索引 MCP 生态:9 个数据源、8 万个服务器与诸多细微差别
Anthropic
OpenAI
作者构建了 Unyly,这是一个 MCP 服务器聚合器,目前收录了来自 9 个数据源的 8 万多个条目。文章详细介绍了技术流程:每晚的数据摄取、去重、解析安装命令、安全扫描、远程服务器健康检查,以及一个通过单一连接向 AI 代理开放整个目录的网关。
一年半前,MCP 服务器还只有几十个,现在已有数万个,让人很难找到合适的。作者正在构建 Unyly,一个聚合器,目前收录了来自九个来源的超过 80,000 条条目:官方 MCP 注册表、GitHub、npm、PyPI、crates.io、Docker MCP Catalog、Smithery、Glama 和 PulseMCP。每个来源都有其特殊性:GitHub 搜索 API 每次查询最多返回 1000 条结果,因此他们按星标范围切片;PyPI 没有搜索 API,所以他们下载一个 42 MB 的简单索引并过滤出“mcp”;PulseMCP 有半数请求会随机返回 410 Gone,通过重试和退避来处理。他们按来源和别名去重,优先保留经过策划的条目,并过滤掉约 30% 并非真正服务器的包。他们从不猜测安装命令,而是从仓库解析出真实命令;如果未知,页面会链接到仓库。每个服务器都会经过静态安全扫描,生成一个分数,在安装前显示。远程 MCP 端点每小时用一次真实的 JSON-RPC 初始化请求进行健康检查。位于 gateway.unyly.org/mcp 的网关通过一个采用 OAuth 2.1 的远程服务器向代理公开整个目录,提供三个元工具:search_mcps、list_mcp_tools 和 use_mcp_tool。实时统计和目录地图发布在 unyly.org/stats 和 unyly.org/mcp-directories。目录免费,没有付费推荐位;服务器所有者可以通过 unyly.org/submit 提交。
来源: Habr — хаб ИИ —
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