MCP Server

by cabrit0

Servidor MCP

Un servidor que genera Planes Maestros de Contenido (MCP) basados en temas. El servidor recopila recursos de la web y los organiza en rutas de aprendizaje estructuradas.

Características

  • Generar rutas de aprendizaje para cualquier tema
  • Encuentre recursos relevantes mediante la búsqueda web y el raspado
  • Organizar los recursos en una secuencia lógica
  • Devuelve una estructura JSON estandarizada para el consumo de las aplicaciones cliente

Pila tecnológica

  • Python 3.9+
  • API rápida
  • Pyppeteer para el web scraping con uso intensivo de JavaScript
  • API de búsqueda de DuckDuckGo
  • BeautifulSoup para análisis de HTML

Instalación

  1. Clonar el repositorio:
    git clone https://github.com/yourusername/mcp_server.git cd mcp_server
  2. Crear un entorno virtual:
    python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  3. Instalar dependencias:
    pip install -r requirements.txt
  4. Instalar Chrome/Chromium para Pyppeteer (si aún no está instalado)

Uso

  1. Iniciar el servidor:
    uvicorn main:app --reload
  2. Acceda a la API en http://localhost:8000
  3. Genere un MCP realizando una solicitud GET a:
    GET /generate_mcp?topic=your_topic
  4. Consulte la documentación de la API en http://localhost:8000/docs

Puntos finales de API

  • GET /health - Punto final de comprobación de estado
  • GET /generate_mcp?topic={topic} - Generar un MCP para el tema especificado

Despliegue

El servidor se puede implementar en varias plataformas:

Usando Docker

docker build -t mcp-server . docker run -p 8080:8080 mcp-server

Implementación en Render, Fly.io u otras plataformas

Siga las instrucciones específicas de la plataforma para implementar un contenedor Docker o una aplicación Python.

Licencia

privada

-
security - not tested
-
license - not tested
-
quality - not tested

Un servidor que genera Planes Maestros de Contenido (MCP) agregando recursos web y organizándolos en rutas de aprendizaje estructuradas para cualquier tema.

  1. Características
    1. Pila tecnológica
      1. Instalación
        1. Uso
          1. Puntos finales de API
            1. Despliegue
              1. Usando Docker
              2. Implementación en Render, Fly.io u otras plataformas
            2. Licencia

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