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MCPJungle

作者 mcpjungle · mcpjungle/MCPJungle

一個 Go 執行檔、一個端點——讓 Claude / Cursor / 任何 MCP 客戶端同時連接所有你的 MCP 伺服器。最省力的 MCP 聚合器。

MCPJungle 是一個小巧、快速的 Go 聚合器:登錄 N 個上游 MCP 伺服器,獲得一個複合端點供客戶端指向。它依上游命名空間區隔工具,支援 stdio 與 HTTP 傳輸,以單一靜態執行檔或 Docker 映像檔發布。當你不再只管理 claude_desktop_config.json 中的 8 個不同路徑,但又不需要像 Archestra 那樣的企業平台時,MCPJungle 是理想選擇。

為什麼要用

核心特性

即時演示

實際使用效果

mcpjungle-mcp.replay ▶ 就緒
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選擇你的客戶端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcpjungle-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-p",
        "9090:9090",
        "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
      ]
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "mcpjungle-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-p",
        "9090:9090",
        "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
      ]
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "mcpjungle-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-p",
        "9090:9090",
        "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
      ]
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcpjungle-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-p",
        "9090:9090",
        "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
      ]
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcpjungle-mcp",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-p",
        "9090:9090",
        "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "mcpjungle-mcp": {
      "command": {
        "path": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "-i",
          "-p",
          "9090:9090",
          "ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add mcpjungle-mcp -- docker run --rm -i -p 9090:9090 ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: MCPJungle

如何將 8 個 MCP 設定項目整合為一行客戶端設定

👤 在 Claude Desktop / Cursor 中使用多個 MCP 的進階使用者 ⏱ ~20 min intermediate

何時使用: 你的 claude_desktop_config.json 已有 200 行,每次編輯都很痛苦。

前置條件
  • MCPJungle 在本地執行docker run -p 9090:9090 ghcr.io/mcpjungle/mcpjungle:latest 或下載執行檔
步驟
  1. 登錄上游
    Register github, postgres, filesystem, fetch, and time as upstream MCPs in MCPJungle.✓ 已複製
    → 5 個上游已列出;tool_namespaces 顯示它們
  2. 切換客戶端
    Replace my 5 entries in claude_desktop_config.json with one entry pointing at MCPJungle on localhost:9090.✓ 已複製
    → 單一 MCP 項目;Claude 透過它列出所有 5 個伺服器的工具
  3. 驗證路由
    Run a github tool and a postgres tool — confirm both reach their respective upstreams.✓ 已複製
    → 兩者均成功;日誌顯示正確路由

結果: 更簡潔的客戶端設定、相同的功能、相同的延遲。

注意事項
  • 兩個上游公開了相同名稱的工具 — MCPJungle 自動以上游名稱加前綴——如 github.search_repositoriesgitlab.search_repositories

運行共享的團隊 MCPJungle,讓開發者共用一組策管好的 MCP

👤 小型團隊(2-10 位開發者) ⏱ ~60 min advanced

何時使用: 大家各自安裝的 MCP 版本略有不同;一個共享的團隊端點可以消除這種差異。

前置條件
  • 一台共享主機(小型 VM 或共享開發機) — 在 Docker 中執行 mcpjungle;透過 Tailscale 或 VPN 公開 port 9090
步驟
  1. 建立共享實例
    Deploy MCPJungle on the team VM via docker compose. Bind to 100.x.x.x:9090 (Tailscale).✓ 已複製
    → 服務在團隊 URL 回應
  2. 鎖定上游版本
    Add github + filesystem + postgres MCPs at specific versions. Save the registration as a YAML file in the team repo.✓ 已複製
    → registered.yaml 已提交;所有人機器上一致

結果: 整個團隊使用相同的 MCP 版本與工具。

注意事項
  • 共享 MCP 會共享憑證——任何使用該端點的人都能使用這些憑證 — 除非你接受此風險,否則不要在共享實例中放入有寫入權限的 MCP
搭配使用: github

無需重新啟動 Claude 即可新增或移除 MCP

👤 測試新 MCP 伺服器的開發者 ⏱ ~5 min beginner

何時使用: 你想試用新的 MCP,但不想退出 Claude 並編輯設定。

步驟
  1. 熱新增
    Register a new MCP arxiv upstream into MCPJungle without restarting.✓ 已複製
    → 工具在 Claude 下次工作階段刷新後出現
  2. 熱移除
    Unregister the slack MCP, since I'm done with that experiment.✓ 已複製
    → slack 工具不再出現在工具清單中

結果: 更快的 MCP 測試迭代循環。

注意事項
  • 部分客戶端會快取工具清單 — 在 Claude Desktop 中重新載入對話以刷新

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

mcpjungle-mcp + github

將 registered.yaml 作為程式碼管理,讓團隊設定有版本控制

Sync MCPJungle's registered upstreams from /infra/mcp/registered.yaml in the repo.✓ 已複製
mcpjungle-mcp + filesystem

持久化啟動時的登錄設定

Save the current upstream list to ./mcpjungle.json on shutdown.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
register name, transport: 'stdio'|'http', command_or_url, env 新增上游 MCP free
unregister name 移除上游 MCP free
list_upstreams (none) 查看已登錄的項目 free
<upstream>.<tool> varies 呼叫任何已登錄上游的任何工具 1 upstream call

成本與限制

運行它的成本

API 配額
無(代理上游)
每次呼叫 Token 數
極少量額外負擔
費用
免費(MIT)
提示
在符合所有上游記憶體需求的最小機器上執行

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 透過環境變數傳遞給上游子處理程序
資料出站: 與上游 MCP 相同

故障排查

常見錯誤與修復

上游已登錄但未顯示工具

MCPJungle 在登錄時代理一次工具清單——若伺服器在啟動後才動態宣告工具,可能需要重新啟動上游

驗證: 單獨以 `mcptools list` 執行上游,確認它有列出工具
Stdio 上游成為殭屍處理程序

MCPJungle 在取消登錄時回收子處理程序——若伺服器成為孤兒,重新啟動 MCPJungle

驗證: ps aux | grep <server>
客戶端提示「工具名稱衝突」

MCPJungle 依上游命名空間——呼叫 <upstream>.<tool> 而非裸名 <tool>

替代方案

MCPJungle 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
Archestra你需要在聚合之上加上 SSO、稽核與策略Archestra 是企業級;MCPJungle 是開發者重量級
samanhappy/mcphub你想要更豐富的 Web UIMCPHub 有管理 UI;MCPJungle 純粹是執行檔 + API

更多

資源

📖 閱讀 GitHub 上的官方 README

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