Open WebUI MCPo 技术解析：集成 MCP 工具与 Ollama 部署指南

Open WebUI MCPo 技术解析

随着人工智能工具和模型的快速发展，如何高效、安全地将这些工具集成到标准化的 API 接口中成为了开发者面临的重要挑战。Open WebUI 的 MCPo 项目（Model Context Protocol-to-OpenAPI Proxy Server）正是为了解决这一问题而设计的。

什么是 MCPo？

MCPo 是一个简单、可靠的代理服务器，能够将任何基于 MCP 协议的工具转换为兼容 OpenAPI 的 HTTP 服务器。它通过标准化 RESTful API 接口，让复杂的工具变得易于使用，并支持与大语言模型（LLM）代理和应用程序的无缝交互。

核心功能

即时兼容性：支持 OpenAPI 工具、SDK 和用户界面，无需额外配置。
安全性与稳定性：采用标准化的 HTTPS 传输协议，支持 JWT 和 API 密钥认证。
自动生成文档：无需手动配置，自动生成交互式 Swagger UI 文档。
纯 HTTP 支持：无需额外的套接字或胶合代码，简化开发流程。

MCPo 的工作原理

MCPo 的核心在于其代理功能，它能够动态发现 MCP 工具并生成 REST API 端点，同时提供人性化的 OpenAPI 文档。以下是其典型工作流程：

自动生成 API 文档，访问地址为 http://localhost:8000/docs。
用户可以直接调用生成的 API 端点，通过 HTTP 客户端或其他工具进行交互。

启动 MCPo 服务器，例如：

uvx mcpo --port 8000 -- your_mcp_server_command

或通过 Python 安装后运行：

pip install mcpo
uvx mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- your_mcp_server_command

此外，MCPo 支持通过配置文件管理多个 MCP 工具，使不同工具可以通过唯一路由访问。例如：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "time": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-time", "--local-timezone=America/New_York"]
    }
  }
}

为什么选择 MCPo？

相比原生 MCP 协议，MCPo 提供了显著优势：

用户友好的接口：不需要学习新的协议，仅需熟悉 HTTP REST 接口即可操作。
即插即用的集成能力：兼容数千种现有工具和服务。
强大的文档支持：自动维护准确且易用的文档。
安全与稳定性保障：基于成熟框架（如 FastAPI），确保高性能和长久支持。

社区反馈与未来发展

MCPo 项目已在 GitHub 和 Reddit 社区中引发广泛讨论。开发者对其易用性和强大的功能表示认可，同时也提出了改进建议，例如增加 SSL 支持和更灵活的配置选项。

随着人工智能工具需求的增长，MCPo 有望成为连接 AI 工具与标准化接口的重要桥梁，为开发者提供更高效、更安全的解决方案。

安装与部署

安装 Ollama

Ollama

在 Ollama 中安装模型

ollama run gemma3

安装 MCPo

# 安装 mcpo
pip install mcpo

# 启动时间 mcp server
uvx mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- uvx mcp-server-time --local-timezone=America/New_York

# 启动 fetch mcp server
uvx mcpo --port 8000 -- uvx mcp-server-fetch

# 查看文档
[http://localhost:8000/docs](http://localhost:8000/docs)
[http://localhost:8000/openapi.json](http://localhost:8000/openapi.json)

# 使用配置文件启动
mcpo --config /path/to/config.json

安装 Open WebUI

# pip 安装
pip install -U open-webui
open-webui serve

# 源代码安装
git clone -b v0.6.0 https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui/
cp -RPp .env.example .env
npm i
npm run build
cd ./backend
pip install -r requirements.txt -U

# 启动
bash start.sh

测试通过 MCPO 调用 MCP Fetch server

import requests
import json

def fetch_webpage(url, max_length=10000, start_index=0, raw=False):
    """
    Fetch content from a URL using the MCP Fetch server.
    Args:
        url (str): The URL to fetch
        max_length (int): Maximum number of characters to return
        start_index (int): Start content from this character index
        raw (bool): Get raw HTML content without markdown conversion
    Returns:
        dict: The response from the server containing the fetched content
    """
    try:
        # Make a POST request to the fetch endpoint
        response = requests.post(
            "http://localhost:8000/fetch",
            json={
                "url": url,
                "max_length": max_length,
                "start_index": start_index,
                "raw": raw
            }
        )
        # Ensure the request was successful
        response.raise_for_status()
        # Parse the response
        return response.json()
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    # Fetch the specific URL you requested
    target_url = "https://www.aivi.fyi/aiagents/RooCode-Gemini2.5Pro-OpenAIAgentsSDK"
    result = fetch_webpage(target_url)
    print(result)

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