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Glama

Gauntlet-Incept MCP

by Birdsmith

Guantelete-Incepto

Un sistema para generar contenidos educativos de alta calidad adaptados a los niveles de conocimiento e intereses de los estudiantes.

Descripción del proyecto

Este repositorio contiene el código y los recursos del proyecto Gauntlet-Incept, cuyo objetivo es construir un sistema que genere contenido educativo de alta calidad para estudiantes de primaria y secundaria. El objetivo inicial es desarrollar contenido educativo en forma de artículos y bancos de preguntas para áreas temáticas específicas.

Documentación

Estructura del proyecto

gauntlet-incept/ ├── docs/ # Documentation files ├── src/ # Source code │ ├── api/ # API routes │ ├── models/ # Data models │ ├── services/ # Business logic │ ├── utils/ # Utility functions │ ├── data/ # Data files │ ├── tests/ # Test files │ ├── index.js # Entry point for REST API │ └── mcp-server.js # Model Context Protocol server ├── services/ # Microservices │ ├── qti-service/ # QTI service for content storage │ └── llm-service/ # LLM service for content generation ├── .env.example # Example environment variables ├── .gitignore # Git ignore file ├── package.json # Node.js package file ├── docker-compose.yml # Docker Compose configuration ├── Dockerfile # Docker configuration └── README.md # This file

Puntos finales de API

El proyecto implementa seis puntos finales de API principales:

Puntos finales de la pregunta

  • POST /api/question/tag - Etiqueta una pregunta con tema, grado, estándar, lección y dificultad
  • POST /api/question/grade - Califica una pregunta etiquetada según los estándares de calidad
  • POST /api/question/generate - Genera una pregunta basada en etiquetas o una pregunta de ejemplo

Puntos finales del artículo

  • POST /api/article/tag - Etiqueta un artículo con tema, grado, estándar y lección
  • POST /api/article/grade - Califica un artículo etiquetado según los estándares de calidad
  • POST /api/article/generate - Generar un artículo basado en etiquetas o un artículo de ejemplo

Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Además de la API REST, este proyecto incluye un servidor MCP que permite a Claude Desktop interactuar con el sistema Gauntlet Incept. Esto permite a Claude generar, etiquetar y calificar contenido educativo directamente.

Consulte la Guía del servidor MCP para obtener detalles sobre cómo configurar y utilizar el servidor MCP con Claude Desktop.

Empezando

Prerrequisitos

  • Git
  • Node.js (v14 o superior)
  • Acceso a la base de datos PostgreSQL de RDS (credenciales proporcionadas por el administrador)
  • Clave SSH para la conexión a la base de datos (si se conecta a través del túnel SSH)
  • Docker y Docker Compose (opcional, para implementación en contenedores)

Instalación

  1. Clonar el repositorio
    git clone https://github.com/yourusername/Gauntlet-Incept.git
  2. Navegar al directorio del proyecto
    cd Gauntlet-Incept
  3. Instalar dependencias
    npm install
  4. Copie el archivo de entorno de ejemplo y actualícelo con sus valores
    cp .env.example .env
  5. Ejecutar el proyecto
    npm start

Ejecutando con Docker

  1. Construir e iniciar los contenedores
    docker-compose up -d
  2. Acceda a la API en http://localhost:3000
  3. Acceda al servidor MCP en http://localhost:3001

Conexión a la base de datos

Este proyecto se conecta a una instancia de Amazon RDS PostgreSQL con los siguientes detalles:

  • Anfitrión : alphacommoncrawl-core-reboot.cluster-caeuiwckzo1a.us-east-1.rds.amazonaws.com
  • Puerto : 5432
  • Base de datos : núcleo
  • Nombre de usuario : postgres

Nota: La contraseña se almacena en variables de entorno y no directamente en el código por razones de seguridad.

Si necesita conectarse a través de un túnel SSH, deberá configurar el túnel por separado antes de iniciar la aplicación.

Desarrollo

Ejecutando en modo de desarrollo

npm run dev

Ejecución del servidor MCP

npm run mcp

Ejecución de pruebas

npm test

Pelusa

npm run lint

Lista de verificación del proyecto

  • [x] Inicializar el repositorio Git
  • [x] Crear la estructura básica del proyecto
  • [x] Agregar archivo .gitignore
  • [x] Crear confirmación inicial
  • [x] Configurar la documentación del proyecto
  • [x] Crear una lista de verificación de implementación
  • [x] Configurar rutas API y estructura de servicio
  • [x] Implementar funcionalidad de marcador de posición para servicios principales
  • [x] Configurar la contenedorización de Docker
  • [x] Implementar el servidor MCP para la integración de Claude Desktop
  • [x] Configurar la conexión a la base de datos PostgreSQL de RDS
  • [ ] Implementar la funcionalidad real con la integración de LLM
  • [ ] Agregar pruebas
  • [ ] Revisar y finalizar

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

Contacto

[Su información de contacto]

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Permite que Claude Desktop interactúe con el sistema Gauntlet Incept para generar, etiquetar y calificar contenido educativo para estudiantes desde jardín de infantes hasta octavo grado directamente a través del lenguaje natural.

  1. Descripción del proyecto
    1. Documentación
      1. Estructura del proyecto
        1. Puntos finales de API
          1. Puntos finales de la pregunta
          2. Puntos finales del artículo
        2. Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
          1. Empezando
            1. Prerrequisitos
            2. Instalación
            3. Ejecutando con Docker
            4. Conexión a la base de datos
          2. Desarrollo
            1. Ejecutando en modo de desarrollo
            2. Ejecución del servidor MCP
            3. Ejecución de pruebas
            4. Pelusa
          3. Lista de verificación del proyecto
            1. Licencia
              1. Contacto

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