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title: '安装指南'
description: '各种平台的详细安装说明'
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## 先决条件

在安装 MCPHub 之前，请确保您具备以下先决条件：

- **Node.js** 18+ (用于本地开发)
- **Docker** (推荐用于生产环境)
- **pnpm** (用于本地开发)

智能路由的可选要求：

- **PostgreSQL** 带 pgvector 扩展
- **LLM 提供商（OpenAI 或兼容）API 密钥**

## 安装方法

<Tabs>
  <Tab title="Docker (推荐)">
    ### Docker 安装

    Docker 是在生产环境中部署 MCPHub 的推荐方式。

    #### 1. 基础安装

    ```bash
    # 拉取最新镜像
    docker pull samanhappy/mcphub:latest

    # 使用默认设置运行
    docker run -d \
      --name mcphub \
      -p 3000:3000 \
      samanhappy/mcphub:latest
    ```

    #### 2. 使用自定义配置

    ```bash
    # 创建您的配置文件
    cat > mcp_settings.json << 'EOF'
    {
      "mcpServers": {
        "fetch": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mcp-server-fetch"]
        },
        "playwright": {
          "command": "npx",
          "args": ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]
        }
      }
    }
    EOF

    # 使用挂载的配置运行
    docker run -d \
      --name mcphub \
      -p 3000:3000 \
      -v $(pwd)/mcp_settings.json:/app/mcp_settings.json \
      samanhappy/mcphub:latest
    ```

    #### 3. 使用环境变量

    ```bash
    docker run -d \
      --name mcphub \
      -p 3000:3000 \
      -e PORT=3000 \
      -e BASE_PATH="" \
      samanhappy/mcphub:latest
    ```

    #### 4. Docker Compose

    创建 `docker-compose.yml` 文件：

    ```yaml
    version: '3.8'
    services:
      mcphub:
        image: samanhappy/mcphub:latest
        ports:
          - "3000:3000"
        volumes:
          - ./mcp_settings.json:/app/mcp_settings.json
        environment:
          - PORT=3000
          - BASE_PATH=
          - INIT_TIMEOUT=300000
        restart: unless-stopped

      # 可选：用于智能路由的 PostgreSQL
      postgres:
        image: pgvector/pgvector:pg17
        environment:
          POSTGRES_DB: mcphub
          POSTGRES_USER: mcphub
          POSTGRES_PASSWORD: mcphub_password
        volumes:
          - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
        ports:
          - "5432:5432"

    volumes:
      postgres_data:
    ```

    运行命令：
    ```bash
    docker-compose up -d
    ```

  </Tab>

  <Tab title="npm 包">
    ### npm 包安装

    将 MCPHub 安装为全局 npm 包：

    #### 1. 全局安装

    ```bash
    # 全局安装
    npm install -g @samanhappy/mcphub

    # 或使用 yarn
    yarn global add @samanhappy/mcphub

    # 或使用 pnpm
    pnpm add -g @samanhappy/mcphub
    ```

    #### 2. 运行 MCPHub

    ```bash
    # 使用默认设置运行
    mcphub

    # 使用自定义端口运行
    PORT=8080 mcphub
    ```

    {/* #### 3. 本地安装

    您也可以在项目中本地安装 MCPHub：

    ```bash
    # 创建新目录
    mkdir my-mcphub
    cd my-mcphub

    # 初始化 package.json
    npm init -y

    # 本地安装 MCPHub
    npm install @samanhappy/mcphub

    # 创建启动脚本
    echo '#!/bin/bash\nnpx mcphub' > start.sh
    chmod +x start.sh

    # 运行 MCPHub
    ./start.sh
    ``` */}
  </Tab>

  <Tab title="本地开发">
    ### 本地开发环境设置

    用于开发、自定义或贡献：

    #### 1. 克隆仓库

    ```bash
    # 克隆仓库
    git clone https://github.com/samanhappy/mcphub.git
    cd mcphub
    ```

    #### 2. 安装依赖

    ```bash
    # 使用 pnpm 安装依赖（推荐）
    pnpm install

    # 或使用 npm
    npm install

    # 或使用 yarn
    yarn install
    ```

    #### 3. 开发模式

    ```bash
    # 在开发模式下同时启动后端和前端
    pnpm dev

    # 这将启动：
    # - 后端在 http://localhost:3000
    # - 前端在 http://localhost:5173
    # - 前端代理 API 调用到后端
    ```

    #### 4. 生产构建

    ```bash
    # 构建后端和前端
    pnpm build

    # 启动生产服务器
    pnpm start
    ```

    #### 5. 开发脚本

    ```bash
    # 仅后端（用于 API 开发）
    pnpm backend:dev

    # 仅前端（当后端单独运行时）
    pnpm frontend:dev

    # 运行测试
    pnpm test

    # 代码检查
    pnpm lint

    # 代码格式化
    pnpm format
    ```

    <Note>
      在 Windows 上，您可能需要分别运行后端和前端：
      ```bash
      # 终端 1：后端
      pnpm backend:dev

      # 终端 2：前端
      pnpm frontend:dev
      ```
    </Note>

  </Tab>

  <Tab title="Kubernetes">
    ### Kubernetes 部署

    使用这些清单在 Kubernetes 上部署 MCPHub：

    #### 1. 设置的 ConfigMap

    ```yaml
    apiVersion: v1
    kind: ConfigMap
    metadata:
      name: mcphub-config
    data:
      mcp_settings.json: |
        {
          "mcpServers": {
            "fetch": {
              "command": "uvx",
              "args": ["mcp-server-fetch"]
            },
            "playwright": {
              "command": "npx",
              "args": ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]
            }
          }
        }
    ```

    #### 2. 部署

    ```yaml
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: mcphub
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: mcphub
      template:
        metadata:
          labels:
            app: mcphub
        spec:
          containers:
          - name: mcphub
            image: samanhappy/mcphub:latest
            ports:
            - containerPort: 3000
            env:
            - name: PORT
              value: "3000"
            volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /app/mcp_settings.json
              subPath: mcp_settings.json
          volumes:
          - name: config
            configMap:
              name: mcphub-config
    ```

    #### 3. 服务

    ```yaml
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: mcphub-service
    spec:
      selector:
        app: mcphub
      ports:
      - port: 80
        targetPort: 3000
      type: ClusterIP
    ```

    #### 4. Ingress (可选)

    ```yaml
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    metadata:
      name: mcphub-ingress
      annotations:
        nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-buffering: "off"
    spec:
      rules:
      - host: mcphub.yourdomain.com
        http:
          paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: mcphub-service
                port:
                  number: 80
    ```

    部署命令：
    ```bash
    kubectl apply -f mcphub-configmap.yaml
    kubectl apply -f mcphub-deployment.yaml
    kubectl apply -f mcphub-service.yaml
    kubectl apply -f mcphub-ingress.yaml
    ```

  </Tab>
</Tabs>

## 智能路由设置 (可选)

智能路由使用向量语义搜索提供 AI 驱动的工具发现。

### 先决条件

1. **PostgreSQL 带 pgvector 扩展**
2. **LLM 提供商（OpenAI 或兼容）API 密钥**

### 数据库设置

<Tabs>
  <Tab title="Docker PostgreSQL">
    ```bash
    # 运行带 pgvector 的 PostgreSQL
    docker run -d \
      --name mcphub-postgres \
      -e POSTGRES_DB=mcphub \
      -e POSTGRES_USER=mcphub \
      -e POSTGRES_PASSWORD=your_password \
      -p 5432:5432 \
      pgvector/pgvector:pg17
    ```
  </Tab>

  <Tab title="现有 PostgreSQL">
    如果您有现有的 PostgreSQL 实例：

    ```sql
    -- 连接到您的 PostgreSQL 实例
    -- 创建数据库
    CREATE DATABASE mcphub;

    -- 连接到 mcphub 数据库
    \c mcphub;

    -- 启用 pgvector 扩展
    CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
    ```

  </Tab>

  <Tab title="云 PostgreSQL">
    对于云提供商（AWS RDS、Google Cloud SQL 等）：

    1. 在您的云提供商控制台中启用 pgvector 扩展
    2. 创建名为 `mcphub` 的数据库
    3. 记下连接详细信息

  </Tab>
</Tabs>

{/* ### 环境配置

设置以下环境变量：

```bash
# 数据库连接
DB_URL=postgresql://mcphub:your_password@localhost:5432/mcphub

# 用于嵌入的 OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# 可选：自定义嵌入模型
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small

# 可选：启用智能路由
SMART_ROUTING_ENABLED=true
``` */}

## 验证

安装后，验证 MCPHub 是否正常工作：

{/* ### 1. 健康检查

```bash
curl http://localhost:3000/api/health
```

预期响应：

```json
{
  "status": "ok",
  "version": "x.x.x",
  "uptime": 123
}
``` */}

### 控制台访问

打开浏览器并导航到：

```
http://localhost:3000
```

{/* ### 3. API 测试

```bash
curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list",
    "params": {}
  }'
``` */}

## 故障排除

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Docker 问题">
    **端口已被使用：**
    ```bash
    # 检查是什么在使用端口 3000
    lsof -i :3000

    # 使用不同的端口
    docker run -p 8080:3000 samanhappy/mcphub
    ```

    **容器无法启动：**
    ```bash
    # 检查容器日志
    docker logs mcphub

    # 交互式运行以进行调试
    docker run -it --rm samanhappy/mcphub /bin/bash
    ```

  </Accordion>

  <Accordion title="npm 安装问题">
    **权限错误：**
    ```bash
    # 使用 npx 而不是全局安装
    npx @samanhappy/mcphub

    # 或修复 npm 权限
    npm config set prefix ~/.npm-global
    export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH
    ```

    **Node 版本问题：**
    ```bash
    # 检查 Node 版本
    node --version

    # 使用 nvm 安装 Node 18+
    nvm install 18
    nvm use 18
    ```

  </Accordion>

  <Accordion title="网络问题">
    **无法访问控制台：**
    - 检查 MCPHub 是否在运行：`ps aux | grep mcphub`
    - 验证端口绑定：`netstat -tlnp | grep 3000`
    - 检查防火墙设置
    - 尝试通过 `127.0.0.1:3000` 而不是 `localhost:3000` 访问

    **AI 客户端无法连接：**
    - 确保端点 URL 正确
    - 检查 MCPHub 是否在代理后面
    - 验证 Kubernetes/Docker 环境中的网络策略

  </Accordion>

  <Accordion title="智能路由问题">
    **数据库连接失败：**
    ```bash
    # 测试数据库连接
    psql $DB_URL -c "SELECT 1;"

    # 检查是否安装了 pgvector
    psql $DB_URL -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"
    ```

    **嵌入服务错误：**
    - 验证 OpenAI API 密钥是否有效
    - 检查互联网连接
    - 监控速率限制

  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 下一步

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="配置" icon="cog" href="/zh/configuration/mcp-settings">
    配置您的 MCP 服务器和设置
  </Card>
  <Card title="快速开始" icon="rocket" href="/zh/quickstart">
    5分钟内启动并运行
  </Card>
  <Card title="服务器管理" icon="server" href="/zh/features/server-management">
    了解如何管理您的 MCP 服务器
  </Card>
  <Card title="API 参考" icon="code" href="/zh/api-reference/introduction">
    探索完整的 API 文档
  </Card>
</CardGroup>
