Servidor MCP-TESS

Servidor MCP (Model Context Protocol) para integración con la API de TESS.

En

Este proyecto implementa un servidor que sigue el protocolo MCP para interactuar con la API de TESS. El servidor expone herramientas que permiten:

Agentes de listado y gestión
Agentes en ejecución con mensajes personalizados
Gestión de archivos y sus asociaciones con agentes
Y mucho más

Related MCP server: MCP Toolkit

Requisitos

Node.js 18+
Una clave API de la plataforma TESS

Instalación

Vía Smithery.ai (recomendado)

Puedes utilizar este servidor directamente en Smithery.ai:

Visita https://smithery.ai/server/@diegofornalha/mcp-server-tess
Haga clic en "Instalar"
Configure su clave API de TESS cuando se le solicite
¡Listo! El servidor está disponible para su uso con su LLM favorito

Instalación local

Clonar el repositorio e instalar las dependencias:

git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-server-tess.git cd mcp-server-tess npm install

Ajustes

Cree un archivo .env basado en .env.example
Agregue su clave API de TESS:

TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui PORT=3000

Compilación

npm run build

Ejecución

Para iniciar el servidor en modo de producción:

npm start

Para desarrollo con recarga automática:

npm run dev

Herramientas disponibles

El servidor expone las siguientes herramientas a través de la API HTTP:

listar_agentes_tess - Listar todos los agentes disponibles
obter_agente_tess : obtiene detalles de un agente específico
executar_agente_tess : ejecuta un agente con mensajes personalizados
listar_arquivos_agente_tess - Lista de archivos asociados con un agente
vincular_arquivo_agente_tess : vincula un archivo a un agente
remover_arquivo_agente_tess : elimina el vínculo entre un archivo y un agente
listar_arquivos_tess - Lista todos los archivos disponibles
obter_arquivo_tess : obtiene detalles de un archivo específico
enviar_arquivo_tess : envía un nuevo archivo a la plataforma TESS
excluir_arquivo_tess : elimina un archivo de la plataforma TESS

Uso con Docker

Para ejecutar el servidor usando Docker:

# Construir a imagem docker build -t mcp-server-tess . # Executar o container docker run -p 3000:3000 -e TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui mcp-server-tess

Puntos finales de API

GET /health - Punto final de verificación del estado del servidor
GET /capabilities : enumera todas las herramientas disponibles con sus descripciones y parámetros
POST /tools/:toolName - Ejecuta una herramienta específica (reemplace :toolName con el nombre de la herramienta)

Ejemplo de uso

Con Smithery.ai

Una vez instalado en Smithery.ai, puedes usar el servidor con cualquier LLM compatible con MCP:

Seleccione el servidor @diegofornalha/mcp-server-tess en su configuración LLM
Las herramientas API de TESS estarán disponibles automáticamente para su modelo

A través de la API HTTP

Para ejecutar un agente:

curl -X POST http://localhost:3000/tools/executar_agente_tess \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "agent_id": "seu_agent_id", "model": "tess-ai-light", "messages": [ {"role": "user", "content": "Olá, como você está?"} ] }'