MCP Agent Proxy는 OpenAI 채팅 및 임베딩 엔드포인트를 위한 Node.js 기반 HTTP 프록시입니다. 요청을 가로채 전달하는 동시에 스트리밍, 응답 캐싱, 상세 로그 기록, 동적 매개변수 오버라이드를 제공하여 다중 에이전트 개발 워크플로우를 간소화합니다.
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MCP Agent Proxy
MCP Agent Proxy는 OpenAI 채팅 및 임베딩 엔드포인트를 위한 Node.js 기반 HTTP 프록시입니다. 요청을 가로채 전달하는 동시에 스트리밍, 응답 캐싱, 상세 로그 기록, 동적 매개변수 오버라이드를 제공하여 다중 에이전트 개발 워크플로우를 간소화합니다.
추천
MCP Agent Proxy란?
MCP Agent Proxy는 애플리케이션과 OpenAI API 사이의 미들웨어 서비스 역할을 합니다. ChatCompletion 및 Embedding 호출을 투명하게 전달하고, 클라이언트에 스트리밍 응답을 처리하며, 성능 향상과 비용 절감을 위해 결과를 캐시하고, 요청 및 응답 메타데이터를 기록하며, 실시간으로 API 매개변수의 사용자 지정을 허용합니다. 개발자는 기존 에이전트 프레임워크에 통합하여 멀티 채널 처리를 간소화하고, 모든 AI 상호작용을 위한 하나의 관리 엔드포인트를 유지할 수 있습니다.
MCP Agent Proxy을 사용할 사람은?
- 멀티 에이전트 챗봇을 구축하는 AI 개발자
- OpenAI API를 실험하는 데이터 과학자
- AI 요청 파이프라인을 관리하는 DevOps 엔지니어
- 중앙 집중형 AI 요청 로그 기록이 필요한 프로덕트 팀
MCP Agent Proxy 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 복제: git clone https://github.com/mashh-lab/mcp-agent-proxy.git
- 2단계: 종속성 설치: cd mcp-agent-proxy && npm install
- 3단계: 환경 변수 구성: set OPENAI_API_KEY, PROXY_PORT, UPSTREAM_URL
- 4단계: 프록시 시작: npm start
- 5단계: 애플리케이션의 OpenAI 엔드포인트를 http://localhost:PROXY_PORT로 지정
플랫폼
- mac
- windows
- linux
MCP Agent Proxy의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- ChatCompletion 및 Embedding 엔드포인트용 HTTP 프록시
- 실시간 API 응답 스트리밍
- TTL을 설정할 수 있는 응답 캐싱
- 요청 및 응답 기록
- 동적 API 매개변수 오버라이드
- 고동시성 지원
장점
- 캐싱을 통한 API 비용 절감
- 요청 모니터링 및 로깅 중앙화
- 코드 변경 없이 매개변수 실험 가능
- 멀티 에이전트 통합 간소화
- 개발 및 디버깅 워크플로우 향상
MCP Agent Proxy의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 멀티 에이전트 대화 플랫폼 구축
- 운영 환경에서 AI 요청 로그와 감사 기록
- 파라미터 조정을 통한 빠른 프로토타이핑
- 캐싱을 통한 중복 임베딩 호출 감소
MCP Agent Proxy의 자주 묻는 질문
MCP Agent Proxy 회사 정보
- mashh-lab
MCP Agent Proxy 리뷰
5/5
MCP Agent Proxy의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain Serve
- Azure OpenAI Proxy
- OpenAI CLI Proxy
- ProxyCrawl
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