通过点击，就可以让安装设置好的 MCP 服务连接到任意客户端上，例如：Claude Desktop

接下来，我们探讨一下在技术上可以怎样实现这几点。

阶段 1：安装运行环境

NPX 命令包含在 NodJS 的安装包中，因此我们只需要根据平台和 CPU 架构下载 NodeJS 安装包，并且解压即可。例如：

wget https://nodejs.org/dist/v22.14.0/node-v22.14.0-darwin-arm64.tar.gz

tar -xzvf node-v22.14.0-darwin-arm64.tar.gz

同理，我们可以得到一个 Python 的运行环境。这些运行环境我们需要单独管理，让它们隔离起来，以免对系统的其他部分产生影响。

PS: 在 macOS 中有一个默认的 Python 程序，不过它的版本较低，因此我们还是需要安装它。

阶段 2：整理 MCP 服务数据

MCP 官方的 Github （ https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src ） 上 发布了一些服务，我们可以从服务的安装文档中提取运行时设置的参数，例如 brave-search 需要 BRAVE_API_KEY ，我们需要收集整理这些数据，以便能在 GUI 上设置 MCP 服务运行必须的参数。我们可以转换成这样的 JSON-SCHEMA 数据结构：

{
  "config": {
    "apiKey": {
      "name": "Brave api key",
      "type": string
    },
    "required": ["apiKey"]
  }
}

这一过程，我们需要程序化它，不然那么多的 MCP 服务通过人工的方式整理需要花大量的时间，不过我们可以在验证阶段只关注少量的 MCP 服务。

PS: Claude Desktop 的配置文件中有 args 和 env 之分，我认为我们不应该关心 MCP 服务如何使用 args 和 env, 我们只需要关心 MCP 服务需要什么参数。

阶段 3：可视化安装程序

这一个过程是非常复杂的，我们需要开发一个应用程序实现 MCP 服务的一键安装和设置。例如这样：

用户可以选择自己需要的 MCP 服务，然后一键安装，通过可视化的程序配置。好在目前有许多的桌面应用程序开发框架可以简化这一过程。例如：Electron 和 Tauri 。

阶段 4：管理与连接 MCP 服务

Claude Desktop 需要通过修改 claude_desktop_config.json 文件来连接 MCP 服务，每一次安装 MCP 服务，我们都需要修改一次，那有没有可能我们只修改一次 claude_desktop_config.json 文件来实现动态连接 MCP 服务呢？答案是肯定的，为此我们可以借鉴 Nginx 的设计，实现一个 MCP 服务的动态代理，设计如下：

这样，我们不仅省去了每次安装 MCP 服务都需要去修改 claude_desktop_config.json 文件的操作，我们还能记录和审计 AI 模型都访问了哪些 MCP 服务，做了什么操作，访问了哪些资源等等。

我们开源了 mcp-proxy 的实现，源代码在这里 https://github.com/getmcp/mcp-proxy

结论

我对 MCP 的发展感到非常兴奋，我相信未来 MCP 服务的使用门槛会越来越低，会变得像在手机里安装一个应用那样简单。这是我的一个尝试，希望能对 MCP 服务的安装有所帮助。希望大家能喜欢 GetMCP ( https://getmcp.cc)。