MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер

При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…

Каждый MCP-сервер — это отдельный процесс, отдельная конфигурация, отдельная точка отказа. Файл конфигурации MCP обрастает десятками записей, а управление этим стадом серверов превращается в еще одну проблему. Где лежит файл конфигурации MCP для конкретного агентского приложения — лучше было бы выбирать самому, например, держать его прямо в папке проекта. Кроме того, имя mcp-сервера, в принципе не так важно для LLM как имена и описание инструментов в нем, так что одного, но полного списка инструментов (функций) было бы достаточно.

Что если бы можно было запустить один сервер, который автоматически подтягивал бы все остальные?

Решение: MCP Aggregator🔌

который:

✅ Читает единый MCP.json с конфигурацией всех серверов
✅ Автоматически запускает их как дочерние процессы
✅ Проксирует все инструменты через единый интерфейс
✅ Управляет жизненным циклом (автоперезапуск при падении)
✅ Работает с любым MCP-клиентом

Как это работает

Агрегатор работает как MCP-клиент для дочерних серверов и как MCP-сервер для приложения. Он:

1. Парсит MCP.json и находит все сконфигурированные серверы

2. Запускает каждый через StdioClientTransport

3. Запрашивает capabilities (tools/list, resources/list, prompts/list)

4. Регистрирует их под своими именами с префиксами

5. Проксирует вызовы инструментов к нужному серверу

Пространство имён инструментов

Чтобы избежать конфликтов имён, все инструменты получают префикс сервера:

Это позволяет LLM явно понимать, какой инструмент какого сервера вызывается.

Конфигурация

Всё управление — через один файл MCP.json:

{ «mcpServers»: { «filesystem»: { «command»: «npx», «args»: [«-y», «@modelcontextprotocol/server-filesystem», «~/projects/data/»] }, «web-search»: { «command»: «node», «args»: [«~/mcp/web-search/dist/index.js»] }, «memory»: { «command»: «npx», «args»: [«-y», «@modelcontextprotocol/server-memory»], «env»: { «MEMORY_FILE_PATH»: «~/.mcp/memory.jsonl» } }, «sequential-thinking»: { «command»: «npx», «args»: [«-y», «@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking»] }, «context7»: { «command»: «npx», «args»: [«-y», «@upstash/context7-mcp»] } } }

Формат полностью совместим с конфигурацией популярных MCP-клиентов — можно скопировать секцию mcpServers из файла конфигурации вашего клиента.

Установка и использование

Вариант 1: Через npx (быстрый старт)

# Создайте MCP.json с вашими серверами npx @vugu/mcp-aggregator —config MCP.json

Вариант 2: Глобальная установка

npm install -g @vugu/mcp-aggregator mcp-aggregator —config MCP.json

Вариант 3: Из исходников

git clone https://github.com/vuguzum/mcp-aggregator.git cd mcp-aggregator npm install node src/index.js —config MCP.json

Подключение к MCP-клиенту (на примере Claude Desktop)

Добавьте в конфигурационный файл вашего клиента (например, claude_desktop_config.json для Claude Desktop):

{ «mcpServers»: { «aggregator»: { «command»: «mcp-aggregator», «args»: [«—config», «~/.config/mcp/MCP.json»] } } }

Теперь вместо 10 отдельных записей остаётся одна — aggregator. Все инструменты из всех дочерних серверов автоматически становятся доступны в Claude Desktop.

Ключевые фичи

🔄 Автоперезапуск

Если дочерний сервер падает, агрегатор автоматически перезапускает его с экспоненциальным backoff (до 5 попыток). Это критично для долгоживущих сессий.

🛡️ Устойчивость к ошибкам

Если один сервер не запустился (например, не установлен Python для file-search-mcp), остальные продолжают работать. Агрегатор просто пропускает проблемный сервер и логирует ошибку.

📊 Полный проксинг

Проксируются не только инструменты, но и:

• Resources — чтение ресурсов из дочерних серверов

• Prompts — шаблоны промптов

• Capabilities — автоматическое обнаружение возможностей

🔍 Отладочный режим

Запуск с DEBUG=1 даёт подробные логи:

DEBUG=1 node src/index.js —config MCP.json

Все логи идут в stderr (stdout зарезервирован для MCP-протокола).

Производительность

Агрегатор добавляет минимальный overhead:

• Задержка проксирования: <1ms (прямая передача JSON-RPC сообщений)

• Потребление памяти: несколько мегабайт на сам агрегатор

• Запуск дочерних серверов: параллельный

Когда это полезно?

✅ Много MCP-серверов — упрощает конфигурацию
✅ Частые эксперименты — легко добавлять/убирать серверы
✅ Production-окружение — автоперезапуск и устойчивость
✅ Командная работа — единый MCP.json в репозитории
✅ CI/CD — один сервер вместо десяти

Когда НЕ нужно?

❌ Всего 1-2 MCP-сервера — проще настроить напрямую
❌ Если максимальная производительность, то прямой вызов всегда быстрее
❌ Специфичная логика обработки ошибок для каждого сервера

Результаты

MCP-агрегатор решает проблему управления множеством MCP-серверов. Вместо ручного запуска десятка процессов и сложной конфигурации — один сервер, один конфиг, одна точка входа.

Попробовать:

• 📦 npm: npm install @vugu/mcp-aggregator

• 💻 GitHub: github.com/vuguzum/mcp-aggregator

• 📖 Документация: README на двух языках

Источник: habr.com