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Glama

MCP: Multi-Agent Control Point

by Gomezzz299
instrucciones.txt1.06 kB
Primero lanzar api: uvicorn server.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload Luego lanzar interfaz: streamlit run gui/app.py ------------------------ Docker--------------------------------- Clona o copia todo a tu carpeta MCP. Coloca el .streamlit/secrets.toml en gui/.streamlit/secrets.toml con la URL backend correcta (en Docker se usa http://backend:8000/process). Construye y arranca todo con: docker-compose up --build Abre tu navegador en http://localhost:8501 para usar la interfaz. El backend estará en http://localhost:8000/process y el frontend habla con él por el hostname backend dentro de la red Docker. Notas finales Puedes hacer docker-compose down para parar. Ajusta permisos, variables de entorno o redes si tienes más necesidades. Si quieres acceder a MCP desde otro equipo, asegúrate de exponer los puertos y usar la IP correcta. Puedes agregar volúmenes para persistir logs o datos. Los agentes que usan llamadas a internet (clima, ubicación) deben tener acceso a red.

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Gomezzz299/MCP'

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