ws-mcp是一个专为MCP生态系统设计的WebSocket封装工具，旨在简化AI模型与后端MCP服务器的连接。它通过WebSocket协议将现有的基于stdio的MCP服务器包装起来，使得客户端能够通过WebSockets与这些服务器进行交互，极大地扩展了MCP服务器的可用性和灵活性。

ws-mcp的主要价值在于它降低了AI应用与MCP资源集成的复杂性。开发者无需修改现有的MCP服务器代码，即可轻松地将其暴露为WebSocket服务，方便在Web应用、移动应用或其他支持WebSocket的客户端中使用。通过配置文件或命令行参数，ws-mcp可以同时启动和管理多个MCP服务器，实现资源的统一管理和调度。

ws-mcp的实现依赖于uvx工具，通过简单的命令即可启动，并支持环境变量和配置文件，方便进行灵活的配置和部署。它为开发者提供了一种高效、便捷的方式来构建基于MCP的AI应用，加速AI模型的集成和应用。

WebSocket 封装 MCP 服务器

ws-mcp 的核心功能是将基于标准输入/输出 (stdio) 的 MCP 服务器封装成 WebSocket 服务。这意味着原本需要通过命令行交互的 MCP 服务器，现在可以通过 WebSocket 协议进行通信。这种封装极大地简化了客户端与 MCP 服务器的交互方式，尤其是在需要进行实时数据传输或双向通信的场景下。例如，一个 AI 模型需要实时获取外部数据源的信息，通过 ws-mcp 封装的 MCP 服务器，模型可以通过 WebSocket 连接持续接收数据，而无需频繁地建立和断开连接。这对于构建响应迅速、交互性强的 AI 应用至关重要。技术实现上，ws-mcp 监听指定的端口，并将接收到的 WebSocket 消息转发给底层的 MCP 服务器处理，然后将 MCP 服务器的响应通过 WebSocket 连接返回给客户端。

灵活的服务器配置

ws-mcp 允许通过配置文件或命令行参数灵活地指定要运行的 MCP 服务器。这种灵活性使得开发者可以根据实际需求选择和组合不同的 MCP 服务器，构建定制化的 AI 应用。例如，开发者可以使用 wcgw 服务器进行文件管理和系统操作，同时使用 fetch 服务器进行 HTTP 请求。通过配置文件，开发者可以轻松地添加、删除或修改服务器的配置，而无需修改代码。命令行参数则提供了更便捷的临时配置方式，方便开发者进行快速测试和调试。这种灵活的配置方式降低了 MCP 服务器的使用门槛，使得开发者可以更加专注于 AI 模型的开发和应用。技术实现上，ws-mcp 解析配置文件或命令行参数，然后根据配置启动相应的 MCP 服务器，并将它们与 WebSocket 连接进行关联。

多服务器并发支持

ws-mcp 支持同时运行多个 MCP 服务器，并通过同一个 WebSocket 端口对外提供服务。这种并发支持能力极大地提高了 MCP 生态系统的效率和可扩展性。例如，一个 AI 应用可能需要同时访问多个数据源或服务，通过 ws-mcp，开发者可以将多个 MCP 服务器部署在同一个实例上，并通过不同的路由或消息类型来区分不同的服务。这种并发支持不仅简化了部署和管理，还提高了资源利用率。技术实现上，ws-mcp 使用多线程或异步 I/O 技术来处理并发的 WebSocket 连接和 MCP 服务器请求，确保每个请求都能得到及时响应。

环境变量集成

ws-mcp 能够方便地集成环境变量，允许开发者在运行时动态配置 MCP 服务器。通过环境变量，开发者可以安全地传递敏感信息，例如 API 密钥、数据库连接字符串等，而无需将这些信息硬编码到配置文件或代码中。例如，在使用 Brave Search MCP 服务器时，开发者可以通过设置 BRAVE_API_KEY 环境变量来指定 API 密钥。ws-mcp 支持从 .env 文件或系统环境变量中读取配置，并将其传递给底层的 MCP 服务器。这种环境变量集成提高了 MCP 服务器的安全性和可维护性，使得开发者可以更加方便地管理和部署 AI 应用。技术实现上，ws-mcp 在启动 MCP 服务器时，会将环境变量注入到服务器的进程环境中，使得服务器可以访问这些变量。