Servidor MCP espiral

Esta es una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la API de Spiral con Python. Proporciona una interfaz estandarizada para interactuar con los modelos de lenguaje de Spiral.

Instalación

mcp install src/server.py --name "spiral-writing-tool" --with pydantic --with requests --with beautifulsoup4 --with httpx

Configuración

Crear y activar un entorno virtual:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows, use `venv\Scripts\activate`

Instalar dependencias:

uv pip install -r requirements.txt

Cree un archivo .env en el directorio raíz y agregue su clave API de Spiral:

SPIRAL_API_KEY=your_api_key_here

Puede obtener su clave API desde https://app.spiral.computer/api

Ejecución del servidor

Iniciar el servidor:

python src/server.py

El servidor se ejecutará en el puerto 3000 de forma predeterminada. Puede cambiarlo configurando la variable de entorno PORT .

Probando las herramientas

Para probar las herramientas MCP directamente:

python src/test_tools.py

Esto ejecutará pruebas para todas las herramientas disponibles para verificar su funcionalidad.

Herramientas MCP

El servidor implementa cuatro potentes herramientas MCP:

lista_modelos

Enumera todos los modelos Spiral disponibles con sus capacidades y metadatos.

Ejemplo de respuesta:

{
    "models": [
        {
            "id": "model-id",
            "name": "model-name",
            "description": "Model description",
            "input_format": "text",
            "output_format": "text",
            "capabilities": {
                "completion": true
            }
        }
    ]
}

generar

Genera texto utilizando un modelo de espiral especificado.

Parámetros:

model : El ID o slug del modelo de espiral que se utilizará
prompt : El texto de entrada a generar

Ejemplo:

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "prompt": "Your input text here"
}

generar_desde_archivo

Genera texto usando un modelo en espiral con la entrada de un archivo. Esto resulta útil para procesar documentos grandes o mantener un formato consistente.

Parámetros:

model : El ID o slug del modelo de espiral que se utilizará
file_path : Ruta al archivo que se utilizará como entrada

Ejemplo:

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "file_path": "path/to/your/input.txt"
}

generar_desde_url

Genera texto mediante un modelo en espiral con la entrada de una URL. Esta herramienta puede extraer automáticamente el contenido de artículos de páginas web.

Parámetros:

model : El ID o slug del modelo de espiral que se utilizará
url : URL desde la que obtener el contenido
extract_article : Si se debe extraer el contenido del artículo o utilizar el HTML completo (valor predeterminado: verdadero)

Ejemplo:

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "url": "https://example.com/article",
    "extract_article": true
}

Manejo de errores

El servidor maneja varios casos de error, incluidos:

Clave API no válida
Modelo no encontrado
La entrada es demasiado larga
Límite de velocidad excedido
Errores en la obtención de URL
Errores de lectura de archivos
Errores del servidor
Tiempos de espera de solicitud

Cada error devuelve un mensaje de error claro para ayudar a diagnosticar el problema.

Variables de entorno

SPIRAL_API_KEY : Su clave API de Spiral (obligatoria)
PORT : Puerto del servidor (opcional, predeterminado 3000)
TIMEOUT : Tiempo de espera de la solicitud en segundos (opcional, el valor predeterminado es 30)

Características

Manejo robusto de errores : manejo y registro de errores integral para todas las operaciones
Extracción de artículos : Extracción inteligente de contenido de artículos de páginas web
Fuentes de entrada flexibles : compatibilidad con texto, archivos y URL como entrada
Operaciones asincrónicas : todas las operaciones son asincrónicas para un mejor rendimiento
Seguridad de tipos : validación de tipos de Pydantic completa para todos los parámetros
Registro : registro de depuración detallado para la resolución de problemas

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quality - not tested

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hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Una implementación de servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona una interfaz estandarizada para interactuar con los modelos de lenguaje de Spiral, ofreciendo herramientas para generar texto a partir de indicaciones, archivos o URL web.

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