英文原文: https://argusic.com/subject/mcp-bridge

MCP-Bridge

一个中间件,用于提供兼容 OpenAI 的端点,可调用 MCP 工具。

借助 mock 可运行来源:GitHubPythonMITcommit df1dcc58cac7

Python,MIT 许可证. 项目的自我描述:ai、claude、mcp、mcp server、mcp servers、model context protocol、openai 和 openai api.

MCP-Bridge 可以运行,其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 1.5 分钟完成了安装,遇到 1 个错误,并在无人协助的情况下全部修复,整个会话都被记录了下来。

uv sync installed all 70 dependencies and built the project, the server starts and responds to health (200), MCP tools/prompts/resources (200 each), docs (200), and SSE endpoint (200). The /v1/models endpoint returns 500 because no inference server is configured.

agent 在干净的机器上最终得到的结果,用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 92,满分 100(该项目各次运行得分的平均值)。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
92 / 100
验证运行的成本
0.11 USD(实测)
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
922
fork 数
117
未关闭的 issue
36
关注者
8
大小
1 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub,链接见本页顶部,更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0);每个数字都链接到一个运行页面,附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值,而非估算。

哪里出了问题,用 agent 自己的话说

agent 的原话,最严重的排在最前,从不改写成建议。

  • pydantic field name 'json' shadows parent attribute in InitialSettings
安装时间
2 分钟
从冷启动机器到完成
6 分钟
遇到并修复的错误
遇到 1 个,在无人协助的情况下修复了 1 个
结果是如何证明的
curl -s http://127.0.0.1:8000/health returned 200 with body {"status":"ok","unhealthy_events":[]}; GET /mcp/tools returned 200 {}; GET /mcp/prompts returned 200 {}; GET /mcp/resources returned 200 {}; GET /docs returned 200; GET /mcp-server/sse/ returned 200
使用的模型 token
723,613
测试的确切 commit
df1dcc58cac7
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容,让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失,从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行,没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算,因此这里测量的是它能否运行,而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行,与录制时完全一致。

exec
/bin/sh -lc 'ps aux | grep -E "mcp_bridge|uvicorn" | grep -v grep | head -5' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
runner       903  0.0  0.0 205540 30404 ?        Ssl  01:21   0:00 uv run python -m mcp_bridge.main
runner       907  2.6  0.0 216112 133144 ?       Sl   01:21   0:00 /work/repo/.venv/bin/python -m m…
All endpoints are functioning correctly. Let me clean up the server and finalize.
exec
/bin/sh -lc "ps aux | grep -E \"mcp_bridge|uvicorn\" | grep -v grep | awk '{print "'$2}'"' | xargs …
 succeeded in 0ms:
server stopped
tokens used
723,613

回放完整会话,从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent,一个容器,没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目,运行它,并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录:终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实,而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 用 1.5 分钟完成安装,快于 Argusic 测量过的 230 个同类项目的中位数。
  • 在无人介入的情况下从全部 1 个错误中恢复,说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 采用 MIT 许可证,以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态,因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行,不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中,MCP-Bridge 达到运行状态的速度排名第 36,231 个项目中有 152 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行92.000.11

主题 (来自 GitHub)

aiclaudemcpmcp-servermcp-serversmodel-context-protocolopenaiopenai-api

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页;使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/MCP-Bridge.svg)](https://argusic.com/subject/mcp-bridge)

常见问题

MCP-Bridge 能运行吗?
MCP-Bridge 可以运行,外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它,用时 2 分钟,过程中遇到 1 个错误,并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 MCP-Bridge 的?
在一台全新的一次性机器上进行,每条命令都被记录,仓库固定在 commit df1dcc58cac7。共记录了 1 次尝试,完整方法见方法论页面。
测试 MCP-Bridge 花了多少钱?
得出该结论的那次运行花费 0.11 USD:这是真实的算力和模型成本,而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
MCP-Bridge 安装需要多长时间?
在决定该结论的那次运行中,从干净的机器到运行状态用了 1.5 分钟。这是一次实测的尝试,不是平均值。
MCP-Bridge 需要 GPU 吗?
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 MCP-Bridge 时会出现什么问题?
已记录的运行中出现了 1 个问题,其中 1 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
MCP-Bridge 与其他替代方案相比如何?
在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中,MCP-Bridge 达到运行状态的速度排名第 36,231 个项目中有 152 个达到了运行状态。
MCP-Bridge 的证据在哪里?
这次已记录的运行都在本页上,每次都链接到完整的 log 和终端录屏,并连同 sha256 指纹一起保存,因此无法被悄悄篡改。

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