MCP-para-todo

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3.2

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MCP para todo es un servidor modular que permite a un modelo de lenguaje ejecutar herramientas útiles en tiempo real.

MseeP Badge

🌐 MCP para Todo - Servidor de Herramientas para Modelos de Lenguaje

Servidor educativo MCP (Model Context Protocol) que conecta modelos de lenguaje como ChatGPT con herramientas externas en tiempo real. Desarrollado en TypeScript con arquitectura modular extensible.

TypeScript Node.js MCP

📖 ¿Qué es MCP?

Model Context Protocol (MCP) es un estándar emergente que permite a los modelos de lenguaje interactuar de manera segura y estructurada con herramientas externas, APIs y sistemas.

💡 Valor del Proyecto

  • Conexión IA-Mundo Real: Bridge entre LLMs y funcionalidades externas
  • Arquitectura Modular: Fácil extensión con nuevas herramientas
  • Protocolo Estándar: Compatible con cualquier cliente MCP

🛠️ Herramientas Implementadas

HerramientaDescripciónEntradaEjemplo
get_weatherClima actual por ciudad{ "city": "Bogotá" }Temperatura, humedad, condiciones
word_definitionDefiniciones y sinónimos{ "word": "innovación" }Significado, ejemplos, sinónimos
evaluate_mathEvaluación de expresiones{ "expression": "2^8 + sqrt(81)" }Resultado numérico

Stack Tecnológico

  • Lenguaje: TypeScript 5.0+
  • Runtime: Node.js 18+
  • Protocolo: MCP (Model Context Protocol)
  • APIs Externas: OpenWeather, DictionaryAPI

⚡ Instalación y Uso

Prerrequisitos

node --version  # ≥ 18.0.0
npm --version   # ≥ 9.0.0

1. Clonar repositorio

git clone https://github.com/elsantiwg/MCP-para-todo.git
cd MCP-para-todo

2. Instalar dependencias

npm install

3. Configurar variables de entorno

cp .env.example .env

Editar .env con tus API keys

4. Ejecutar en desarrollo

npm run dev

Configuración .env

OPENWEATHER_API_KEY=tu_api_key_aca
DICTIONARY_API_URL=https://api.dictionaryapi.dev/api/v2

🔌 Integración con Clientes MCP

Ejemplo de Conexión

// Cliente MCP se conecta al servidor
const client = new MCPClient('ws://localhost:3000');

// Uso de herramientas desde el modelo

const weather = await client.callTool('get_weather', { city: 'Madrid' });
const calculation = await client.callTool('evaluate_math', { expression: 'sin(π/2)' });

🧩 Extensión del Sistema

Crear Nueva Herramienta

// src/tools/nueva-herramienta.ts
export const nuevaHerramienta: ToolHandler = {
  name: "mi_herramienta",
  description: "Descripción de la funcionalidad",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      parametro: { type: "string" }
    }
  },
  handler: async ({ parametro }) => {
    // Lógica de la herramienta
    return { resultado: "éxito" };
  }
};

Registro en el Servidor

// En src/tools/index.ts
export const tools = [
  weatherTool,
  dictionaryTool, 
  mathTool,
  nuevaHerramienta  // ← Nueva herramienta agregada
];

🚀 Casos de Uso

Asistentes Inteligentes

Agentes conversacionales con capacidades reales

Bots de customer service con acceso a datos en tiempo real

Asistentes personales con contexto del mundo real

Automatización Procesamiento de datos con capacidades de cálculo

Integración con sistemas empresariales

Workflows automatizados con razonamiento de IA

📊 Roadmap

Más herramientas: Traducción, noticias, conversión de monedas

Autenticación: Sistema de seguridad para herramientas sensibles

Monitoring: Dashboard de uso y métricas

Deployment: Contenedores Docker y configuración cloud

👨‍💻 Autor Kevin Santiago Prieto Guerrero

GitHub: @elsantiwg

LinkedIn: Kevin Prieto

Portafolio: https://elsantiwg.trendio.com.co

📄 Licencia Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver LICENSE para detalles.