OpenMCP

openmcp 这里的测试mcp 工具的调用链路很方便

既然是发布者，先自评一会儿吧，OpenMCP 是用于构建的 MCP 的工具，你可以把它理解为一个建造 Agent 的脚手架。

我们提供了丰富的功能，比如工具自检、交互测试等等。而且我们提供了极其便捷的方式来让用户快速接入他们的 MCP，正和官网上写的一样，我们的理念是「缩短从大语言模型到智能体的最后一公里」。

最后说一点题外话：我们相信大模型技术的长足进步和我国AI计算卡的技术突破会让大模型的使用成本在未来降到一个极低的水准，届时 AI Agent 应用一定会迎来井喷式的爆发。那么如何缩短开发到落地的距离就是一个非常重要的课题，而 OpenMCP 是我对这个问题交出的一份答卷。

我们的官网是 https://openmcp.kirigaya.cn

作为深度参与项目开发的核心成员，我从开发者与使用者双重视角观察到：当前MCPServer的调试工具存在可优化空间。

在实际工作中，我需要同时维护多个服务端实例，发现最常用的Inspector在三个维度存在改进空间：

1. 服务管理层面：每个server需要独立配置连接参数，缺乏统一的server管理面板，导致频繁进行地址复制粘贴操作；

2. 参数配置层面：工具描述文档与参数规范需要人工校验，缺乏智能校验机制确保描述的准确性；

3. 协同测试层面：仅支持单接口调试，无法模拟多工具协同调用的业务场景。

基于这些痛点，我们设计了OpenMCP解决方案。通过构建Server管理机制、引入LLM参数生成、以及在LLM对话中进行多工具编排测试功能，系统化解决了上述问题。

如果要用HTTP接口开发类比，Inspector更像是Postman，甚至比Postman功能还少。HTTP API接口的调试一般用Postman就够了，因为在实际项目中，HTTP API接口什么时候请求，请求的参数是什么，多个接口如何协作，都是由开发者通过代码写好的。

与HTTP接口不同的是，MCP的使用者是LLM，他需要被LLM调用。首先要保证描述信息合理，才能使得工具被正确选择；其次要保证参数设计合理，才能保证LLM使用的时候参数生成不会出错；最后，多个接口的协作也是由LLM决定而不是开发者写好。仅仅使用Inspector欠缺对这些场景的测试，而OpenMCP的出现弥补了这部分空白。