1mcp — объединение MCP-вызовов без раздувания контекста

1mcp — это инструмент для AI-агентов, который позволяет выполнять цепочки MCP-вызовов и произвольный код в изолированном WASM-окружении, сокращая расход токенов до 96%. В основе лежит подход, описанный Anthropic в статье «Code Execution with MCP». Сайт проекта: 1mcp.dev.

Как это работает

Вместо того чтобы LLM делала по одному MCP-вызову за раз, 1mcp подменяет каждый инструмент MCP заглушкой на TypeScript (mcp__mcpName_toolName.d.ts) и предоставляет агенту всего 4 базовых инструмента. Агент пишет JavaScript-код, который последовательно вызывает нужные MCP-инструменты, а 1mcp сам диспетчеризирует запросы, обрабатывает повторные попытки и уменьшает токенную стоимость.

const me = await github.getMe();
const repos = await github.listRepos({ username: me.login });

Быстрый старт

Установите пакет глобально, инициализируйте конфигурацию и запустите сервер:

npm install -g 1mcp
1mcp init
1mcp serve

После запуска сервер предоставит MCP-инструменты для вашего AI-агента.

Интеграция с AI SDK

Пакет @onemcp/ai-sdk превращает обычные инструменты AI SDK в песочницу на основе MCP. Пример:

import { convertTo1MCP } from '@onemcp/ai-sdk';
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

const tools = {
  weatherTool: {
    name: "getWeather",
    async execute({ city, country }) {
      return { city, weather: "Sunny", temperatureC: 23 };
    },
  }
};

const { client, cleanup } = await convertTo1MCP(tools, {
  language: "js",
  npm: { dependencies: { "axios": "^1.6.0" } },
  policy: {
    network: { allowedDomains: ["api.weatherapi.com", "*.npmjs.org"] },
    filesystem: { writable: ["/tmp", "/out"] },
    limits: { memMb: 256 }
  },
  mcps: [{
    name: "external-mcp",
    url: "https://weather.example.com"
  }]
});

const mcpTools = await client.tools();

const result = await generateText({
  model: openai('gpt-4'),
  prompt: 'Get the weather for Paris, France',
  tools: mcpTools
});

await cleanup();

Полный пример: ai-sdk-integration.

Доступные инструменты

Выполнение кода

Код компилируется в WASM с помощью esbuild и выполняется в изолированном runtime QuickJS (отдельный сеанс). Можно выполнять код как в браузере, так и на сервере — с политиками безопасности.

• run_js — выполнить JavaScript/TypeScript, который может вызывать другие MCP-инструменты.

Файловая система

У каждого сеанса MCP есть виртуальная файловая система (OPFS в браузере или изолированная ФС на сервере).

• read — чтение файлов внутри песочницы.
• write — запись файлов с проверкой политик.
• search — поиск файлов без загрузки всего каталога.

// Выполнение 1
const x = 42;
await write('/test.txt', 'hello');

// Выполнение 2 — в том же сеансе
x; // ReferenceError — переменные не сохраняются между запусками
await read('/test.txt'); // файл на месте — ФС сохраняется

Почему не Cloudflare/Vercel/Daytona?

• Цепочки = меньше токенов. 1mcp выполняет всю цепочку вызовов в одной «капсуле», что даёт ~96% экономии токенов без ручной интеграции с Cloudflare Workers.
• Капсулы — это просто код. Вы пишете TypeScript/JavaScript с любыми npm-зависимостями; 1mcp собирает их через esbuild в WASM. Никакой привязки к конкретному SDK.
• Изоляция на сеанс. Каждый сеанс агента получает свои строгие ограничения по сети, ФС и ресурсам, а не глобальные настройки проекта.
• Вычисления в браузере. Капсулы могут выполняться в воркере браузера через SSE, экономя серверные ресурсы.
• Встроенный мост с AI SDK. Пакет @onemcp/ai-sdk автоматически превращает инструменты AI SDK в MCP-инструменты.

Интеграция с браузером

Релейный сервер передаёт MCP-инструменты браузерным клиентам через SSE:

import { RelayBrowserClient } from '@onemcp/ai-sdk/browser';

const client = new RelayBrowserClient('http://localhost:3000');
await client.connect();

client.onCapsule(async (capsule) => {
  const result = await executeInWorker(capsule);
  await client.sendResult(result);
});

Браузер получает подписанные капсулы (код + политики), выполняет их в изолированном воркере и отправляет результаты обратно агенту.

Формат конфигурации (1mcp.config.json)

{
  "language": "js",
  "npm": {
    "dependencies": {},
    "lockfile": ""
  },
  "policy": {
    "network": {
      "allowedDomains": ["api.github.com", "*.npmjs.org", "api.context7.com"],
      "deniedDomains": [],
      "denyIpLiterals": true,
      "blockPrivateRanges": true,
      "maxBodyBytes": 5242880,
      "maxRedirects": 5
    },
    "filesystem": {
      "readonly": ["/"],
      "writable": ["/tmp", "/out"]
    },
    "limits": {
      "timeoutMs": 60000,
      "memMb": 256,
      "stdoutBytes": 1048576
    }
  },
  "mcps": [
    {
      "name": "filesystem",
      "transport": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/private/tmp"]
    },
    {
      "name": "sentry",
      "transport": "http",
      "endpoint": "https://mcp.sentry.dev/mcp"
    },
    {
      "name": "context7",
      "transport": "http",
      "endpoint": "https://api.context7.com/mcp"
    }
  ],
  "sessionTtlMs": 300000,
  "signingKeyPath": ".1mcp/keys/",
  "cacheDir": ".1mcp/capsules/"
}

Основные политики

• Сеть: белые/чёрные списки доменов, запрет IP-литералов и приватных диапазонов, ограничение размера ответа и количества редиректов.
• Файловая система: readonly/writable директории.
• Ограничения: таймаут (timeoutMs), память (memMb), размер stdout (stdoutBytes).

Переменные окружения и CLI-флаги

Флаги CLI переопределяют переменные окружения, которые, в свою очередь, переопределяют настройки из конфигурационного файла.

CLI Reference

• 1mcp init [-c <path>] — создать конфигурационный файл (по умолчанию 1mcp.config.json).
• 1mcp serve [-c <path>] [--port <number>] [--bind <address>] [--no-ui|--open] — запустить MCP-сервер.