Skip to main content
Glama

Kollektiv | Your private LLM knowledgebase

Colectivo MCP

🧠 Tu base de conocimientos personal de LLM

Kollektiv MCP te permite crear una base de conocimientos LLM personal en segundos y usarla desde tu editor o cliente favorito. Olvídate de configurar la infraestructura, fragmentarla y sincronizarla: simplemente sube tus datos y empieza a chatear. Compatible con los principales clientes MCP desde el primer momento: Cursor, Windsurf, Claude Desktop, etc.

Kollektiv está en fase beta inicial. Si tiene problemas para conectarse al cliente MCP, pruebe primero estos pasos . Si sigue sin funcionar, informe su problema aquí.

¿Por qué Kollektiv?

  • No es necesario volver a cargar datos entre sesiones de chat
  • Acceso desde cualquier cliente : Cursor, Windsurf, Claude Desktop, VSCode, PyCharm, etc.
  • No es necesario configurar ninguna infraestructura : simplemente cargue sus datos y comience a chatear

💿 Conexión

La forma más sencilla de conectarse a Kollektiv MCP es copiar y pegar la siguiente configuración en el archivo mcp.json de su editor. Todos los clientes (Cursor, Windsurf, Claude Desktop, VSCode, PyCharm) admiten este formato json

{ "mcpServers": { "kollektiv": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.thekollektiv.ai/mcp" ] } } }
  • nombre:
    • kollektiv : puedes darle al servidor cualquier nombre descriptivo.
  • dominio:
    • npx : asegúrese de tener node.js instalado antes de ejecutar este comando
  • argumentos:
    • -y - esto permite que su shell instale mcp-remote , que actualmente es necesario para conectarse a servidores remotos
    • mcp-remote : esto permite que su cliente se conecte a un servidor MCP remoto (en este caso Kollektiv)
    • https://mcp.thekollektiv.ai/mcp - es el punto final al que se está conectando

Vea una breve demostración a continuación o lea las instrucciones específicas del cliente sobre cómo conectarse.

Demostración de conexión

Cursor

Abra Cursor y vaya a Cursor Settings > MCP > Add new global MCP Server . Pegue la configuración anterior y guárdela (Ctrl/Cmd+S).

Configuración del cursor

Si la configuración es exitosa y no se ha autenticado anteriormente, debería abrirse una ventana del navegador que lo guiará a la página de inicio de sesión.

Después de guardar el json , Cursor podría tardar un poco en conectarse al MCP. Quizás tengas que reiniciar Cursor o esperar un poco. Si ves el mensaje "Cliente cerrado" u otros errores, estos pasos de solución de problemas podrían ser útiles.

Si la conexión es exitosa, debería ver que Kollektiv MCP se vuelve verde en la página de configuración:

Conexión exitosa del cursor

Windsurf

Abra Windsurf y vaya a Settings -> Windsurf Settings > MCP Servers > View raw config . Pegue la configuración anterior y guárdela (Ctrl/Cmd+S).

Configuración MCP de Windsurf

Si la configuración es exitosa y no se ha autenticado anteriormente, debería abrirse una ventana del navegador que lo guiará a la página de inicio de sesión.

💡Windsurf, a diferencia de otros clientes, requiere reiniciar la aplicación para conectarse correctamente. Si el servidor no se activa después de un tiempo, intenta seguir los pasos de solución de problemas a continuación.

Si la conexión es exitosa, debería ver que Kollektiv MCP se vuelve verde en la página de configuración:

Configuración exitosa del Windsurf

Claude para escritorio

Abra Claude Desktop y vaya a Settings -> Developer > Edit config . Abra el archivo json en cualquier editor de texto o código, pegue la configuración anterior y guárdela (Ctrl/Cmd+S).

Configuración del escritorio de Claude

Si la configuración es exitosa y no se ha autenticado anteriormente, debería abrirse una ventana del navegador que lo guiará a la página de inicio de sesión.

💡Claude para escritorio requiere reiniciar la aplicación para conectarse correctamente. Si el servidor no se activa después de un tiempo, intenta seguir los pasos de solución de problemas a continuación.

Si la conexión es exitosa, debería ver que Kollektiv MCP se vuelve verde en la página de configuración:

Claude Exitoso para Escritorio

Código VS

Abra VS Code y vaya a Settings -> MCP: Add server > Command (stdio) :

  • dominio:
    • npx -y mcp-remote https://mcp.thekollektiv.ai/mcp
  • nombre:
    • Dale a tu servidor un nombre descriptivo como kollektiv

Su configuración settings.json debería verse similar a esto:

{ "chat.mcp.discovery.enabled": true, "chat.mcp.enabled": true, "mcp": { "servers": { "kollektiv": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.thekollektiv.ai/mcp" ] } } } }

Configuración de VS Code

Próximos pasos:

  • Haga clic en Iniciar para conectarse al servidor MCP
    • Si no está autenticado, se le dirigirá a la página de autenticación.
  • Recuerda agregar "chat.mcp.enabled": true, en tu settings.json
  • Cambiar al modo Agente

💡VS Code requiere que inicies manualmente tu servidor, agregues chat.mcp.enabled y cambies al modo Agente para usar MCP. Si no ves las herramientas de MCP en el modo Agente, intenta seguir los pasos de solución de problemas a continuación.

Si la conexión es exitosa, debería ver las herramientas expuestas por Kollektiv MCP.

Conexión exitosa a VS Code

Cline

Abra Cline, haga clic en MCP Servers > Edit Configuration y agregue la siguiente configuración a su cline_mcp_settings.json :

{ "mcpServers": { "kollektiv": { "timeout": 60, "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.thekollektiv.ai/mcp" ], "transportType": "stdio", "disabled": false } } }

Nota: Cline aún no admite conexiones directas a servidores remotos que admiten autorización.

Si la conexión es correcta, accederá al proceso de autenticación. Tras iniciar sesión, debería ver Kollektiv MCP habilitado en Cline.

Configuración de Cline

Otros (PyCharm, Claude Code)

La mayoría de los clientes MCP siguen el mismo formato .json y deberían funcionar con pasos de configuración similares a los de los clientes mencionados anteriormente:

  1. Copie y pegue la configuración en la configuración json de su cliente
  2. Reiniciar la aplicación
  3. Autenticar si aún no lo ha hecho
  4. Kollektiv MCP debería ser ecológico y estar disponible en modo chat/agente

El éxito de su conexión depende de muchos factores, incluidos, entre otros:

  • cuán fuertes eran los desarrolladores de un cliente en particular que querían soportar conexiones MCP
  • si el cliente admite la última especificación MCP con soporte Oauth

Si tiene problemas, es posible que le resulte útil seguir estos sencillos pasos de solución de problemas .

Clientes apoyados

He validado que la conexión funciona con los siguientes clientes MCP:

  • Cursor ✅
  • Windsurf ✅
  • Escritorio de Claude ✅
  • Código VS ✅
  • Cline ✅

En teoría, otros clientes MCP deberían ser compatibles, pero en la práctica las cosas podrían ser un poco diferentes. Si tienes un cliente al que realmente quieras conectarte, ¡avísame!

🎮 Uso

Herramientas disponibles

  • /query_documents — Envíe una pregunta a los documentos que ha cargado en Kollektiv y reciba una respuesta basada en las fuentes de sus documentos.
  • /list_documents — Devuelve una lista de sus documentos sincronizados junto con metadatos básicos.
  • Consejo profesional: incluya la frase “use Kollektiv MCP” para que el cliente sepa cómo llamar a estas herramientas.
Consejos de uso
  • Agregue siempre "usar Kollektiv MCP" : esto le indica al cliente qué servidor MCP utilizar.
  • Esperar a que el documento esté disponible : después de cargarlo, toma entre 1 y 2 minutos antes de que se pueda consultar el documento.
  • Reformular las consultas cuando sea necesario : si el cliente genera una consulta deficiente, edítela o reescríbala usted mismo.

❓ Solución de problemas y soporte

Este servidor MCP utiliza el SDK de Agentes de Cloudflare, así como otras bibliotecas, para ofrecer a los usuarios la forma más moderna de conectarse y usar servidores MCP. Por otro lado, los clientes MCP aún no han implementado la compatibilidad con dos componentes críticos:

  • servidores MCP remotos
  • Autorización del servidor MCP

En caso de que experimente problemas de conexión, siga los siguientes pasos de solución de problemas que deberían ayudarlo a conectarse al servidor MCP.

Apoyo

Si necesita ayuda adicional, abra un problema en GitHub o comuníquese con support@thekollektiv.ai

Solución de problemas de conexión

Si recibe el error Solicitud de autorización no válida como se muestra a continuación o no puede conectarse por otro motivo, intente seguir los pasos a continuación que deberían solucionar el problema.

Error de autorización

  1. Asegúrese de conectarse al punto final correcto :
    • Utilice https://mcp.thekollektiv.ai/mcp como punto final de MCP.
  2. Limpiar la caché de mcp-remote :
    • Qué hace esto:
      • Elimina el caché de la biblioteca mcp-remote que se utiliza para conectarse al servidor remoto desde un cliente que no admite conexiones remotas
    • Cómo:
      • Ejecute el siguiente comando en su terminal
# MacOS rm -rf ~/.mcp-auth # Windows Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.mcp-auth"
  1. Borrar los datos y las cookies de su navegador :
    • Qué hace esto:
      • Elimina las cookies del navegador que se utilizan para almacenar información de autenticación al iniciar sesión en Kollektiv.
    • Cómo:
      • Abra la configuración de su navegador y elimine los datos de navegación de las últimas horas.

⚠️ Nota: Esto cerrará tu sesión de todas las sesiones activas, incluyendo Kollektiv. Hazlo solo si te encuentras con un proceso de inicio de sesión erróneo.

  1. Reinicie su cliente MCP e intente volver a conectarse al servidor MCP:
    • Qué hace esto:
      • Los clientes MCP (Cursor, Windsurf, etc.) a menudo almacenan en caché configuraciones de conexión/configuración de ejecuciones anteriores, lo que puede interferir con la autenticación.
    • Cómo:
      • Reinicie su editor/cliente
      • Intente reconectarse al servidor MCP

Uso del inspector MCP

Para fines de depuración, puede utilizar el Inspector MCP para conectarse al servidor MCP de Kollektiv.

npx @modelcontextprotocol/inspector

Seleccione el transporte HTTP SSE o Streamable

  • SSE: conéctese al servidor en https://mcp.thekollektiv.ai/sse
  • HTTP transmisible: conéctese al servidor en https://mcp.thekollektiv.ai/mcp

🛠️ Detalles de implementación (para el 🤓)

Si solo estás aquí por Kollektiv, omite esta sección. Esta sección es para desarrolladores y constructores que quieran saber cómo funciona.

Kollektiv MCP es parte de un sistema modular que permite a los usuarios configurar RAG sobre sus datos en segundos, sin la necesidad de administrar infraestructura, canalizaciones o configuraciones de modelos.

Se compone de tres servicios implementados de forma independiente:

  • Servidor MCP (trabajador de Cloudflare)
    https://mcp.thekollektiv.ai
    Actúa como una puerta de enlace segura para que los clientes interactúen con los datos indexados mediante el Protocolo de Contexto de Modelo. Compatible con OAuth.
  • Interfaz (React + Vite Worker)
    https://thekollektiv.ai
    Una interfaz de usuario limpia y minimalista para cargar y gestionar su contenido.
  • Backend (FastAPI)
    https://api.thekollektiv.ai
    Maneja la ingesta de fuentes, la validación y la orquestación de una canalización RAG.

🔐 Seguridad

Kollektiv MCP implementa varias medidas de seguridad:

  • El inicio de sesión se realiza a través del flujo estándar de “Código de autorización” OAuth 2.1 impulsado por Supabase; solo se almacenan cookies Secure , de corta duración HttpOnly (ninguna contraseña llega a este servidor).
  • Todo el tráfico se sirve exclusivamente a través de HTTPS mediante el borde de Cloudflare , y cada solicitud POST sensible lleva un token de transacción/CSRF único.
  • El backend se ejecuta dentro del entorno sandbox de Cloudflare Workers (sin sistema de archivos local, sin procesos de ejecución prolongada), lo que reduce drásticamente la superficie de ataque.Para conocer pautas de divulgación detalladas, consulte SECURITY.md .

🪪 Licencia

Publicado bajo la licencia Apache 2.0 — soporte comercial o licencia alternativa: azuev@outlook.com

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Kollektiv MCP te permite crear una base de conocimientos LLM personal en segundos y usarla desde tu editor o cliente favorito. Olvídate de configurar la infraestructura, fragmentarla y sincronizarla: simplemente sube tus datos y empieza a chatear. Compatible con los principales clientes MCP desde el primer momento: Cursor, Windsurf, Claude Desktop, etc.

  1. 🧠 Tu base de conocimientos personal de LLM
    1. ¿Por qué Kollektiv?
      1. 💿 Conexión
        1. Cursor
        2. Windsurf
        3. Claude para escritorio
        4. Código VS
        5. Cline
        6. Otros (PyCharm, Claude Code)
        7. Clientes apoyados
      2. 🎮 Uso
        1. Herramientas disponibles
      3. ❓ Solución de problemas y soporte
        1. Apoyo
        2. Solución de problemas de conexión
        3. Uso del inspector MCP
      4. 🛠️ Detalles de implementación (para el 🤓)
        1. 🔐 Seguridad
          1. 🪪 Licencia

            Related MCP Servers

            • A
              security
              A
              license
              A
              quality
              Implementation of an MCP server for the RAG Web Browser Actor. This Actor serves as a web browser for large language models (LLMs) and RAG pipelines, similar to a web search in ChatGPT.
              Last updated -
              1
              330
              77
              JavaScript
              Apache 2.0
              • Apple
            • -
              security
              F
              license
              -
              quality
              An MCP server that allows Claude to interact with local LLMs running in LM Studio, providing access to list models, generate text, and use chat completions through local models.
              Last updated -
              Python
            • -
              security
              F
              license
              -
              quality
              A customized MCP server that enables integration between LLM applications and documentation sources, providing AI-assisted access to LangGraph and Model Context Protocol documentation.
              Last updated -
              1
              Python
              • Linux
              • Apple
            • A
              security
              F
              license
              A
              quality
              A lightweight MCP server that provides a unified interface to various LLM providers including OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, DeepSeek, and Ollama.
              Last updated -
              6
              411
              Python

            View all related MCP servers

            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/alexander-zuev/kollektiv-mcp'

            If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server