统一管理你的 MCP——MCP Router(以codex为例)| 保姆级教程

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最近在折腾 Codex 和 MCP
 这里分享一个工具MCP Router,一键配置你的所有IDE使用到的mcp。下面分享一下我的完整配置流程,踩过的坑也帮你避掉。

一、为什么要用 MCP Router?

  • MCP Router 就像 网关:你只要在它这里配置一次,后续 VSCode / Codex / Cursor 等客户端都能用,不用重复折腾。

  • 支持一键导入 JSON,大量 MCP 服务一秒生效。

  • 还能帮你管理 Key、环境变量,省时省力。

一句话:MCP Router = 统一 MCP 中台


二、安装准备

访问 mcp-router/mcp-router: A Unified MCP Server Management App地址,Releases内下载exe版本;

三、编辑Codex配置文件

用记事本 / VSCode 打开 config.toml。 把你的 mcp-router 配置写进去

Codex 默认配置文件在:

 C:\Users\Jack\.codex\config.toml

用 VSCode 打开,写入:

 model = "gpt-5-codex"
 ​
 [mcp_servers.mcp-router]
 command = "C:\\Node\\node.exe"
 args = ["C:\\Users\\Jack\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\mcpr-cli\\dist\\mcpr.js", "connect"]
 env = { 
   SystemRoot = 'C:\WINDOWS',
   COMSPEC = 'C:\WINDOWS\system32\cmd.exe',
   MCPR_TOKEN = "你的KEY"
 }
 ​
 [projects.'\\?\C:\Work\project_name']
 trust_level = "trusted"
 ​
 sandbox_mode = "danger-full-access"
 approval_policy = "never"
 network_access = "enabled"

你需要确定三样东西:

Node.js 的路径(command 部分)

mcpr-cli 的路径(args 部分)

MCPR_TOKEN 填你在 MCP Router 应用里生成的 Key。

🔹 1. 确认 Node.js 的路径

  1. 打开 命令提示符(cmd)PowerShell

  2. 输入:

     where node

  3. 你会看到类似这样的结果:

     C:\Program Files\nodejs\node.exe

    这就是 Node 的实际路径,你要把它填到 command 里。

👉 比如:

 command = "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe"

🔹 2. 确认 mcpr-cli 的路径

  1. 仍然在命令提示符里输入:

     npm list -g mcpr-cli

    或者

     npm root -g

    第二个命令会显示全局 npm 包的安装目录,例如:

     C:\Users\Jack\AppData\Roaming\npm\node_modules

  2. 在这个目录下找到 mcpr-cli 文件夹。 路径应该像这样:

     C:\Users\Jack\AppData\Roaming\npm\node_modules\mcpr-cli\dist\mcpr.js

👉 你要把它写到 args 里,例如:

 args = ["C:\\Users\\Jack\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\mcpr-cli\\dist\\mcpr.js", "connect"]

🔹 没装Node和mcpr-cli的看这里

1. 装 Node.js

  • 去 Node.js 官网 下载 LTS 版本,一路下一步。

  • 装好后,打开 CMD 输入:

     where node

    我的是:

     C:\Node\node.exe

    记下来,后面配置要用。

2. 装 mcpr-cli

  • 在 CMD 里执行:

     npm install -g mcpr-cli
     npm root -g
  • 第二个命令会告诉你全局安装目录,比如:

     C:\Users\Jack\AppData\Roaming\npm\node_modules
  • 找到:

     mcpr-cli\dist\mcpr.js

    这就是 CLI 的入口文件。


三、获取 MCPR_TOKEN

  1. 打开下载好的 MCP Router.exe

  2. How To Use 窗口里,就能看到一串token

  1. 复制下来,这就是你的 MCPR_TOKEN(相当于密码)。


四、一键导入 5个常用 MCP

懒人福音:直接写好一个 JSON,丢给 MCP Router 一次性导入。

mcp5.json

 
{
   "mcpServers": {
     "context7": {
       "command": "npx",
       "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"],
       "env": {}
     },
     "mcp-deepwiki": {
       "command": "npx",
       "args": ["-y", "mcp-deepwiki@latest"],
       "env": {}
     },
     "playwright": {
       "command": "npx",
       "args": ["@playwright/mcp@latest"],
       "env": {}
     },
     "sequential-thinking": {
       "command": "npx",
       "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"],
       "env": {}
     },
     "open-websearch": {
       "command": "npx",
       "args": ["-y", "open-websearch@latest"],
       "env": {
         "MODE": "stdio",
         "DEFAULT_SEARCH_ENGINE": "duckduckgo",
         "ALLOWED_SEARCH_ENGINES": "duckduckgo,bing,brave"
       }
     }
   }
 }

导入方法:

  1. 打开 MCP Router

  2. 点击 Import from JSON

搞定后,你能看到 5 个 MCP 服务都进来了:

  • Context7

  • DeepWiki

  • Playwright

  • Sequential-Thinking

  • Open-Websearch

👉 重点:这 5 个都 不需要 API Key,开箱即用。

问题:可能重启后遇到codex卡住访问界面的情况,是npm 和Codex CLI的问题

Windows 下 Codex CLI + MCP 安装配置教程

1️⃣ 安装 Node.js

  • 推荐 Node.js LTS(20.x 或 22.x)

  • 下载地址:https://nodejs.org

  • 安装时勾选 Add to PATH


2️⃣ 设置 npm 全局安装目录

默认全局安装在 C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\npm,可能会乱。 我们改成一个干净目录:

 npm config set prefix "C:\Users\Jack\npm-global"

3️⃣ 安装 Codex CLI

切换到国内镜像(加快速度):

 npm config set registry https://registry.npmmirror.com

清缓存:

 npm cache clean --force

安装 Codex CLI:

 npm install -g @openai/codex

安装完成后,在 C:\Users\Jack\npm-global 下能看到:

 codex
 codex.cmd
 codex.ps1
 node_modules\

4️⃣ 配置 PATH

把 Codex CLI 路径加入环境变量:

 C:\Users\Jack\npm-global

方法 1:图形界面

  • Win + R → 输入 sysdm.cpl → 回车

  • 高级 → 环境变量 → 用户变量 → Path → 编辑 → 新建 → 粘贴路径

方法 2:PowerShell 一键加(推荐)

 [Environment]::SetEnvironmentVariable(
   "Path",
   $env:Path + ";C:\Users\Jack\npm-global",
   "User"
 )

⚠️ 一定要关闭 PowerShell,再新开一个,才能生效。


5️⃣ 验证 Codex CLI

新开 PowerShell,运行:

 codex --version

👉 输出 codex-cli 0.39.0

 codex login

👉 浏览器跳转,完成授权。

 codex whoami

👉 显示你绑定的账号。

至此,Codex CLI 配置完成 🎉

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<think>嗯,用户这次的问题很聚焦,要求具体说明基于MCP开发AIAgent的最佳实践,并以AgentTARS为案。结合历史对话,用户显然是个技术决策者或开发者,想了解MCP协议如何落地。用户提供的三个引用中,[1]最关键,详细说明了MCP的核心价值是研发范式转移,类似前后端分离;[2]提到行业可能出现协议碎片化风险;[3]则补充了多模态开发场景。但用户最关心的显然是TARS这个实施案。我需要重点拆解MCP开发范式的三层结构(感知层、协议层、工具层),这个框架在引用[1]里虽然没明说但隐含了。用户问“最佳实践”,说明需要可操作的方法论,而不仅是概念。考虑到ta提了两次“AgentTARS示”,应该对具体代码实现感兴趣。安全方面要注意:引用[3]提到企业数据训练,需提醒用户数据合规问题;引用[2]的协议碎片化警告也得包含在挑战部分。技术细节上,MCP的上下文组装机制(token压缩、异步调度)是难点,但用户没明确问底层原理,先放在技术挑战里简要说。突然想到用户可能混淆了MCP和LangChain的区别,需要强调:LangChain是开发框架,MCP是协议标准,这点在扩展实践里用脚手架工具说明会更清晰。TARS的RESTful对接示选得不错,但JSON参数要简化,实际开发时用户会更关心工具描述字段。相关问题的设计要引导用户深化场景:性能工程和异构部署是进阶需求,而工具开发是生态建设关键。最后补上协议选型建议,毕竟引用[2]显示行业有多个竞争标准。</think> 基于 MCP 协议开发 AI Agent 应用的核心在于**协议解耦**与**标准化工具集成**,以下结合 Agent TARS 案详解最佳实践: --- ### **一、MCP 开发范式关键步骤** 1. **分层架构解耦** - **感知层(Perception)**:Agent 接收多模态输入(文本/图像)并理解用户意图 - **协议层(MCP Bridge)**:通过 MCP 标准协议将需求转化为结构化工具调用请求 - **工具层(Tool Ecosystem)**:对接第三方工具(如日历/支付API),无需绑定特定供应商 ```python # MCP 工具调用示(伪代码) def mcp_tool_invoke(tool_name: str, params: dict): payload = { "@context": "https://mcp.ai/context/v1", "action": tool_name, "input": params } return requests.post(MCP_GATEWAY, json=payload) # 通过标准化网关路由 ``` 2. **动态上下文组装** - MCP 自动聚合工具返回的**结构化数据**(如 JSON/CSV) - 通过 Token 压缩算法(如 GIST 压缩)减少上下文长度 - :调用天气工具后自动注入 `{"location": "北京", "temp": 22℃}` 到 LLM 上下文 --- ### **二、Agent TARS 开发实践详解** 1. **工具集成标准化** - **统一描述规范**:所有工具通过 `tool_name.mcp.json` 声明功能 ```json // 支付工具描述文件 { "name": "stripe_payment", "description": "处理信用卡支付", "parameters": { "amount": {"type": "number", "required": true}, "currency": {"type": "string", "default": "USD"} } } ``` - **RESTful 兼容**:传统 API 通过 [MCP-Adapter](https://github.com/tars-agent/mcp-adapter) 转换协议 ``` POST /mcp/tools/stripe_payment Content-Type: application/json {"amount": 99.99} ``` 2. **执行流程优化** ```mermaid graph TD A[用户语音输入] --> B(TARS 意图识别) B --> C{MCP 路由查询} C -->|天气查询| D[调用 Weather.com] C -->|支付| E[调用 Stripe API] D & E --> F[结果标准化封装] F --> G[自然语言生成响应] ``` 3. **工具热插拔实践** - 新增翻译工具时: 1. 部署 `translate.mcp.json` 到工具仓库 2. Agent 自动发现并更新能力目录 ``` > TARS.get_tools() ["weather", "payment", "translate"] # 动态扩展 ``` --- ### **三、关键技术挑战与解决方案** | 挑战 | MCP 方案 | |---------------------|-----------------------------| | 工具响应延迟 | 异步流式传输(SSE) | | 多工具协作 | DAG 工作流引擎 | | 权限控制 | OAuth2.0 + 工具策略标签 | | 协议版本碎片化 | 强制 SemVer 版本校验 [^2] | --- ### **四、扩展实践建议** 1. **混合编排框架** ```python from langchain.agents import AgentExecutor from mcp_integration import MCPToolkit toolkit = MCPToolkit() # 自动加载 MCP 注册中心所有工具 agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools( llm=ChatGPT(), tools=toolkit.get_tools(), verbose=True ) ``` 2. **调试监控闭环** - 使用 MCP 的 `X-MCP-Trace-Id` 头实现全链路追踪 - 工具执行统计看板: ![MCP 监控面板](https://tars.dev/mcp-dashboard.png) --- **
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