Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
AlexGHerrera

Agentic MCP Itinerary

by AlexGHerrera
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

agentic-mcp-itinerary

Un agente LLM empaquetado como servidor MCP. El cliente (Claude Desktop, ChatGPT) ve 5 tools limpias; por dentro corre un grafo LangGraph con fan-out paralelo, estado persistente y OAuth 2.1.

Desplegado en Railway: https://<your-railway-url>/mcp

Demo

Esta es una conversación real con Claude Desktop conectado al servidor:

Usuario:  Quiero 5 días en Roma para 2 personas, presupuesto 2000€,
          saliendo el 15 de junio

Agente:   [llama create_itinerary]

          ## Itinerario Roma — 15–19 Jun · 2 personas

          ### Vuelos
          | Tramo          | Vuelo | Salida | Llegada | Precio |
          |----------------|-------|--------|---------|--------|
          | MAD → FCO     | IB610 | 07:30  | 10:15   | 180€   |
          | FCO → MAD     | IB611 | 19:45  | 22:30   | 195€   |

          ### Alojamiento
          Hotel Artemide ★★★★ — Via Nazionale, Roma — 4 noches · 140€/noche

          ### Actividades
          Día 1: Coliseo + Foro Romano (35€/p.) · Día 2: Vaticano (25€/p.)
          Día 3: Trastevere libre · Día 4: Borghese + Trevi

          **Total: 1.855€** (margen: 145€)
          ID: `itn_a3f9c2`

Usuario:  Cambia el hotel por algo más céntrico

Agente:   [llama refine_itinerary con itn_a3f9c2]
          Retomando estado... hotel actualizado.

          Hotel Nazionale ★★★★ — Piazza Montecitorio — 155€/noche
          **Total actualizado: 1.875€**

Usuario:  Perfecto, confírmalo

Agente:   [llama confirm_itinerary]
          ✅ Itinerario confirmado
          🔖 Código: `CONF-7X2K9P`

Related MCP server: Concierge Voyage MCP

Arquitectura

Claude Desktop / ChatGPT
        │
        │  MCP (HTTP/SSE + OAuth 2.1)
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│         travel-agent (este repo)    │
│  FastMCP server + LangGraph agent   │
│                                     │
│  ┌──────┐  ┌────────┐  ┌──────────┐│
│  │Vuelos│  │Hoteles │  │Actividad.││  ← MCP mocks STDIO
│  └──────┘  └────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────┘

Por qué esto es diferente: el cliente solo ve 5 tools limpias, pero detrás hay un agente con memoria, fan-out paralelo a 3 servicios y estado persistente entre turnos. Ninguna empresa ofrece todavía un "agente vertical empaquetado como MCP server".

Stack

Componente

Tecnología

Servidor MCP expuesto

FastMCP 3.1.1 (streamable-http)

Agente interno

LangGraph (StateGraph + fan-out paralelo)

Modelo LLM

Gemini Flash (gemini-2.0-flash)

Auth

OAuth 2.1 Authorization Code Flow + JWT HS256

Checkpointing

MemorySaver (estado entre turnos)

MCP downstream

MCP SDK oficial (mcp.client.stdio)

Mocks

3 FastMCP servers STDIO (vuelos, hoteles, actividades)

Deploy

Railway (RAILPACK + pyproject.toml)

Tools expuestas

Tool

Parámetros

Descripción

create_itinerary

requirements: str

Crea un draft completo en paralelo

refine_itinerary

itinerary_id, change_request

Modifica sin replanificar todo

get_itinerary

itinerary_id

Recupera el estado actual

list_itineraries

—

Lista los itinerarios de la sesión

confirm_itinerary

itinerary_id

Confirma y genera confirmation_code

Arranque rápido

Local

pip install -e ".[dev]"

PYTHONPATH=server \
  MCP_USERNAME=user MCP_PASSWORD=pass \
  MCP_JWT_SECRET=dev_secret \
  python3 server/main.py

Conectar Claude Desktop

Edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "travel-agent": {
      "type": "http",
      "url": "https://<your-railway-url>/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop gestiona el OAuth flow automáticamente la primera vez.

Variables de entorno

Variable

Descripción

GEMINI_API_KEY

API key de Google Gemini

MCP_USERNAME

Usuario para el login OAuth

MCP_PASSWORD

Contraseña para el login OAuth

MCP_JWT_SECRET

Secreto JWT (secrets.token_urlsafe(32))

MCP_BASE_URL

URL pública del servidor

Estructura

agentic-mcp-itinerary/
├── server/
│   ├── main.py       # FastMCP server (5 tools + OAuth + /health)
│   ├── auth.py       # OAuth 2.1 + JWT HS256
│   ├── agent.py      # LangGraph graph con fan-out paralelo
│   ├── state.py      # ItineraryState TypedDict + checkpointer
│   └── tools/
│       ├── flights.py
│       ├── hotels.py
│       └── activities.py
├── mocks/
│   ├── flights_mcp.py
│   ├── hotels_mcp.py
│   └── activities_mcp.py
├── tests/
│   └── smoke_test.py
├── pyproject.toml
└── railway.toml

Decisiones de diseño

Decisión

Alternativa descartada

Motivo

RAILPACK + pyproject.toml

nixpacks

nixpacks falla en pip dentro de env inmutable

OAuth 2.1 Authorization Code

Static Bearer token

Claude Desktop gestiona OAuth nativo

JWT HS256 en memoria

DB de tokens

PoC — sin estado persistente entre reinicios

FastMCP OAuthProvider

Auth manual con Starlette

Integra el flow con el transport MCP

MemorySaver

SQLite/Redis

Suficiente para PoC; fácil migrar

Gemini Flash

Claude Haiku

Conflicto de credenciales Anthropic en el entorno

Próximos pasos

  • Downstream MCP reales — Amadeus, Booking, Intermundial

  • Persistencia real — SqliteSaver o Postgres

  • Multi-usuario — DB de users en lugar de env vars

  • Rate limiting por token JWT

  • Telemetría — LangSmith para trazar el agente

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AlexGHerrera/agentic-mcp-itinerary'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server