MCP Python Server — API Wrapper

Este proyecto crea un servidor MCP en Python que expone una herramienta para consultar una API externa. Compatible con Claude Desktop o ChatGPT Desktop que soporten el Model Context Protocol (MCP).

✨ Características

Exposición de una herramienta (tool) vía MCP
Consulta HTTP a una API externa
Integración directa con Claude/Desktop vía claude.json

Related MCP server: Optimized Memory MCP Server V2

🚀 Requisitos

Python 3.9+
mcp[cli] (instalable vía pip o uv)
Claude o ChatGPT Desktop (con soporte MCP)

📁 Estructura del proyecto

. ├── servidores/profile.py # Servidor MCP con herramientas para interactuar con mi backend del curriculum. ├── server.py # Servidor MCP con herramienta "consultar_api". ├── .env # Variables opcionales para auth/API. ├── claude.json # Config. MCP para integrarlo directamente. └── README.md # Este documento.

⚙️ Instalación

Con pip

pip install "mcp[cli]"

Con uv (recomendado)

uv init mcp-api-server cd mcp-api-server uv add "mcp[cli]"

Instación del MCP

mcp install mi_script.py

Inatalación con .env

mcp install mi_script.py -f .env

Instalación de dependencias

pip install -r requirements.txt

Variables de entorno

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto para definir variables de entorno opcionales:

# .env API_KEY=mi_api_key API_URL=https://miapi.com/consulta

👷 Rápido Inicio (Quickstart)

Crear el servidor server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP import httpx mcp = FastMCP("API Wrapper") @mcp.tool(description="Consulta una API externa") async def consultar_api(param: str) -> str: """Consulta una API externa con un parámetro y devuelve la respuesta.""" async with httpx.AsyncClient() as client: r = await client.get(f"https://miapi.com/consulta?param={param}") return r.text

Ejecutar localmente en modo dev

mcp dev server.py

Ejecutar en modo producción

mcp run server.py

O con uv:

uv run --with mcp[cli] mcp run server.py

🚀 Integración con Claude/Desktop

Ubica claude.json en la carpeta de configuración de Claude/Desktop:

En Windows: %APPDATA%\Claude\claude.json
En Linux/macOS: ~/.claude/claude.json

Ejemplo:

{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/codigo/backend-curso-inkor/proyectos_memes" ] }, "Demo": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "mcp", "run", "C:\\codigo\\backend-curso-inkor\\MCP\\server.py" ] } } }

🤖 Uso dentro de Claude/Desktop

Puedes pedirle al modelo:

Usa la herramienta consultar_api con el parámetro "ping"

Y el modelo usará tu servidor MCP para hacer una llamada HTTP en tiempo real.

🎁 Bonus: extensión de herramientas

@mcp.tool() async def traducir(texto: str, lang: str) -> str: return f"Traducido: {texto} → {lang}"

🔍 Recursos

Documentación oficial MCP: https://docs.mcp.run/
Repositorio SDK Python: https://github.com/modelcontextprotocol/mcp

✅ Hecho con amor y httpx 🚀

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🎁 Bonus: extensión de herramientas

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