프로젝트 소개

ContextForge는 MCP(Model Context Protocol), A2A(Agent-to-Agent), REST/gRPC API를 AI 클라이언트용 단일 통합 엔드포인트로 통합하는 오픈소스 레지스트리 및 프록시입니다. AI 인프라 전반에 걸쳐 중앙 집중식 거버넌스, 발견, 관찰 가능성을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: - **도구 게이트웨이**: MCP, REST, gRPC-to-MCP 변환, TOON 압축 - **에이전트 게이트웨이**: A2A 프로토콜, OpenAI 호환 및 Anthropic 에이전트 라우팅 - **API 게이트웨이**: REST 서비스에 대한 속도 제한, 인증, 재시도, 리버스 프록시 - **플러그인 확장성**: 추가 전송, 프로토콜, 통합을 위한 40개 이상의 플러그인 - **관찰 가능성**: Phoenix, Jaeger, Zipkin 및 기타 OTLP 백엔드를 사용한 OpenTelemetry 추적 완전히 호환되는 MCP 서버로 실행되며, PyPI 또는 Docker를 통해 배포할 수 있고, Redis 기반 페더레이션 및 캐싱을 통해 Kubernetes의 멀티 클러스터 환경으로 확장됩니다. 이 프로젝트에는 실시간 관리, 구성, 로그 모니터링을 위한 관리 UI가 포함되어 있으며, 에어갭(airgapped) 배포를 지원합니다. ContextForge는 여러 MCP 및 REST 서비스 간의 페더레이션, 외부 AI 에이전트(OpenAI, Anthropic, 사용자 정의)를 위한 A2A 통합, 자동 리플렉션 기반 서비스 발견을 통한 gRPC-to-MCP 변환, 레거시 API를 MCP 호환 도구 및 서버로 가상화하는 기능을 지원합니다. HTTP, JSON-RPC, WebSocket, SSE, Streamable HTTP를 통한 전송을 제공하며, 서버 측 사용을 위한 stdio 전송도 지원합니다. 내장 기능에는 인증, 재시도, 사용자 범위 OAuth 토큰을 사용한 속도 제한, 무조건적인 X-Upstream-Authorization 헤더 지원이 포함됩니다. 이 프로젝트는 Docker 또는 PyPI를 통한 확장 가능한 배포, Redis 기반 캐싱, 멀티 클러스터 페더레이션을 제공합니다. 개발을 위해 7,000개 이상의 테스트, Makefile 타겟, 라이브 리로드, pre-commit 훅이 포함되어 있습니다. 빠른 시작 옵션에는 PyPI 설치, PostgreSQL 및 Redis를 사용한 Docker Compose, Kubernetes용 Helm, 단일 컨테이너 Docker 또는 Podman 배포가 포함됩니다. 이 프로젝트는 Python ≥ 3.11이 필요하며, 5분 설정 가이드, 전체 문서, 지원 중단 지침을 포함한 포괄적인 문서를 제공합니다.