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Glama

MCP1

Servidor MCP remoto que ofrece el plan de estudios de psicología del inversor Doggi (Iniciador Prudente) como 7 herramientas. Creado para que Claude extraiga solo la parte de la lección que necesita en cada turno en lugar de volver a ingerir todo el corpus.

Estructura

Ruta

Qué es

server.py

Lógica de negocio. La clase DoggiMCP — 7 manejadores de herramientas, lee desde el disco

http_server.py

Envoltorio HTTP. Expone DoggiMCP a través de HTTP transmitible por MCP, con autenticación mediante clave API

coaching_session.py

Cliente local (SDK de Anthropic). Útil para probar el flujo de herramientas sin desplegar

tests/demo.py

Prueba de humo, ejecuta todas las herramientas

data/

Marco, arquetipo, intervenciones, progreso (fuente de verdad)

lessons/

Lecciones 1–6 en formato markdown (fuente de verdad)

Dockerfile, fly.toml, requirements.txt

Configuración de despliegue para Fly.io

DEPLOY.md

Guía de despliegue paso a paso

Related MCP server: Thinking Patterns MCP Server

Ejecución local

# Smoke test, no API key needed
python3 tests/demo.py

# Run the HTTP server locally
MCP_API_KEY=test pip install -r requirements.txt
MCP_API_KEY=test python3 http_server.py
curl -H "X-API-Key: test" http://localhost:8000/mcp

# Live coaching client (needs ANTHROPIC_API_KEY + COACHING_MODEL)
python3 coaching_session.py

Despliegue

Consulta DEPLOY.md — Fly.io, ~20 minutos de principio a fin.

Herramientas

  1. get_lesson(n) — lección 1–6

  2. get_framework() — estrella polar

  3. get_archetype_triggers() — disparadores, señales de alerta y fortalezas de Doggi

  4. get_coaching_intervention(n) — estilo de coaching, qué hacer/no hacer, ejemplo para la lección n

  5. get_progress_state() — en qué punto del viaje se encuentra el cliente

  6. analyze_response(text, n) — compara el texto del usuario con los disparadores y señales de alerta

  7. next_lesson(n) — secuenciación

Personalización

Todo reside en data/ y lessons/. Edita, confirma los cambios y ejecuta fly deploy. No es necesario realizar cambios en el código.

  • lessons/lesson{1-6}.md — contenido de la lección

  • data/archetype.json — disparadores, señales de alerta, fortalezas

  • data/interventions.json — estilo de coaching por lección

  • data/progress_state.json — estado del cliente (reemplazar con una consulta a la base de datos en producción)

Notas de diseño

  • No incluyas este README (u otros documentos) en el espacio del Proyecto Claude. Cualquier cosa que Claude lea en cada turno anula el propósito del MCP.

  • No codifiques de forma rígida IDs de modelos con fecha. coaching_session.py lee COACHING_MODEL desde el entorno.

  • La fuente de verdad está en el disco, no en el código. No hay copias integradas.

  • Las descripciones de las herramientas son intencionalmente breves (≤6 palabras). Los esquemas describen las entradas.

  • La autenticación con clave API es obligatoria. http_server.py se niega a iniciarse sin MCP_API_KEY.

Seguridad

  • Se requiere clave API en todas las solicitudes /mcp a través del encabezado X-API-Key

  • /health está abierto (Fly.io lo necesita para comprobaciones de actividad)

  • Recorrido de rutas bloqueado: lesson_num validado como entero del 1 al 6 antes de cualquier acceso a archivos

  • Tamaño de entrada limitado: analyze_response rechaza cargas útiles superiores a 10 KB

  • El contenedor se ejecuta como usuario no root

  • No hay secretos en el código fuente — MCP_API_KEY y ANTHROPIC_API_KEY provienen solo del entorno

  • .gitignore y .dockerignore excluyen .env* y otros patrones de secretos

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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