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1MCP Agent一个 MCP 运行时,一条更薄的 agent 工作流

在 `1mcp serve` 后运行你的 MCP 服务器,再让 agent 用 CLI 模式按需发现工具,而不是把完整工具面一次性塞进上下文。

1MCP Agent Logo

为什么选择 1MCP?

1MCP 同时解决两类问题:

  • 配置蔓延:不同客户端各自维护一套 MCP 配置。
  • Agent 上下文蔓延:太多工具与 schema 在长会话里被一次性注入上下文。

当前产品心智模型是:

  • 1mcp serve 是统一运行时。
  • CLI 模式是这个运行时之上的、推荐给 agent 的工作流。
  • proxy 是推荐的非 CLI 路径,因为它既保留项目上下文,又兼容最广泛的 AI 客户端。
  • 直接 streamable HTTP 仍然为不需要项目上下文的原生 MCP 客户端保留。

把这个首页当成分流页。如果你已经确定要先跑通一个可工作的流程,直接去看快速入门

如果你在用 AI Agent,请从这里开始

这个首页优先面向 Codex、Claude、Cursor 等 agent 工作流。默认路径是:添加一个真实上游 MCP server,启动 1mcp serve,运行 cli-setup,然后验证 instructions -> inspect -> run

先选对路径

  • 想最快跑通一个 agent 工作流?看快速入门
  • 想理解 instructionsinspectrun 的工作方式?看 CLI 模式
  • 想在非 CLI 情况下获得最广泛兼容性并保留项目上下文?看 proxy
  • 想让原生 MCP 客户端通过 streamable HTTP 直接连运行时?看 serve
  • 想了解运行时、模板与加载行为?看架构

5 分钟上手预览

bash
npm install -g @1mcp/agent
1mcp mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
1mcp serve

用 CLI 模式连接你的 agent:

bash
1mcp cli-setup --codex
# 或
1mcp cli-setup --claude --scope repo --repo-root .

验证工作流:

bash
1mcp instructions
1mcp inspect context7
1mcp inspect context7/query-docs
1mcp run context7/query-docs --args '{"libraryId":"/mongodb/docs","query":"aggregation pipeline"}'

这里仅提供预览路径。若要查看前置条件、成功标准和常见问题,请继续阅读快速入门

为什么推荐这条路径

  • 更薄的 agent 工作面:渐进式发现避免把整个工具目录直接灌进上下文。
  • 一个运行时服务多个客户端:agent、通过 proxy 接入的 stdio 客户端、以及直接 HTTP MCP 客户端都可以共用同一份后端能力。
  • 符合当前产品现实,而不是旧式代理叙事:异步加载、懒加载、模板、指令和预设都已经是主系统设计的一部分。

选择其他路径

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