惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Martin Fowler
Martin Fowler
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
小众软件
小众软件
V
Visual Studio Blog
T
Tailwind CSS Blog
博客园 - Franky
F
Fortinet All Blogs
D
DataBreaches.Net
Recorded Future
Recorded Future
雷峰网
雷峰网
GbyAI
GbyAI
博客园 - 聂微东
V
V2EX
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
SecWiki News
SecWiki News
N
News and Events Feed by Topic
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Help Net Security
Help Net Security
Y
Y Combinator Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
云风的 BLOG
云风的 BLOG
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
K
Kaspersky official blog
AI
AI
The Hacker News
The Hacker News
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Project Zero
Project Zero
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Security Latest
Security Latest
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
H
Help Net Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
I
Intezer
Spread Privacy
Spread Privacy
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
宝玉的分享
宝玉的分享
Cyberwarzone
Cyberwarzone
T
Threatpost
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
L
Lohrmann on Cybersecurity
S
SegmentFault 最新的问题
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
S
Securelist
A
About on SuperTechFans
WordPress大学
WordPress大学
G
Google Developers Blog
L
LINUX DO - 热门话题
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер
Александр Казанцев · 2026-05-24 · via Все публикации подряд на Хабре

4 мин

13K

При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…

Каждый MCP-сервер это отдельный процесс, отдельная конфигурация, отдельная точка отказа. Файл конфигурации MCP обрастает десятками записей, а управление этой кучей серверов превращается в еще одну проблему. Где лежит файл конфигурации MCP для конкретного агентского приложения - лучше было бы выбирать самому, например, держать его прямо в папке проекта. Кроме того, имя mcp-сервера, в принципе не так важно для LLM как имена и описание инструментов в нем, так что одного, но полного списка инструментов (функций) было бы достаточно.

Что если бы можно было запустить один сервер, который автоматически подтягивал бы все остальные?

Решение: MCP Aggregator🔌

который:

✅ Читает единый MCP.json с конфигурацией всех серверов
✅ Автоматически запускает их как дочерние процессы
✅ Проксирует все инструменты через единый интерфейс
✅ Управляет жизненным циклом (автоперезапуск при падении)
✅ Работает с любым MCP-клиентом

Как это работает

Агрегатор работает как MCP-клиент для дочерних серверов и как MCP-сервер для приложения. Он:

  1. Парсит MCP.json и находит все сконфигурированные серверы

  2. Запускает каждый через StdioClientTransport

  3. Запрашивает capabilities (tools/list, resources/list, prompts/list)

  4. Регистрирует их под своими именами с префиксами

  5. Проксирует вызовы инструментов к нужному серверу

Пространство имён инструментов

Чтобы избежать конфликтов имён, все инструменты получают префикс сервера:

Сервер

Оригинал

Через агрегатор

filesystem

read_file

filesystem-read_file

web-search

search

web-search-search

memory

create_entities

memory-create_entities

sequential-thinking

sequentialthinking

sequential-thinking-sequentialthinking

Это позволяет LLM явно понимать, какой инструмент какого сервера вызывается.

Конфигурация

Всё управление — через один файл MCP.json:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "~/projects/data/"]
    },
    "web-search": {
      "command": "node",
      "args": ["~/mcp/web-search/dist/index.js"]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "~/.mcp/memory.jsonl"
      }
    },
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

Формат полностью совместим с конфигурацией популярных MCP-клиентов — можно скопировать секцию mcpServers из файла конфигурации вашего клиента.

Установка и использование

Вариант 1: Через npx (быстрый старт)

# Создайте MCP.json с вашими серверами
npx @vugu/mcp-aggregator --config MCP.json

Вариант 2: Глобальная установка

npm install -g @vugu/mcp-aggregator
mcp-aggregator --config MCP.json

Вариант 3: Из исходников

git clone https://github.com/vuguzum/mcp-aggregator.git
cd mcp-aggregator
npm install
node src/index.js --config MCP.json

Подключение к MCP-клиенту (на примере Claude Desktop)

Добавьте в конфигурационный файл вашего клиента (например, claude_desktop_config.json для Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "aggregator": {
      "command": "mcp-aggregator",
      "args": ["--config", "~/.config/mcp/MCP.json"]
    }
  }
}

Теперь вместо 10 отдельных записей остаётся одна — aggregator. Все инструменты из всех дочерних серверов автоматически становятся доступны в Claude Desktop.

Ключевые фичи

🔄 Автоперезапуск

Если дочерний сервер падает, агрегатор автоматически перезапускает его с экспоненциальным backoff (до 5 попыток). Это критично для долгоживущих сессий.

🛡️ Устойчивость к ошибкам

Если один сервер не запустился (например, не установлен Python для file-search-mcp), остальные продолжают работать. Агрегатор просто пропускает проблемный сервер и логирует ошибку.

📊 Полный проксинг

Проксируются не только инструменты, но и:

  • Resources — чтение ресурсов из дочерних серверов

  • Prompts — шаблоны промптов

  • Capabilities — автоматическое обнаружение возможностей

🔍 Отладочный режим

Запуск с DEBUG=1 даёт подробные логи:

DEBUG=1 node src/index.js --config MCP.json

Все логи идут в stderr (stdout зарезервирован для MCP-протокола).

Производительность

Агрегатор добавляет минимальный overhead:

  • Задержка проксирования: <1ms (прямая передача JSON-RPC сообщений)

  • Потребление памяти: несколько мегабайт на сам агрегатор

  • Запуск дочерних серверов: параллельный

Когда это полезно?

Много MCP-серверов — упрощает конфигурацию
Частые эксперименты — легко добавлять/убирать серверы
Production-окружение — автоперезапуск и устойчивость
Командная работа — единый MCP.json в репозитории
CI/CD — один сервер вместо десяти

Когда НЕ нужно?

❌ Всего 1-2 MCP-сервера — проще настроить напрямую
❌ Если максимальная производительность, то прямой вызов всегда быстрее
❌ Специфичная логика обработки ошибок для каждого сервера

Результаты

MCP-агрегатор решает проблему управления множеством MCP-серверов. Вместо ручного запуска десятка процессов и сложной конфигурации — один сервер, один конфиг, одна точка входа. При ограничении количества mcp-серверов в агентском приложении (такое бывает) агрегатор также является решением.

Попробовать:

  • 📦 npm: npm install @vugu/mcp-aggregator

  • 💻 GitHub: github.com/vuguzum/mcp-aggregator

  • 📖 Документация: README на двух языках