xizhibei:
你的 MCP 服务器正在被重复启动 5 次 - 这里有个解决方案
你是否也在同时使用多个 AI 客户端？ 如果是，你很可能正在浪费大量系统资源！
😱 问题：MCP 服务器进程爆炸
每个 AI 客户端都会独立启动自己的 MCP 服务器进程：
- Cursor → 独立的 MCP 服务器进程
- Claude Code → 独立的 MCP 服务器进程
- Cline → 独立的 MCP 服务器进程
- Claude Desktop → 独立的 MCP 服务器进程
- Cherry Studio → 独立的 MCP 服务器进程
结果：同一个 MCP 服务器被重复启动 5 次，资源占用爆炸！
🚀 解决方案：1MCP - MCP 的元服务器
我开发了 1MCP，一个智能的 MCP 服务器管理器：
核心原理：
- 统一管理：所有 MCP 服务器由 1MCP 统一管理
- HTTP 连接：客户端通过 HTTP/SSE 连接到 1MCP
- 智能转发：1MCP 根据请求转发到对应的服务器
- 进程复用：无需为每个客户端重复创建进程
🎯 高级功能：Preset 预设系统
担心上下文窗口爆炸？ Preset 功能完美解决这个问题！
🏷️ 标签系统
为每个 MCP 服务器添加功能标签：
{
"context7": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"],
"tags": ["docs", "development", "code"],
"disabled": false
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
"tags": ["files", "storage"]
}
}
🔍 智能过滤
灵活的过滤器语法：
# 开发环境
npx -y @1mcp/agent preset create dev --filter "development,code"
# 安全开发（排除实验性功能）
npx -y @1mcp/agent preset create secure-dev \
--filter "development AND NOT experimental"
# 全栈开发
npx -y @1mcp/agent preset create fullstack \
--filter "(frontend AND web) OR (backend AND api)"
⚡ 工作原理
- 标签匹配：根据过滤器查询匹配的服务器
- 动态过滤：只返回符合条件的工具给客户端
- 实时生效：修改预设后重新连接即可
核心优势：
- 📦 减少上下文占用：只加载需要的工具
- 🔄 灵活切换：不同场景使用不同组合
- 🎛️ 精确控制：基于标签的细粒度管理
- ⚡ 即时生效：无需重启服务器
📊 实际效果对比
进程优化：
- 之前：5 个客户端 × 4 个服务器 = 20 个进程
- 现在：1 个 1MCP 进程 + 4 个服务器 = 5 个进程
- 结果：资源占用减少 75%
上下文优化：
通过 Preset 精确控制工具数量，我实现了惊人的优化：
🔥 实战案例：在 Claude Code 中进行上下文窗口优化
初始状态：我的 dev-backend 预设包含 3 个服务器（ 22 个工具），占用 7.5% 上下文窗口。
# 完整的预设配置详情和服务器列表 [简化显示]
$ npx -y @1mcp/agent preset show dev-backend
# 显示：3 个服务器匹配，22 个工具可用
> /context
⎿ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ Context Usage
⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛀ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ claude-sonnet-4-20250514 • 39k/200k tokens (20%)
⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP tools: 15.0k tokens (7.5%)
# [详细的工具列表和 token 占用统计已简化显示]
使用预设编辑器精简服务器：
$ mcp preset edit dev-backend
# [交互式 TUI 界面详情已简化显示]
# 选择只需要 context7 服务器
# 实时预览：1 个服务器匹配
优化后：重新连接后，效果立竿见影！
> /mcp reconnect 1mcp
> /context
⎿ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛀ Context Usage
⛁ ⛁ ⛁ ⛀ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ claude-sonnet-4-20250514 • 28k/200k tokens (14%)
⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP tools: 2.3k tokens (1.1%)
# [精简后的工具列表显示只有 2 个核心工具]
🎉 优化成果
- 📉 上下文占用从 7.5% 降至 1.1%
- 🚀 释放了 85% 的 MCP 工具上下文空间
- ⚡ 总使用量从 39k 降至 28k tokens
- 🎯 工具更加精准，避免干扰
- 💡 为其他功能腾出更多上下文空间
🤝 社区支持与参与
🌟 如何参与贡献
1. 给个 Star ⭐
如果 1MCP 对你有帮助，请在 GitHub 给个 star ，这将是我开源路上的莫大鼓励
2. 分享使用体验
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3. 提交问题和建议
遇到问题或有改进建议？欢迎提交 GitHub Issues
4. 贡献代码
欢迎提交 Pull Request ，一起完善 1MCP ！
如果你也在同时使用多个 AI 客户端，1MCP 绝对值得一试！
你在使用哪些 AI 客户端？是如何管理 MCP 服务器的？欢迎在评论区交流！
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