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MCP Router：桌面版MCP服务器管理中心，解放你的AI生产力

什么是MCP Router？它解决了什么问题？

MCP Router 实际上就是一个桌面版的MCP服务器管理中心。想象一下，以前你家里有20个遥控器，分别控制电视、空调、机顶盒等，每次看电视都要拿好几个。MCP Router 就是把这20个遥控器的功能整合到一个万能遥控器上，让你在一个界面上管理所有设备。

简单来说，它解决了以下痛点：

• 服务器配置繁琐： 每个AI工具都需要单独配置MCP服务器，修改配置要改多个地方。
• 服务器管理混乱： 不知道哪些服务器正在使用，哪些闲置。
• 项目切换麻烦： 每次切换项目都要手动开关服务器。

MCP Router的核心功能有哪些？

MCP Router 的核心功能主要有四个：

1. 所有MCP服务器集中管理： 不管是本地服务器还是远程服务器，都可以在一个桌面应用里管理。
2. 一键开关： 可以随时开启或关闭任何服务器。
3. 分组管理： 通过Projects（项目）和Workspaces（工作空间）对服务器进行分类管理。
4. 工具级别控制： 可以单独开关每个服务器下的工具。

为什么说MCP Router是个神器？真实使用场景是什么样的？

假设你使用 Claude Code 写公众号文章，需要用到以下MCP服务器：brave-search、exa、search1api、Memory Tool、thinking、context7、mcp-deepwiki。如果AI突然卡住，很可能是因为同时调用了多个服务器的工具，导致处理超时。

如果没有 MCP Router，你需要：

1. 打开配置文件（.mcp.json 或类似的）。
2. 找到对应的服务器配置。
3. 注释掉或删除不需要的服务器配置。
4. 重启工具。

这个过程可能需要5分钟，非常耗时。有了MCP Router，你只需要打开桌面应用，点击想关闭的服务器旁边的开关即可，3秒钟搞定，而且不用重启任何工具。

如何理解MCP Router的统一服务器管理功能？

使用传统方式，你需要在 Claude Code、Cursor、Codex 等多个工具中分别配置MCP服务器。如果要使用同样的20个MCP服务器，就需要在每个工具的配置文件里写一遍，改一个API Key也要改多个地方。

MCP Router 的解决方案是，所有MCP服务器都配置在 MCP Router 里，你的 Claude Code 等工具只需要连接到 MCP Router 即可。只需要一条命令：

export MCPR_TOKEN="你的token"
npx -y @mcp_router/cli connect

这样，只需要配置一次，所有工具都可以使用。修改API Key也只需要在 MCP Router 里修改一次。

Projects（项目分组）功能有什么用？如何使用？

假设你有多个项目在同时开发，每个项目需要的MCP服务器不同。以前的做法是每次切换项目都要手动修改配置文件。有了 MCP Router 的 Projects 功能，你可以：

1. 创建多个 Project，例如“技术研究”、“公众号写作”、“自动化测试”。
2. 在每个 Project 里配置需要的MCP服务器。
3. 切换项目时，使用命令指定 Project：

# 技术研究模式
npx -y @mcp_router/cli connect --project 技术研究
# 切换到公众号写作
npx -y @mcp_router/cli connect --project 公众号写作

切换项目就相当于切换一套完整的MCP服务器配置。

Workspaces（工作空间）功能有什么用？如何使用？

Workspaces 功能类似于浏览器的配置文件（Chrome Profiles）。例如，你白天写代码做技术研究，晚上写公众号文章，需要的服务器组合不同。有了 Workspaces 功能，你可以：

1. 创建两个 Workspace，例如“技术研究”、“公众号创作”。
2. 在每个 Workspace 配置不同的服务器组合。
3. 切换 Workspace 就可以切换一套环境。

就像切换浏览器配置文件一样简单，工作和创作彻底分离。

工具级别的开关控制是什么意思？有什么用？

每个MCP服务器下面可能有好几个工具（Tools）。例如，brave-search 服务器有 brave_web_search（网页搜索）和 brave_local_search（本地搜索）。如果你只需要网页搜索，不需要本地搜索，可以通过 MCP Router 关闭 brave_local_search，避免误调用其他工具。

这种细粒度控制对于生产环境非常重要。

MCP Router的日志和分析功能有什么用？

如果AI工具报错说某个MCP服务器调用失败，以前你可能完全不知道哪里出了问题。有了 MCP Router 的日志功能，你可以：

1. 打开 Logs 界面。
2. 看到完整的请求记录：哪个工具、什么时候调用的、参数是什么、返回了什么。
3. 一眼就能看出问题在哪里。

这可以帮助你进行数据驱动的优化。

如何安装和使用MCP Router？

第1步：下载安装

去 GitHub Releases 页面下载：https://github.com/mcp-router/mcp-router/releases

• Windows用户：下载 .exe 文件。
• macOS用户：下载 .dmg 文件。

双击安装即可。

第2步：添加MCP服务器

打开 MCP Router 桌面应用，点击 “Add Server”。有三种添加方式：

• 方式1：从现有配置导入（推荐）
  1. 点击外部导入开关。
  2. 选择现有配置文件路径。
  3. 自动导入所有服务器。
• 方式2：手动添加
  1. 点击 “Add Manually”。
  2. 填写服务器信息：名称（随便起）、类型（本地或远程）、命令或URL、环境变量（如果需要）。
• 方式3：使用JSON配置

  如果你有现成的JSON配置，直接粘贴进去。

第3步：创建Project

点击 “Projects”，创建新项目：

1. 项目名称：比如 “电商网站开发”。
2. 选择需要的MCP服务器（勾选即可）。
3. 保存。

可以创建多个Project，互不干扰。

注意：目前Projects功能存在BUG，只能匹配到未分配的项目。需要修改代码，具体修改方法见原文。

第4步：连接到MCP Router

在你的AI工具里（Claude Code、Cursor等），直接配置MCP，新增应用，把以下命令复制到软件MCP配置内即可：

export MCPR_TOKEN="你的token"
npx -y @mcp_router/cli connect

第5步：享受便利

现在你可以：

1. 在 MCP Router 界面里一键开关服务器。
2. 查看实时日志。
3. 切换 Projects。
4. 管理 Workspaces。

所有操作都在桌面应用里完成，不用再碰配置文件。

MCP Router的隐私和安全如何？

所有数据都在本地：

• 服务器配置：存在你电脑上。
• API Keys：存在你电脑上。
• 请求日志：存在你电脑上。

MCP Router 本身不会把任何数据发到外部服务器。而且代码开源，你可以自己审计：https://github.com/mcp-router/mcp-router

我认为： MCP Router 的出现，是AI工具链发展到一定阶段的必然产物。它不仅仅是一个工具，更代表了一种理念：人应该专注于创造，而不是被工具的配置所束缚。它将我们从繁琐的配置工作中解放出来，让我们有更多的时间去思考、去创新。就像黑暗中的萤火虫一样，MCP Router 在这个工具爆炸的时代，闪耀着智慧的光芒，指引着我们前进的方向。

#Codex