MCP Python 服务器—API 包装器

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

🚀 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 🚀

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

实现模型上下文协议的 Python 服务器，它公开用于查询外部 API 的工具，与 Claude Desktop 和 ChatGPT Desktop 兼容。

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