Plugged.in MCP Server

官方

一个综合性代理，将多个MCP服务器整合为单一MCP。它提供跨服务器的工具、提示、资源和模板的发现与管理，并包含一个用于构建MCP服务器时进行调试的游乐场。

GitHub

131

文档

plugged.in MCP 中心 — 代理 · 知识 · 记忆 · 工具

AI 数据交换的十字路口

一个统一的 MCP 中心，为你的 AI 提供知识、记忆和工具——而不仅仅是代理。通过单一连接管理和测试所有 MCP 服务器，同时为跨客户端的文档感知和记忆增强工作流提供支持。

📋 概述

plugged.in MCP 代理服务器是一个强大的中间件，可将多个模型上下文协议 (MCP) 服务器聚合到一个统一的接口中。它从 plugged.in 应用获取工具、提示和资源配置，并智能地将请求路由到相应的底层 MCP 服务器。

该代理可与任何 MCP 客户端（Claude、Cline、Cursor 等）无缝集成，同时通过 plugged.in 生态系统提供高级管理功能。

中心支柱：知识 · 记忆 · 工具 · 代理

知识（RAG v2 / AI 文档交换）
通过统一、可溯源感知的文档检索来搜索和增强模型输出。MCP 服务器可以在你的库中创建和管理文档，并支持版本控制、可见性控制和模型溯源。使用内置的 RAG 跨所有已连接来源进行搜索，并返回相关片段和元数据。

记忆（持久化 AI 记忆）
跨会话存活的长期、工作区/配置文件范围的记忆。该中心与 plugged.in 应用的持久化记忆集成，因此代理操作和洞察可以跨任务存储和调用。内置的记忆工具已在路线图中，将在相同的认证模型下提供低摩擦的 get/put/search 模式。

工具
将内置功能与下游 MCP 服务器（STDIO、SSE、Streamable HTTP）聚合。工具发现会被缓存，并可按需刷新；中心级别的发现可为任何 MCP 客户端返回统一的目录。该中心支持工具、资源、资源模板和提示。

代理
为每个客户端提供单一连接。以 STDIO（默认）或 Streamable HTTP 模式运行，支持可选的 API 认证和无状态模式。适用于 Claude Desktop、Cline、Cursor、MCP Inspector 等；在集中管理策略和遥测的同时，保留你现有的客户端配置。

⭐ 如果你觉得这个项目有用，请考虑在 GitHub 上给它一颗星！ 这有助于我们触达更多开发者，并激励我们持续改进。

✨ 主要特性

🚀 核心能力

内置 AI 游乐场：无需任何客户端设置，即可使用 Claude、Gemini、OpenAI 和 xAI 即时测试你的 MCP
通用 MCP 兼容性：适用于任何 MCP 客户端，包括 Claude Desktop、Cline 和 Cursor
多服务器支持：连接 STDIO、SSE 和 Streamable HTTP MCP 服务器
双传输模式：以 STDIO（默认）或 Streamable HTTP 服务器模式运行代理
统一文档搜索：使用内置的 RAG 功能跨所有已连接服务器进行搜索
AI 文档交换（RAG v2）：MCP 服务器可以在你的库中创建和管理文档，并带有完整的溯源信息
来自任何模型的通知：接收实时通知，并支持可选的邮件发送
多工作区层：一键切换不同的 MCP 配置集
API 驱动的代理：从 plugged.in 应用 API 获取能力，而非直接发现
完整的 MCP 支持：处理工具、资源、资源模板和提示
自定义指令：支持以 MCP 提示格式编写的服务器特定指令

🎯 v1.5.0 新增功能（RAG v2 - AI 文档交换）

AI 文档创建：MCP 服务器现在可以直接在你的库中创建文档
- 完整的模型溯源追踪（哪个 AI 创建/更新了文档）
- 带有变更追踪的版本历史
- 通过 SHA-256 哈希进行内容去重
- 支持多种格式：MD、TXT、JSON、HTML、PDF 等
高级文档搜索：增强的 RAG 查询，支持 AI 过滤
- 按 AI 模型、提供商、日期范围、标签和来源类型过滤
- 带有相关性评分的语义搜索
- 自动生成带有关键词高亮的片段
- 支持过滤：ai_generated、upload 或 api 来源
通过 MCP 进行文档管理：
- 设置文档可见性：私有、工作区或公开
- 文档版本的父子关系
- 基于配置文件的组织以及基于项目的作用域
- 文档处理的实时进度追踪

🎯 v1.4.0 功能（Registry v2 支持）

OAuth 令牌管理：为 Streamable HTTP MCP 服务器提供无缝的 OAuth 认证处理
- 从 plugged.in 应用自动获取令牌
- 安全的令牌存储和刷新机制
- 无需客户端认证
增强的通知系统：双向通知支持
- 向 plugged.in 应用发送通知
- 从 MCP 服务器接收通知
- 将通知标记为已读/未读
- 以编程方式删除通知
趋势分析：实时活动追踪
- 每次工具调用都会被记录和追踪
- 为趋势服务器计算做出贡献
- 使用量指标和流行度洞察
注册表集成：完全支持 Registry v2 功能
- 从注册表自动发现服务器
- 安装追踪和指标
- 社区服务器支持

📦 v1.1.0 功能

Streamable HTTP 支持：完全支持使用 Streamable HTTP 传输的下游 MCP 服务器
HTTP 服务器模式：以 HTTP 服务器模式运行代理，支持可配置端口
灵活的认证：为 HTTP 端点提供可选的 Bearer 令牌认证
会话管理：可选择有状态（基于会话）或无状态操作模式

🎯 v1.0.0 核心功能

实时通知：通过全面的通知支持追踪所有 MCP 活动
RAG 集成：通过 plugged.in 应用支持文档增强查询
检查器脚本：用于调试和开发的自动化测试工具
健康监控：内置 ping 端点用于连接监控

🔧 工具类别

代理提供两种不同类别的工具：

🔧 静态内置工具（始终可用）

这些工具内置于代理中，无需任何服务器配置即可工作：

pluggedin_discover_tools - 带有缓存的智能发现，可即时获取结果
pluggedin_ask_knowledge_base - 跨文档的 RAG 搜索，支持 AI 过滤功能
pluggedin_send_notification - 发送通知，支持可选的邮件发送
pluggedin_create_document - 在你的库中创建 AI 生成的文档
pluggedin_list_documents - 列出文档，支持过滤选项
pluggedin_search_documents - 通过查询搜索特定文档
pluggedin_get_document - 通过 ID 检索特定文档的完整内容
pluggedin_update_document - 更新或追加现有文档

📋 剪贴板工具（记忆系统）

pluggedin_clipboard_set - 按名称（语义键）或索引设置剪贴板条目
pluggedin_clipboard_get - 按名称、索引获取剪贴板条目，或列出所有条目
pluggedin_clipboard_delete - 按名称、索引删除剪贴板条目，或清除所有条目
pluggedin_clipboard_list - 列出所有剪贴板条目及其元数据
pluggedin_clipboard_push - 使用自动递增索引推送一个值（栈推送）
pluggedin_clipboard_pop - 弹出索引最高的条目（后进先出行为）

⚡ 动态 MCP 工具（来自已连接服务器）

这些工具来自你配置的 MCP 服务器，可以开启/关闭：

数据库工具（PostgreSQL、SQLite 等）
文件系统工具
API 集成工具
来自任何 MCP 服务器的自定义工具

发现工具智能地展示这两种类别，让 AI 模型能够立即访问所有可用的功能。

🚀 发现工具用法

# Quick discovery - returns cached data instantly
pluggedin_discover_tools()

# Force refresh - shows current tools + runs background discovery  
pluggedin_discover_tools({"force_refresh": true})

# Discover specific server
pluggedin_discover_tools({"server_uuid": "uuid-here"})

示例响应：

## 🔧 Static Built-in Tools (Always Available):
1. **pluggedin_discover_tools** - Smart discovery with caching
2. **pluggedin_rag_query** - RAG v2 search across documents with AI filtering  
3. **pluggedin_send_notification** - Send notifications
4. **pluggedin_create_document** - (Coming Soon) Create AI-generated documents

## ⚡ Dynamic MCP Tools (8) - From Connected Servers:
1. **query** - Run read-only SQL queries
2. **generate_random_integer** - Generate secure random integers
...

📋 剪贴板使用示例

剪贴板系统为 AI 工作流提供持久化记忆：

# Store a named entry (upserts if exists)
pluggedin_clipboard_set({
  "name": "customer_context",
  "value": "{\"name\": \"John Doe\", \"account_id\": \"12345\"}",
  "contentType": "application/json"
})

# Store an indexed entry for ordered pipelines
pluggedin_clipboard_set({
  "idx": 0,
  "value": "First pipeline step result",
  "createdByTool": "data_processor"
})

# Push to stack (auto-incrementing index)
pluggedin_clipboard_push({
  "value": "Analysis result from step 1",
  "contentType": "text/plain"
})

# Get a specific entry by name
pluggedin_clipboard_get({"name": "customer_context"})

# Pop from stack (LIFO - returns and removes highest index)
pluggedin_clipboard_pop()

# List all entries with metadata
pluggedin_clipboard_list({"limit": 20})

# Delete specific entry
pluggedin_clipboard_delete({"name": "customer_context"})

# Clear all clipboard entries
pluggedin_clipboard_delete({"clearAll": true})

📚 RAG v2 使用示例

增强的 RAG v2 系统允许 MCP 服务器创建和搜索带有完整 AI 溯源的文档：

# Search for documents created by specific AI models
pluggedin_rag_query({
  "query": "system architecture",
  "filters": {
    "modelName": "Claude 3 Opus",
    "source": "ai_generated",
    "tags": ["technical"]
  }
})

# Search across all document sources
pluggedin_rag_query({
  "query": "deployment guide",
  "filters": {
    "dateFrom": "2024-01-01",
    "visibility": "workspace"
  }
})

# Future: Create AI-generated documents (Coming Soon)
pluggedin_create_document({
  "title": "Analysis Report",
  "content": "# Market Analysis\n\nDetailed findings...",
  "format": "md",
  "tags": ["analysis", "market"],
  "metadata": {
    "model": {
      "name": "Claude 3 Opus",
      "provider": "Anthropic"
    }
  }
})

🚀 快速开始

前提条件

Node.js 18+（推荐 v20+）
来自 plugged.in 应用的 API 密钥（在 plugged.in/api-keys 获取）

安装

# Install and run with npx (latest v1.0.0)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

🔄 升级到 v1.0.0

对于现有安装，请参阅我们的迁移指南以获取详细的升级说明。

# Quick upgrade
npx -y @pluggedin/[email protected] --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

MCP 客户端配置

Claude Desktop

将以下内容添加到你的 Claude Desktop 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cline

将以下内容添加到你的 Cline 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor

对于 Cursor，你可以使用命令行参数代替环境变量：

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

⚙️ 配置选项

环境变量

变量	描述	必需	默认值
`PLUGGEDIN_API_KEY`	来自 plugged.in 应用的 API 密钥	是	-
`PLUGGEDIN_API_BASE_URL`	plugged.in 应用的基础 URL	否	`https://plugged.in`

命令行参数

命令行参数优先于环境变量：

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY --pluggedin-api-base-url https://your-custom-url.com

传输选项

选项	描述	默认值
`--transport <type>`	传输类型：`stdio` 或 `streamable-http`	`stdio`
`--port <number>`	Streamable HTTP 服务器的端口	`12006`
`--stateless`	为 Streamable HTTP 启用无状态模式	`false`
`--require-api-auth`	要求 Streamable HTTP 请求提供 API 密钥	`false`

如需完整的选项列表：

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --help

🌐 Streamable HTTP 模式

代理可以作为 HTTP 服务器运行，而不是 STDIO，从而支持基于 Web 的访问和远程连接。

基本用法

# Run as HTTP server on default port (12006)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# Custom port
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --port 8080 --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# With authentication required
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --require-api-auth --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# Stateless mode (new session per request)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --stateless --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

HTTP 端点

POST /mcp - 发送 MCP 消息
GET /mcp - 服务器发送事件流（可选）
DELETE /mcp - 终止会话
GET /health - 健康检查端点

会话管理

在有状态模式（默认）下，使用 mcp-session-id 头来维护会话：

# First request creates a session
curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

# Subsequent requests use the same session
curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "mcp-session-id: YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"tool_name"},"id":2}'

认证

使用 --require-api-auth 时，将你的 API 密钥作为 Bearer 令牌包含在内：

curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"ping","id":1}'

🐳 Docker 用法

你也可以使用 Docker 构建和运行代理服务器。

构建镜像

确保你已安装并运行 Docker。导航到 pluggedin-mcp 目录并运行：

docker build -t pluggedin-mcp-proxy:latest .

包含一个 .dockerignore 文件以优化构建上下文。

运行容器

STDIO 模式（默认）

以 STDIO 模式运行容器以进行 MCP Inspector 测试：

docker run -it --rm \
  -e PLUGGEDIN_API_KEY="YOUR_API_KEY" \
  -e PLUGGEDIN_API_BASE_URL="YOUR_API_BASE_URL" \
  --name pluggedin-mcp-container \
  pluggedin-mcp-proxy:latest

Streamable HTTP 模式

以 HTTP 服务器模式运行容器：

docker run -d --rm \
  -e PLUGGEDIN_API_KEY="YOUR_API_KEY" \
  -e PLUGGEDIN_API_BASE_URL="YOUR_API_BASE_URL" \
  -p 12006:12006 \
  --name pluggedin-mcp-http \
  pluggedin-mcp-proxy:latest \
  --transport streamable-http --port 12006

替换 YOUR_API_KEY 和 YOUR_API_BASE_URL（如果不使用默认的 https://plugged.in）。

使用 MCP Inspector 测试

当容器运行时，你可以使用 MCP Inspector 连接到它：

npx @modelcontextprotocol/inspector docker://pluggedin-mcp-container

这将连接到正在运行的容器的标准输入/输出。

停止容器

在 docker run 正在执行的终端中按 Ctrl+C。--rm 标志确保容器在停止时自动移除。

☁️ Smithery 云部署

将 plugged.in MCP 代理部署到 Smithery Cloud，以获得托管、始终可用的 MCP 服务器访问。

快速开始

访问 smithery.ai 并登录
连接你的 GitHub 账户并选择 pluggedin-mcp 仓库
在 Smithery 界面中配置你的 Plugged.in API 密钥
部署并获取你的 HTTPS 端点

优势

全天候可用：你的代理始终运行
零配置：Smithery 自动从 smithery.yaml 检测设置
自动扩缩：处理多个并发连接
Web 访问：非常适合 Web 应用和远程客户端

文档

有关完整的部署说明、配置选项、故障排除和技术细节，请参阅：

📖 Smithery 部署指南

自主代理（预览版）

该中心旨在端到端地支持代理循环：

MCP Client  →  plugged.in MCP Hub  →  (Plan → Act → Reflect)
                                ↘  Knowledge  ↘  Memory  ↘  Tools

规划 — 推导目标和约束，形成任务图。
行动 — 从统一目录中调用工具；在 STDIO/SSE/HTTP 服务器之间安全路由。
反思 — 将结果持久化到记忆和知识（文档、笔记、工件）中，以改进后续步骤。

安全与运维
在可流式 HTTP 模式下启用 --require-api-auth；对命令、参数和环境变量使用允许列表。将服务器级验证与针对提示注入加固的客户端提示相结合。利用现有的日志记录/遥测来跟踪工具使用和文档变更。

🏗️ 系统架构

plugged.in MCP 代理服务器充当 MCP 客户端与多个底层 MCP 服务器之间的桥梁：

sequenceDiagram
    participant MCPClient as MCP Client (e.g. Claude Desktop)
    participant PluggedinMCP as plugged.in MCP Proxy
    participant PluggedinApp as plugged.in App
    participant MCPServers as Underlying MCP Servers

    MCPClient ->> PluggedinMCP: Request list tools/resources/prompts
    PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get capabilities via API
    PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return capabilities (prefixed)

    MCPClient ->> PluggedinMCP: Call tool/read resource/get prompt
    alt Standard capability
        PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Resolve capability to server
        PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return server details
        PluggedinMCP ->> MCPServers: Forward request to target server
        MCPServers ->> PluggedinMCP: Return response
    else Custom instruction
        PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get custom instruction
        PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return formatted messages
    end
    PluggedinMCP ->> MCPClient: Return response

    alt Discovery tool (Smart Caching)
        MCPClient ->> PluggedinMCP: Call pluggedin_discover_tools
        alt Cached data available
            PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Check cached capabilities
            PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return cached tools/resources/prompts
            PluggedinMCP ->> MCPClient: Return instant results (static + dynamic)
        else Force refresh or no cache
            PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Trigger background discovery
            PluggedinMCP ->> MCPClient: Return current tools + "discovery running"
            PluggedinApp ->> MCPServers: Connect and discover capabilities (background)
            MCPServers ->> PluggedinApp: Return fresh capabilities
        end
    end

🔄 工作流程

配置：代理从 plugged.in 应用获取服务器配置
智能发现（pluggedin_discover_tools）：
- 缓存检查：首先检查现有缓存数据（< 1 秒）
- 即时响应：立即返回静态工具 + 缓存的动态工具
- 后台刷新：对于 force_refresh=true，在显示当前工具的同时在后台运行发现
- 全新发现：仅在没有缓存数据时才运行完整发现
能力列表：代理从 plugged.in 应用 API 获取已发现的能力
- tools/list：从 /api/tools 获取（包括静态 + 动态工具）
- resources/list：从 /api/resources 获取
- resource-templates/list：从 /api/resource-templates 获取
- prompts/list：从 /api/prompts 和 /api/custom-instructions 获取，合并结果
能力解析：代理将能力解析到目标服务器
- tools/call：从工具名称解析前缀，在内部映射中查找服务器
- resources/read：调用 /api/resolve/resource?uri=... 获取服务器详细信息
- prompts/get：检查自定义指令前缀或调用 /api/resolve/prompt?name=...
请求路由：请求被路由到相应的底层 MCP 服务器
响应处理：来自底层服务器的响应返回给客户端

🔒 安全功能

plugged.in MCP 代理实施了全面的安全措施来保护你的系统和数据：

输入验证与净化

命令注入防护：所有命令和参数在执行前都根据允许列表进行验证
环境变量安全：安全解析 .env 文件，正确处理引号和多行值
令牌验证：针对 API 密钥和认证令牌使用强正则表达式模式（32-64 个十六进制字符）

网络安全

SSRF 防护：URL 验证阻止访问：
- 本地主机和回环地址（127.0.0.1, ::1）
- 私有 IP 范围（10.x, 172.16-31.x, 192.168.x）
- 链路本地地址（169.254.x）
- 多播和保留范围
- 常见的内部服务端口（SSH、数据库等）
头部验证：通过以下方式防止头部注入：
- 危险头部拦截
- 符合 RFC 7230 的头部名称验证
- 控制字符检测
- 头部大小限制（最大 8KB）
速率限制：
- 工具调用：每分钟 60 个请求
- API 调用：每分钟 100 个请求
错误净化：通过净化错误消息防止信息泄露

进程安全

安全命令执行：使用 execFile() 而非 exec() 以防止 shell 注入
命令允许列表：仅允许执行：
- node、npx - Node.js 命令
- python、python3 - Python 命令
- uv、uvx、uvenv - UV Python 工具
参数净化：从所有参数中移除 shell 元字符和控制字符
环境变量验证：仅允许包含下划线的字母数字键

可流式 HTTP 安全

惰性认证：工具发现不需要认证，提高了兼容性
会话安全：加密安全的会话 ID 生成
CORS 保护：为 Web 访问提供可配置的 CORS 头部
请求大小限制：防止通过大负载进行 DoS 攻击

安全工具

一个专用的 security-utils.ts 模块提供：

Bearer 令牌验证
带 SSRF 保护的 URL 验证
命令参数净化
环境变量验证
速率限制实现
错误消息净化

有关详细的安全实现，请参阅 SECURITY.md。

🧩 与 plugged.in 应用集成

plugged.in MCP 代理服务器旨在与 plugged.in 应用无缝协作，该应用提供：

用于管理 MCP 服务器配置的 Web 界面
集中式能力发现（工具、资源、模板、提示）
RAG v2 文档库：上传文档并启用 AI 生成的内容，并附有完整归属
自定义指令管理
支持不同配置集的多工作区
用于测试 MCP 工具与任何 AI 模型的交互式游乐场
用户认证和 API 密钥管理
AI 文档交换：创建、搜索和管理文档，并跟踪模型归属

📚 相关资源

🤝 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

📝 最近更新

版本 1.9.0（2025 年 9 月）- 安全增强

🔒 增强的 HTML 净化

行业标准净化：用 sanitize-html 库替换了基于自定义正则表达式的 HTML 净化
XSS 防护：全面防护跨站脚本攻击
HTML 属性安全：增强了 HTML 属性上下文（引号、& 符号）的净化
格式字符串注入：修复了日志记录中的格式字符串注入漏洞
安全测试：为所有净化功能提供了全面的测试覆盖

🛡️ 安全改进

CodeQL 合规：解决了 GitHub CodeQL 分析发现的所有安全漏洞
输入验证：加强了所有功能的输入验证和净化
依赖更新：添加了 sanitize-html 以实现强大的 HTML 内容过滤
测试覆盖：增强了安全测试套件，包含 XSS 攻击防护验证

版本 1.5.0（2025 年 1 月）- RAG v2

🤖 AI 文档交换

AI 生成的文档：MCP 服务器现在可以在你的库中创建文档，并附有完整的 AI 归属
模型归属跟踪：完整记录哪些 AI 模型创建或更新了每个文档
高级文档搜索：按 AI 模型、提供商、日期、标签和来源类型筛选
文档版本控制：跟踪 AI 生成内容的更改并维护版本历史
多源支持：来自上传、AI 生成或 API 集成的文档

🔍 增强的 RAG 能力

语义搜索：通过 PostgreSQL 全文搜索改进了相关性评分
智能筛选：按可见性、模型归属和文档来源筛选结果
片段生成：自动提取片段并高亮关键词
性能优化：通过优化索引加快查询速度

版本 1.2.0（2025 年 1 月）

🔒 安全增强

URL 验证：全面的 SSRF 防护，阻止私有 IP、本地主机和危险端口
命令允许列表：仅允许执行已批准的命令（node、npx、python 等）
头部净化：防止头部注入攻击
惰性认证：通过免认证工具发现提高了 Smithery 兼容性

🚀 性能改进

优化的 Docker 构建：多阶段构建以实现最小容器占用
仅生产依赖：从 Docker 镜像中排除测试文件和开发依赖
资源效率：专为在资源受限的环境中部署而设计

🔧 技术改进

增强了可流式 HTTP 传输中的错误处理
更好的会话清理和内存管理
改进了 TypeScript 类型和代码组织

版本 1.1.0（2024 年 12 月）

🚀 新功能

可流式 HTTP 支持：使用现代可流式 HTTP 传输连接下游 MCP 服务器
HTTP 服务器模式：将代理作为 HTTP 服务器运行，以实现基于 Web 的访问
灵活的会话管理：在无状态或有状态模式之间选择
认证选项：为 HTTP 端点提供可选的 Bearer 令牌认证
健康监控：用于服务监控的 /health 端点

🔧 技术改进

将 MCP SDK 更新至 v1.13.1 以获得最新的协议支持
添加了 Express.js 集成以实现 HTTP 服务器功能
增强了 TypeScript 类型以改善开发者体验

版本 1.0.0（2025 年 6 月）

🎯 主要功能

实时通知系统：通过全面的通知支持跟踪所有 MCP 活动
RAG 集成：通过 plugged.in 应用支持文档增强查询
检查器脚本：用于调试和开发的新自动化测试工具
健康监控：用于连接监控的内置 ping 端点

🔒 安全增强

输入验证：对所有输入进行行业标准的验证和净化
URL 安全：增强了 URL 验证和 SSRF 防护
环境安全：使用 dotenv 安全解析环境变量
错误净化：防止错误响应中的信息泄露

🐛 错误修复

修复了 JSON-RPC 协议干扰（stdout 与 stderr 分离）
解决了开发环境的本地主机 URL 验证问题
修复了检查器脚本中的 API 密钥处理
提高了连接稳定性和内存管理

🔧 开发者工具

用于自动化测试的新检查器脚本
改进了错误消息和调试能力
使用正确的 stderr 的结构化日志记录
增强了 TypeScript 类型安全

有关完整详细信息，请参阅发布说明。

🧪 测试与开发

本地开发

测试包含在内用于开发目的，但从 Docker 构建中排除以最小化容器占用。

# Run tests locally
npm test
# or
./scripts/test-local.sh

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

# Run tests with UI
npm run test:ui

轻量级 Docker 构建

Docker 镜像经过优化以实现最小占用：

多阶段构建过程
最终镜像中仅包含生产依赖
排除测试文件和开发依赖
针对资源受限的环境进行了优化

# Build optimized Docker image
docker build -t pluggedin-mcp .

# Check image size
docker images pluggedin-mcp

📄 许可证

本项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

受 MCP 代理服务器启发
基于模型上下文协议构建