# MCP-Saptiva
MCP (Model Context Protocol) server para interactuar con los LLMs y herramientas de Saptiva AI.
## Instalación para Claude Code
### Paso 1: Obtén tu API Key
Ve a [https://lab.saptiva.com/](https://lab.saptiva.com/) y copia tu API key.
### Paso 2: Configura Claude Code
Abre tu terminal y ejecuta:
```bash
# Crear el directorio si no existe
mkdir -p ~/.claude
# Crear/editar el archivo de configuración
nano ~/.claude/settings.json
```
Pega esta configuración (reemplaza `TU_API_KEY`):
```json
{
"mcpServers": {
"saptiva": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:saptiva-ai/MCP-Saptiva"],
"env": {
"SAPTIVA_API_KEY": "TU_API_KEY"
}
}
}
}
```
### Paso 3: Reinicia Claude Code
Cierra y vuelve a abrir Claude Code. El MCP estará disponible.
### Paso 4: Verifica que funciona
En Claude Code, pregunta:
```
¿Qué modelos de Saptiva tengo disponibles?
```
Claude debería usar `saptiva_list_models` y mostrarte los modelos.
---
## Herramientas Disponibles
| Herramienta | Descripción |
|-------------|-------------|
| `saptiva_chat` | Chat con cualquier modelo de Saptiva |
| `saptiva_reason` | Razonamiento paso a paso con Cortex |
| `saptiva_ocr` | Extraer texto de imágenes |
| `saptiva_embed` | Generar embeddings de texto |
| `saptiva_batch_embed` | Embeddings de múltiples textos |
| `saptiva_list_models` | Ver modelos disponibles y precios |
| `saptiva_help` | Documentación y ejemplos |
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## Temas de Ayuda
Usa `saptiva_help` con estos temas:
```
quick_start → Inicio rápido
chat_example → Ejemplo de chat completo
reasoning_example → Usar Cortex para razonamiento
ocr_example → Extraer texto de imágenes
embedding_example → Generar embeddings
all_tools → Lista de herramientas
curl_examples → Comandos cURL
agents_sdk → Saptiva Agents SDK (Python)
```
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## Modelos Disponibles
| Modelo | Ideal para | Precio (por M tokens) |
|--------|------------|----------------------|
| Saptiva Turbo | Respuestas rápidas | $0.20 / $0.60 |
| Saptiva Cortex | Razonamiento complejo | $0.30 / $0.80 |
| Saptiva Ops | RAG, búsqueda web | $0.20 / $0.60 |
| Saptiva OCR | Extracción de texto de imágenes | $0.15 / $0.50 |
| Saptiva Embed | Vectorización semántica | $0.01 / - |
| Saptiva KAL | Contexto legal México | $0.20 / $0.60 |
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## Ejemplos de Uso en Claude Code
### Chat simple
```
Pregúntale a Saptiva Turbo: ¿Cuál es la capital de Francia?
```
### Razonamiento
```
Usa saptiva_reason para resolver: Si tengo 5 manzanas y como 2, ¿cuántas quedan?
```
### OCR
```
Extrae el texto de esta imagen: [URL de imagen]
```
### Embeddings
```
Genera el embedding de "Inteligencia artificial"
```
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## Instalación Local (Desarrollo)
Si quieres modificar el MCP:
```bash
# Clonar
git clone https://github.com/saptiva-ai/MCP-Saptiva.git
cd MCP-Saptiva
# Instalar y construir
npm install
npm run build
# Configurar API key
cp .env.example .env
# Edita .env y agrega tu SAPTIVA_API_KEY
# Probar
node test-comprehensive.mjs
```
Para usar tu versión local, cambia la config:
```json
{
"mcpServers": {
"saptiva": {
"command": "node",
"args": ["/ruta/a/MCP-Saptiva/dist/index.js"],
"env": {
"SAPTIVA_API_KEY": "TU_API_KEY"
}
}
}
}
```
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## Links
- [Saptiva API Docs](https://saptiva.gitbook.io/saptiva-docs)
- [Saptiva Agents SDK](https://saptiva.gitbook.io/saptiva-agents) - Framework Python para agentes
- [Obtener API Key](https://lab.saptiva.com/)
- [MCP Protocol](https://modelcontextprotocol.io/)
## License
MIT
