Smithery.ai

Smithery.ai 是一个专注于 Model Context Protocol (MCP) 的平台，旨在帮助开发者发现、集成和部署 代理型 AI 服务（agentic AI services），以加速 AI 应用的开发。它通过提供标准化的协议和工具，简化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的连接过程。以下是对该网站用途和功能的详细介绍，基于其公开信息：

一、网站核心用途

Smithery.ai 的核心目标是成为一个 MCP 服务器的注册中心和托管平台，解决 AI 代理开发中常见的复杂集成问题。传统的 AI 开发中，开发者需要为每个外部工具或数据源编写定制化代码，导致系统碎片化和维护困难。Smithery 通过 MCP（模型上下文协议）提供了一种标准化的方式，让 AI 模型能够无缝访问外部资源，如 API、数据库、文件系统或 Web 服务。

具体来说，Smithery.ai 的主要用途包括：

1. 发现 MCP 服务器：提供一个集中化的注册中心，开发者可以搜索和找到适合其需求的 MCP 服务器（如 GitHub 操作、Web 搜索、文件管理等）。
2. 托管与部署：允许开发者将自己的 MCP 服务器部署到 Smithery 的基础设施，或者本地运行，简化分发和使用流程。
3. 简化集成：通过 MCP 的标准化接口，减少开发者为不同工具编写适配代码的工作量。
4. 支持 AI 代理开发：帮助开发者构建功能强大的 AI 代理，应用于智能 IDE、聊天界面、自动化工作流等场景。

二、主要功能

Smithery.ai 提供了一系列功能，涵盖发现、集成、部署和社区协作等方面。以下是其核心功能的详细介绍：

1. MCP 服务器注册中心

• 功能描述：Smithery 维护了一个包含数千个 MCP 服务器的目录（截至 2025 年，声称支持超过 4,446 种功能）。这些服务器覆盖多种用途，例如：
  • GitHub 操作：通过 GitHub API 实现文件操作、仓库管理、代码提交等。
  • Web 搜索：集成 Brave Search 或其他搜索引擎，支持实时 Web 查询。
  • 文件管理：执行终端命令、管理文件、支持 diff 编辑。
  • 浏览器自动化：通过 Browserbase 提供云端浏览器控制，执行 JavaScript、截图等。
  • 笔记管理：与 Obsidian、Flomo、HackMD 等工具集成，支持笔记创建和协作。
  • 复杂推理：提供结构化思考工具，提升 AI 在分析任务中的表现。
• 使用方式：开发者可以通过网站搜索功能按关键字（如 "weather" 或 "GitHub"）查找服务器，或者通过 API（如 GET /servers?q=weather）获取服务器详情。
• 优势：集中化的目录让开发者无需从零开始寻找或开发工具，节省时间。

2. MCP 服务器的部署与托管

• 功能描述：
  • 远程托管：开发者可以将自己的 MCP 服务器部署到 Smithery 的基础设施，通过 WebSocket 提供稳定访问点。这种方式无需用户本地安装，适合广泛分发。
  • 本地运行：支持通过 Smithery CLI（命令行工具）在本地安装和运行 MCP 服务器，适合需要更高控制权或隐私的场景。
  • 自动化部署：支持 Docker 和 Node.js（v14+）环境，开发者只需编写 smithery.yaml 配置文件即可快速部署。
• 具体例子：
  • 部署一个 GitHub MCP 服务器：运行 smithery install --server=github.com/smithery-ai/mcp-github --token=$MY_GITHUB_PAT，即可将服务器配置到本地或远程。
  • 托管后，Smithery 会生成测试用的 playground 界面，方便用户验证功能。
• 优势：通过标准化部署流程和 serverless 环境，降低开发者的运维负担，同时提升服务的可发现性。

3. 标准化集成与配置

• 功能描述：
  • Smithery 使用 MCP 的 JSON 模式（configSchema）定义服务器的配置要求，开发者只需提供必要的参数（如 API 密钥、URL 等），即可完成连接。
  • 支持 WebSocket 协议（如 wss://server.smithery.ai/${qualifiedName}/ws?config=${base64encode(config)}），确保与 AI 模型的实时通信。
• 使用场景：
  • 例如，集成一个天气数据服务器：开发者通过 Smithery API 获取服务器的配置要求，填入 API 密钥后即可让 AI 代理实时查询天气。
  • 跨工具工作流：一个 AI 代理可以同时调用 arXiv 搜索、Web 摘要和 Zotero 文献管理服务器，完成复杂的研究任务。
• 优势：统一的接口和配置方式避免了处理不同 API 的复杂性，提高开发效率。

4. 开发工具与 SDK 支持

• 功能描述：

  • TypeScript SDK：提供开源的 TypeScript 工具包（@smithery/sdk），简化与 MCP 服务器的交互。例如，支持多客户端连接（如 OpenAI 和 Anthropic 的适配器）。
  • Python SDK：支持 Python 开发者快速构建和测试 MCP 服务器。
  • CLI 工具：通过 npx @smithery/cli 安装和配置服务器，命令简单（如 smithery install mcp-obsidian --client claude）。

• 代码示例：

  typescript 复制代码

  import { MultiClient } from "@smithery/sdk";
  const client = new MultiClient();
  await client.connectAll({ exa: createTransport("https://your-mcp-server.example.com") });

  这段代码展示了如何用 TypeScript 连接到一个 MCP 服务器。

• 优势：提供开发者友好的工具链，支持多种编程语言，降低技术门槛。

5. 社区与开源支持

• 功能描述：
  • Smithery 鼓励开发者贡献 MCP 服务器，所有服务器和 SDK 都托管在 GitHub 上（例如 smithery-ai/typescript-sdk）。
  • 提供 Discord 和 GitHub Discussions 社区，开发者可以交流经验、提交问题或改进文档。
  • 支持开源 CLI 和参考服务器代码，计划进一步开源更多组件（部分代码在早期因快速开发而未完全公开，但已承诺改进）。
• 具体贡献：
  • 开发者可以通过 GitHub 提交 Pull Requests，添加新服务器或优化现有功能。
  • Smithery 声称已有 628 个 GitHub 仓库，显示活跃的社区参与。
• 优势：开放的生态系统促进协作，开发者可以快速扩展平台功能。

6. 隐私与安全

• 功能描述：
  • 本地优先：本地运行的 MCP 服务器确保敏感数据（如 API 密钥）留在用户设备上。
  • 临时配置：远程托管时，Smithery 声称配置数据（如 token）是临时的，不长期存储。
  • 数据政策：仅记录服务器的使用统计（如调用次数），不存储请求的具体内容。
• 注意事项：
  • 建议开发者使用环境变量存储密钥，避免直接输入到不受信任的表单。
  • 社区曾对 CLI 的早期版本提出安全担忧（如未开源的 minified 代码），Smithery 已承诺改进并开源代码。
• 优势：强调安全性和隐私，适合企业级应用或对数据敏感的场景。

7. 跨行业应用

• 功能描述：
  • Smithery 的 MCP 框架支持多种行业场景，包括：
    • 开发：智能 IDE、代码自动化。
    • 研究：学术搜索、文献管理。
    • 商业：CRM 集成（如 HubSpot）、客户数据管理。
    • 创意：AI 图像生成（EverArt）、3D 建模（BlenderMCP）。
    • 医疗与法律：数据查询、决策支持。
• 具体案例：
  • 一个研究代理可以结合 arXiv 搜索、Web 摘要和 Zotero 管理，完成论文撰写的多步骤工作流。
  • 企业内部的 AI 助手可以通过 MCP 查询公司文档数据库，提升效率。
• 优势：通用性和灵活性使其适用于多样化的 AI 应用场景。

三、典型使用场景

以下是一些具体的场景，展示 Smithery.ai 如何帮助开发者：

1. 构建智能 IDE：
   • 使用 GitHub MCP 服务器，AI 可以在 VS Code 中提交代码、创建 PR。
   • 集成 Obsidian MCP，AI 可以搜索和管理开发者的笔记。
2. 开发多功能 AI 代理：
   • 一个代理结合 Brave Search、Browserbase 和 Zotero，完成从 Web 搜索到文献整理的全流程任务。
3. 企业内部工具：
   • 部署一个内部 MCP 服务器，连接公司数据库，供 AI 查询客户数据或生成报告。
4. 快速原型开发：
   • 开发者通过 Smithery 快速测试一个天气查询服务器，验证其在 AI 聊天界面的效果。

四、与其他平台的区别

Smithery.ai 的独特之处在于其对 MCP 协议的专注和标准化设计。相比其他 AI 工具平台（如 Hugging Face 的模型托管），Smithery 更专注于 AI 代理的工具集成，而不是模型本身。它的主要竞争优势包括：

• 标准化：MCP 协议消除了为每个工具编写适配代码的需要。
• 模块化：支持从简单搜索到复杂工作流的多种功能。
• 社区驱动：通过开源和社区贡献保持快速迭代。

相比之下，其他平台可能更专注于模型训练、推理或单一功能的 API（如 OpenAI 的 API），而 Smithery 提供了一个更通用的生态系统。

五、总结

Smithery.ai 是一个为开发者设计的平台，致力于通过 Model Context Protocol (MCP) 简化 AI 代理与外部工具和数据的集成。它提供了丰富的功能，包括：

• 集中化的 MCP 服务器注册中心。
• 灵活的部署和托管选项（本地或远程）。
• 标准化的配置和集成接口。
• 强大的 SDK 和 CLI 支持。
• 活跃的社区和开源生态。
• 注重隐私和安全的设计。