MCP-ServerV2

🧠 MCP Server con NestJS

A progressive Node.js framework for building efficient and scalable server-side applications.

Este proyecto es un servidor modular extensible construido con NestJS que actúa como un MCP (Model Context Protocol) Server. Su propósito es permitir que modelos LLM (como Claude, GPT, etc.) o clientes externos puedan interactuar con una colección de herramientas especializadas a través de peticiones HTTP. Cada herramienta es registrada dinámicamente con un nombre, un esquema de entrada validado con Zod, y una función handler que ejecuta su lógica.

🚀 Características

• ✨ Arquitectura modular (basada en herramientas).
• 📦 Herramientas reutilizables: calculator, temperature, filesystem, code-analyzer-local.
• 🧠 Preparado para integrarse con LLMs.
• 📝 Generación automática de archivos Markdown con descripciones de código.
• 📁 Soporte para lectura/escritura/eliminación de archivos.
• 🔧 Configuración con .env y rutas dinámicas.

📁 Estructura del Proyecto

src/
├── docs/                         # Resultados en Markdown
├── mcp/                          # Módulo MCP con controlador y servicio
├── tools/                        # Herramientas disponibles
│   ├── calculator.tool.ts
│   ├── code-analyzer-local.tool.ts
│   ├── filesystem.tool.ts
│   ├── temperature.tool.ts
│   └── index.ts
├── app.module.ts
├── main.ts

🧰 Herramientas Disponibles

Todas las herramientas están disponibles mediante el endpoint:
POST /mcp

🔹 calculator

• Descripción: Realiza operaciones matemáticas básicas.
• Parámetros:
  • a (number)
  • b (number)
  • operation: "add", "subtract", "multiply", "divide"
• Ejemplo:

{
  "toolName": "calculator",
  "params": {
    "a": 10,
    "b": 2,
    "operation": "multiply"
  }
}

🔹 temperature

• Descripción: Devuelve una temperatura ficticia basada en un prompt.
• Parámetros:
  • prompt (string)
• Ejemplo:

{
  "toolName": "temperature",
  "params": {
    "prompt": "Temperatura en Madrid"
  }
}

🔹 filesystem

• Descripción: Lee, escribe o elimina archivos del sistema.
• Parámetros:
  • path (string)
  • action: "read", "write", "delete"
  • content (string, opcional): Requerido si action = write
• Ejemplo:

{
  "toolName": "filesystem",
  "params": {
    "path": "src/main.ts",
    "action": "read"
  }
}

🔹 code-analyzer-local

• Descripción: Analiza archivos de un proyecto y genera un .md descriptivo.
• Parámetros:
  • directory (string): Carpeta a analizar.
  • outputName (string, opcional): Nombre del archivo de salida.
• Ejemplo:

{
  "toolName": "code-analyzer-local",
  "params": {
    "directory": "mcp-server/src"
  }
}

🛡️ Validación con Zod

¿Qué es Zod?

Zod es una biblioteca de validación y parsing de esquemas para TypeScript. Permite definir estructuras de datos de forma declarativa y luego validar que los datos cumplan con esos esquemas. Es especialmente útil al trabajar con Modelos de Lenguaje (LLMs), donde la salida puede variar o no seguir una estructura estricta.

¿Para qué se usa en este proyecto?

Zod se utiliza para validar las respuestas generadas por el modelo LLM y asegurarse de que cumplen con el formato esperado. Esto permite:

• Detectar errores de estructura en tiempo de ejecución.
• Garantizar que la información recibida sea procesable por otras partes del sistema.
• Mejorar la robustez de los agentes o pipelines basados en LLM.

📦 Instalación

npm install zod

---
Usamos Zod para definir y validar esta estructura:
import { z } from "zod";

// Definición del esquema esperado
const TaskSchema = z.object({
  title: z.string(),
  completed: z.boolean(),
});

// Ejemplo de salida de un LLM (como texto JSON)
const llmOutput = `{
  "title": "Escribir documentación",
  "completed": false
}`;

try {
  const parsed = TaskSchema.parse(JSON.parse(llmOutput));
  console.log("✅ Datos válidos:", parsed);
} catch (err) {
  console.error("❌ Validación fallida:", err);
}


## ⚙️ Configuración `.env`

```env
PORT=3000
ANALYSIS_DIR=./src/docs

🧪 Probar el servidor

npm install
$ npm run start:dev 

Consultar herramientas:

curl -X POST http://localhost:3000/mcp -H "Content-Type: application/json" -d '{"toolName":"calculator","params":{"a":5,"b":3,"operation":"add"}}'

Deployment

When you're ready to deploy your NestJS application to production, there are some key steps you can take to ensure it runs as efficiently as possible. Check out the deployment documentation for more information.

If you are looking for a cloud-based platform to deploy your NestJS application, check out Mau, our official platform for deploying NestJS applications on AWS. Mau makes deployment straightforward and fast, requiring just a few simple steps:

$ npm install -g @nestjs/mau
$ mau deploy

With Mau, you can deploy your application in just a few clicks, allowing you to focus on building features rather than managing infrastructure.

Resources

Check out a few resources that may come in handy when working with NestJS:

• Visit the NestJS Documentation to learn more about the framework.
• For questions and support, please visit our Discord channel.
• To dive deeper and get more hands-on experience, check out our official video courses.
• Deploy your application to AWS with the help of NestJS Mau in just a few clicks.
• Visualize your application graph and interact with the NestJS application in real-time using NestJS Devtools.
• Need help with your project (part-time to full-time)? Check out our official enterprise support.
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🧑‍💻 Autor

Desarrollado por klever - 2025

📝 Licencia

Nest is MIT licensed. Este proyecto está bajo la licencia MIT.