MCP-Bridge выступает в роли моста между OpenAI API и инструментами MCP (MCP), позволяя разработчикам использовать инструменты MCP через интерфейс OpenAI API.

[! ПРИМЕЧАНИЕ]

Ищу новых сопровождающих для помощи с проектом. Свяжитесь с ними в Discord или откройте проблему, если заинтересованы.

Кроме того, Open WebUI нативно поддерживает MCP (Model Context Protocol) начиная с версии 0.6.31, поэтому MCP-Bridge теперь следует считать устаревшим с программной обработкой.

Обзор

MCP-Bridge разработан для облегчения интеграции MCP-инструментов с OpenAI API. Он предоставляет набор конечных точек, которые можно использовать для взаимодействия с инструментами MCP в совместимом с OpenAI API. Это позволяет использовать любого клиента с любым MCP-инструментом без явной поддержки MCP. Например, посмотрите этот пример использования Open Web UI с официальным инструментом MCP для выборки.

Текущие функции

Рабочие особенности:

• завершение непотоковых чатов с помощью MCP

• завершение потокового чата с помощью MCP

• непотоковые завершения без MCP

• Инструменты MCP

• Выборка MCP

• SSE Bridge для внешних клиентов

Планируемые особенности:

• завершения потока ещё не реализованы

• Планируется поддержка ресурсов MCP

Установка

MCP-Bridge

MCP-Bridge acts as a bridge between the OpenAI API and MCP (MCP) tools, allowing developers to leverage MCP tools through the OpenAI API interface.

[!NOTE]

Looking for new maintainers to assist with the project. Reach out in the Discord or open an issue if you are interested.

Additionally, Open WebUI natively supports MCP (Model Context Protocol) starting in v0.6.31, so MCP-Bridge should be considered as soft deprecated now.

Overview

MCP-Bridge is designed to facilitate the integration of MCP tools with the OpenAI API. It provides a set of endpoints that can be used to interact with MCP tools in a way that is compatible with the OpenAI API. This allows you to use any client with any MCP tool without explicit support for MCP. For example, see this example of using Open Web UI with the official MCP fetch tool.

Current Features

working features:

• non streaming chat completions with MCP

• streaming chat completions with MCP

• non streaming completions without MCP

• MCP tools

• MCP sampling

• SSE Bridge for external clients

planned features:

• streaming completions are not implemented yet

• MCP resources are planned to be supported

Installation

The recommended way to install MCP-Bridge is to use Docker. See the example compose.yml file for an example of how to set up docker.

Note that this requires an inference engine with tool call support. I have tested this with vLLM with success, though ollama should also be compatible.

Docker installation

1. Clone the repository

2. Edit the compose.yml file

You will need to add a reference to the config.json file in the compose.yml file. Pick any of

• add the config.json file to the same directory as the compose.yml file and use a volume mount (you will need to add the volume manually)
• add a http url to the environment variables to download the config.json file from a url
• add the config json directly as an environment variable

see below for an example of each option:

environment:
  - MCP_BRIDGE__CONFIG__FILE=config.json # mount the config file for this to work
  - MCP_BRIDGE__CONFIG__HTTP_URL=http://10.88.100.170:8888/config.json
  - MCP_BRIDGE__CONFIG__JSON={"inference_server":{"base_url":"http://example.com/v1","api_key":"None"},"mcp_servers":{"fetch":{"command":"uvx","args":["mcp-server-fetch"]}}}

The mount point for using the config file would look like:

    volumes:
      - ./config.json:/mcp_bridge/config.json

3. run the service

docker-compose up --build -d