MCP Agent Proxy

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MCP Agent Proxy ist ein Node.js-basierter HTTP-Proxy für OpenAI Chat- und Embedding-Endpunkte. Er fängt Anfragen ab und leitet sie weiter, während er Streaming, Zwischenspeichern von Antworten, detailliertes Logging und dynamische Parameterüberschreibungen bereitstellt, um die Entwicklung mehrerer Agenten zu optimieren.
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May 18 2025
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MCP Agent Proxy ist ein Node.js-basierter HTTP-Proxy für OpenAI Chat- und Embedding-Endpunkte. Er fängt Anfragen ab und leitet sie weiter, während er Streaming, Zwischenspeichern von Antworten, detailliertes Logging und dynamische Parameterüberschreibungen bereitstellt, um die Entwicklung mehrerer Agenten zu optimieren.
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Was ist MCP Agent Proxy?

Der MCP Agent Proxy fungiert als Middleware zwischen Ihren Anwendungen und der OpenAI API. Er leitet ChatCompletion- und Embedding-Anfragen transparent weiter, handhabt Streaming-Antworten an die Clients, speichert Ergebnisse zwischen, um die Leistung zu verbessern und Kosten zu senken, protokolliert Anfrage- und Antwortmetadaten zur Fehlerbehebung und ermöglicht eine dynamische Anpassung der API-Parameter. Entwickler können ihn in bestehende Agenten-Frameworks integrieren, um Multi-Channel-Prozesse zu vereinfachen und eine einheitliche verwaltete Schnittstelle für alle KI-Interaktionen zu pflegen.

Wer wird MCP Agent Proxy verwenden?

  • KI-Entwickler, die Multi-Agenten-Chatbots erstellen
  • Datenwissenschaftler, die mit OpenAI-APIs experimentieren
  • DevOps-Ingenieure, die KI-Anfrage-Pipelines verwalten
  • Produktteams, die zentralisierte KI-Anfrage-Protokollierung benötigen

Wie verwendet man MCP Agent Proxy?

  • Schritt 1: Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/mashh-lab/mcp-agent-proxy.git
  • Schritt 2: Abhängigkeiten installieren: cd mcp-agent-proxy && npm install
  • Schritt 3: Umgebungsvariablen konfigurieren: set OPENAI_API_KEY, PROXY_PORT, UPSTREAM_URL
  • Schritt 4: Proxy starten: npm start
  • Schritt 5: Richten Sie den OpenAI-Endpunkt Ihrer Anwendung auf http://localhost:PROXY_PORT ein

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von MCP Agent Proxy

Die Hauptfunktionen

  • HTTP-Proxy für ChatCompletion- und Embedding-Endpunkte
  • Echtzeit-Streaming von API-Antworten
  • Antwort-Caching mit konfigurierbarer TTL
  • Anfrage- und Antwort-Protokollierung
  • Dynamische Überschreibung von API-Parametern
  • Unterstützung für hohe Parallelität

Die Vorteile

  • Reduziert API-Kosten durch Caching
  • Zentralisiert Anfrageüberwachung und Protokollierung
  • Ermöglicht Parameter-Experimentation ohne Codeänderungen
  • Vereinfachte Integration mehrerer Agenten
  • Verbessert Entwicklungs- und Debugging-Workflows

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von MCP Agent Proxy

  • Aufbau mehrerer Agenten-Chat-Plattformen
  • Protokollierung und Prüfung von KI-Anfragen in Produktion
  • Schnelles Prototyping mit Parameteranpassungen
  • Reduzierung redundanter Embedding-Anfragen durch Caching

FAQs zu MCP Agent Proxy

Unternehmensinformationen zu MCP Agent Proxy

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von MCP Agent Proxy?

  • LangChain Serve
  • Azure OpenAI Proxy
  • OpenAI CLI Proxy
  • ProxyCrawl

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Ein Python-Wrapper, der nahtlose Anthropic Claude API-Aufrufe durch die bestehenden OpenAI Python SDK-Schnittstellen ermöglicht.
Agent Adapters
--
Agent Adapters bietet anpassbare Middleware, um LLM-basierte Agenten nahtlos mit verschiedenen externen Frameworks und Tools zu integrieren.
Java-Action-Storage
--
Java-Action-Storage ist ein LightJason-Modul, das Agentenaktionen für verteilte Multi-Agenten-Anwendungen protokolliert, speichert und abruft.
LinkAgent
--
LinkAgent steuert mehrere Sprachmodelle, Rückholsysteme und externe Werkzeuge, um komplexe KI-gesteuerte Arbeitsabläufe zu automatisieren.