开盒即用的优雅管理mcp服务 | 结合Agent框架 | 作者听劝 | 已发布pypi | Vue页面demo Python-based implementation.
Documentation
mcpstore 是什么？
开发者最佳的mcp管理包 快速维护mcp服务并应用
快速开始
pip install mcpstore简单示例
一切的开始：初始化一个store
from mcpstore import MCPStore
store = MCPStore.setup_store()现在你获得了一个 store，利用store去使用你的MCP服务，store 会维护和管理这些 MCP 服务。
给store添加第一个服务
#在上面的代码下面加入
store.for_store().add_service({"mcpServers": {"mcpstore_wiki": {"url": "https://www.mcpstore.wiki/mcp"}}})
store.for_store().wait_service("mcpstore_wiki")add_service方法支持多种mcp服务配置格式，。wait_service用来等待服务就绪。
将mcp适配转为langchain需要的对象
#在上面的代码下面加入
tools = store.for_store().for_langchain().list_tools()
print("loaded langchain tools:", len(tools))轻松将mcp服务转为langchain可以直接使用的tools列表
##### 框架适配
积极支持更多的框架
| 已支持框架 | 获取工具 |
|---|---|
| LangChain | tools = store.for_store().for_langchain().list_tools() |
| LangGraph | tools = store.for_store().for_langgraph().list_tools() |
| AutoGen | tools = store.for_store().for_autogen().list_tools() |
| CrewAI | tools = store.for_store().for_crewai().list_tools() |
| LlamaIndex | tools = store.for_store().for_llamaindex().list_tools() |
代码中使用 以langchain为例
#添加上面的代码
from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
temperature=0,
model="your-model",
api_key="sk-*****",
base_url="https://api.xxx.com"
)
agent = create_agent(model=llm, tools=tools, system_prompt="你是一个助手，回答的时候带上表情")
events = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "mcpstore怎么添加服务？"}]})
print(events)如你所见。这里的langchain的agent可以正常的调用你通过sotre管理的mcp服务了。
为 Agent 分组
使用 for_agent(agent_id) 实现分组
#不同的agent需要不同的mcp的集合
agent_id1 = "agent1"
store.for_agent(agent_id1).add_service({"name": "mcpstore_wiki", "url": "https://www.mcpstore.wiki/mcp"})
agent_id2 = "agent2"
store.for_agent(agent_id2).add_service({"name": "gitodo", "command": "uvx", "args": ["gitodo"]})
agent1_tools = store.for_agent(agent_id1).list_tools()
agent2_tools = store.for_agent(agent_id2).list_tools()store.for_agent(agent_id) 与 store.for_store() 镜像大部分函数接口， agent 的分组是 store 的逻辑子集。
通过为不同 agent 隔离mcp服务，避免上下文过长,并由 sotre 统一维护。
聚合服务
hub_service 是把当前对象（Store / Agent / Service）再暴露成一个 MCP 服务的桥接器，便于把管理面包装成新的 MCP 端点给外部使用。支持 HTTP / SSE / stdio ：
store = MCPStore.setup_store()
# 将全局 Store 暴露为 HTTP MCP
hub = store.for_store().hub_http(port=8000, host="0.0.0.0", path="/mcp", block=False)
# 仅暴露某个 Agent 视角的工具
agent_hub = store.for_agent("agent1").hub_sse(port=8100, host="0.0.0.0", path="/sse", block=False)
# 将单个服务暴露为 stdio MCP (因为支持关闭单个服务内的某个工具)
service_hub = store.for_agent("agent1").find_service("demo").hub_stdio(block=False)- 选择
hub_http/hub_sse/hub_stdio即可对应三种传输；block=False时后台线程运行。 - 会自动按对象类型生成服务名（Store / Agent / Service），无需手写 tool 注册,可以实现studio与http的转换。
常用接口
| 动作 | 命令示例 |
|---|---|
| 定位服务 | store.for_store().find_service("service_name") |
| 更新服务 | store.for_store().update_service("service_name", new_config) |
| 增量更新 | store.for_store().patch_service("service_name", {"headers": {"X-API-Key": "..."}}) |
| 删除服务 | store.for_store().delete_service("service_name") |
| 重启服务 | store.for_store().restart_service("service_name") |
| 断开服务 | store.for_store().disconnect_service("service_name") |
| 健康检查 | store.for_store().check_services() |
| 查看配置 | store.for_store().show_config() |
| 服务详情 | store.for_store().service_info("service_name") |
| 等待就绪 | store.for_store().wait_service("service_name", timeout=30) |
| 聚合服务 | store.for_agent(agent_id).hub_services() |
| 列出agent | store.for_store().list_agents() |
| 列出服务 | store.for_store().list_services() |
| 列出工具 | store.for_store().list_tools() |
| 定位工具 | store.for_store().find_tool("tool_name") |
| 执行工具 | store.for_store().call_tool("tool_name", {"k": "v"}) |
数据源热拔插和共享
支持使用 KV 数据库作为共享缓存后端(如redis)，用于跨进程/多实例共享服务与工具
pip install mcpstore[redis]
#或直接 单独 pip install redis
#或者其他 pyvk 支持的数据库##### 快速使用
from mcpstore import MCPStore
from mcpstore.config import RedisConfig
redis_config = RedisConfig(
host="127.0.0.1",
port=6379,
password=None,
namespace="demo_namespace" # 隔离前缀，防冲突
)
store = MCPStore.setup_store(cache=redis_config)在 cache 定义好数据库配置的情况下，所有的数据将由数据保存，也就意味着不同实例的 store 只要可以访问到该数据库，就可以共享mcp服务数据以及协同.
也就意味着，你可以通过分布式的方式管理你的mcp服务，在资源受限的环境下可以共享使用由 store 维护好的mcp服务。
你可以在资源充足的环境启动 RedisConfig 配置过的 store。
然后在若干个资源首先的环境下，可以通过 only_db 的方式，放弃管理和维护mcp服务，所有的对mcp服务的操作会以事件的形式通知被共享的环境去维护 store 和进程。
from mcpstore import MCPStore
from mcpstore.config import RedisConfig
redis_config = RedisConfig(
host="127.0.0.1",
port=6379,
password=None,
namespace="demo_namespace" #使用相同的命名空间来隔离同一个数据库里的不同键
)
store = MCPStore.setup_store(cache=redis_config, only_db=True) #这里配置only_db
store.for_store().list_services()更多细节参考 setup_store 配置见文档
API 模式
新的版本移除了 api 模式直接启动，带来的效果是显著的，mcpstore不再强依赖fastapi包，也可以自己灵活的定制路由和复杂的网络情况
旧版本的api被独立出来做成了示例的mini项目，可以快速启动。
docker部署
提供了一些 docker 的配置方便大家尝试，本项目的初衷是做一个更方便好用的 mcp 管理的包，并不偏向于完成一个项目的构建，所以项目设计的可能不太完善和成熟，欢迎大家提出意见谢谢
Star History
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McpStore 仍在高频更新中，欢迎反馈与建议。
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