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MCP Vector Sync

by qtoexdj
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MCP Vector Sync

Servicio MCP para sincronización automática de vectores de búsqueda multi-tenant con Supabase mediante un sistema basado 100% en eventos.

Descripción

Este servicio recibe notificaciones en tiempo real de Supabase cuando hay cambios en la tabla proyectos, genera embeddings vectoriales utilizando OpenAI, y actualiza la tabla proyecto_vector manteniendo una búsqueda vectorial eficiente para cada tenant. Implementa el protocolo MCP (Model Context Protocol) para exponer herramientas y recursos de sincronización.

Características

  • Sistema basado 100% en eventos (webhooks directos desde Supabase)
  • Generación de embeddings con OpenAI
  • Procesamiento inmediato de cambios en proyectos
  • Sistema de reintentos automáticos con backoff exponencial
  • Registro de auditoría para debugging y monitoreo
  • Sincronización multi-tenant con aislamiento completo de datos
  • Exposición de herramientas MCP para control y monitoreo
  • Servidor de health check para supervisión
  • Containerizado con Docker para fácil despliegue
  • Compatible con Railway para despliegue en producción

Arquitectura de eventos

El sistema utiliza una arquitectura basada completamente en eventos:

  1. Trigger en Supabase: Cuando se crea o modifica un proyecto, un trigger envía un webhook directamente al servicio
  2. Procesamiento con retraso controlado: Para nuevas inserciones, se aplica un retraso de 20 segundos para evitar condiciones de carrera
  3. Reintentos automáticos: En caso de fallos, el sistema reintenta hasta 3 veces con backoff exponencial (2, 4, 8 segundos)
  4. Registro de auditoría: Todos los intentos se registran en la tabla webhook_logs para debugging y monitoreo

Requisitos

  • Node.js >= 18
  • Supabase con tabla proyectos y proyecto_vector
  • API Key de OpenAI
  • Docker (para despliegue)

Configuración

El servicio utiliza variables de entorno para su configuración:

# Supabase SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your-service-role-key # OpenAI OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key OPENAI_MODEL=text-embedding-ada-002 # Rate Limiting RATE_LIMIT_PER_TENANT=100 CONCURRENT_REQUESTS=5 # Logging LOG_LEVEL=info

Desarrollo Local

  1. Instalar dependencias:
npm install
  1. Configurar variables de entorno (crear archivo .env en la raíz del proyecto)
  2. Ejecutar en modo desarrollo:
npm run dev

Docker

Para ejecutar el servicio con Docker:

# Construir la imagen docker build -t mcp-vector-sync . # Ejecutar el contenedor docker run -p 3000:3000 --env-file .env mcp-vector-sync

O con Docker Compose:

docker-compose up

Despliegue en Railway

Preparación

  1. Crea un repositorio en GitHub y sube el código:
git init git add . git commit -m "Initial commit" git remote add origin https://github.com/tu-usuario/mcp-vector-sync.git git push -u origin main
  1. Crea una cuenta en Railway si aún no tienes una.

Despliegue

  1. En Railway, crea un nuevo proyecto desde GitHub
  2. Selecciona el repositorio mcp-vector-sync
  3. Railway detectará automáticamente el Dockerfile
  4. Configura las variables de entorno en la sección "Variables"
  5. Despliega el servicio

Railway utilizará el archivo railway.json para configurar el deployment y el Dockerfile para construir la imagen.

Monitoreo

Una vez desplegado, puedes monitorear el servicio usando el endpoint /health:

https://tu-proyecto.railway.app/health

Endpoint de Webhook

El sistema recibe webhooks en el siguiente endpoint:

https://tu-proyecto.railway.app/webhook/project-update

El payload esperado para el webhook debe incluir:

{ "inmobiliaria_id": "uuid-del-tenant", "project_id": "uuid-del-proyecto", "event": "INSERT|UPDATE", "timestamp": "2025-03-22T17:45:00Z" }

Herramientas MCP

El servicio expone las siguientes herramientas MCP:

  • sync-tenant: Fuerza la sincronización para un tenant específico
  • get-sync-status: Obtiene el estado de sincronización de un tenant
  • control-monitor: Inicia o detiene el monitor de sincronización

Solución de problemas

  • Si hay errores con la generación de embeddings, verifica tu API key de OpenAI
  • Para problemas de conexión con Supabase, asegúrate de que la URL y la service key sean correctas
  • Revisa los logs en webhook_logs para diagnosticar problemas de webhooks
  • Logs detallados se pueden habilitar con LOG_LEVEL=debug

Mantenimiento

Para actualizar el servicio:

  1. Haz cambios en el código
  2. Actualiza la versión en package.json
  3. Haz commit y push a GitHub
  4. Railway detectará los cambios y redesplegará automáticamente

Consideraciones de seguridad

  • Nunca incluyas credenciales o API keys en el código fuente
  • Utiliza variables de entorno para toda la configuración sensible
  • Asegúrate de que la service role key de Supabase tenga solo los permisos necesarios
  • En entornos de producción, considera implementar autenticación para los webhooks
  • Configura límites de tasa (rate limiting) para proteger contra ataques DoS

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
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.

A multi-tenant service that automatically monitors Supabase database changes, generates OpenAI embeddings, and maintains synchronized vector search capabilities for each tenant's projects.

  1. Descripción
    1. Características
      1. Arquitectura de eventos
        1. Requisitos
          1. Configuración
            1. Desarrollo Local
              1. Docker
                1. Despliegue en Railway
                  1. Preparación
                  2. Despliegue
                  3. Monitoreo
                2. Endpoint de Webhook
                  1. Herramientas MCP
                    1. Solución de problemas
                      1. Mantenimiento
                        1. Consideraciones de seguridad

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                            quality
                            An MCP server that provides tools for interacting with Supabase databases, storage, and edge functions.
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                            JavaScript
                            MIT License

                          • Supabase Memory MCP Server

                            gtrusler
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                            quality
                            Provides memory/knowledge graph storage capabilities using Supabase, enabling multiple Claude instances to safely share and maintain a knowledge graph with features like entity storage, concurrent access safety, and full text search.
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                            A powerful server that provides administrative control over Supabase PostgreSQL databases through Cursor's Composer and Codeium's Cascade, enabling database management with features for tables, records, schema modifications, and more.
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