Servidor MCP de AWO

Servidor MCP (Model Context Protocol) que expone datos procesados de las instalaciones de AWO a asistentes de IA como Claude Desktop.

Descripción general

Este servidor MCP ofrece una interfaz estandarizada entre los asistentes de IA y los datos organizativos de AWO. Permite realizar consultas en lenguaje natural sobre los centros, servicios y estadísticas de AWO.

Fuente de datos: Conjuntos de datos procesados de AWO (instalaciones, direcciones, servicios, proveedores)

Estado: ✅ Listo para producción

Related MCP server: OSM Edit MCP Server

Arquitectura

User
  │
Claude Desktop
  │
MCP Server (this repo)
  │
Processed AWO Data (CSV)

Funciones

Herramientas disponibles

Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/awo-mcp-production.git
cd awo-mcp-production

2. Crear y activar el entorno Conda

conda create -n awo-mcp python=3.11
conda activate awo-mcp

3. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Verificar los archivos de datos

Asegúrate de que los siguientes archivos CSV existan en el directorio data/:

• einrichtungSchema.csv - Instalaciones

• adresseSchema.csv - Direcciones

• angebotSchema.csv - Servicios

• traegerSchema.csv - Proveedores

Ejecutar el servidor

Inicia el servidor MCP:

python server.py

The server will start and wait for MCP requests. Deja esta terminal ejecutándose.

Conexión con Claude Desktop

Paso 1: Instalar Claude Desktop

Descárgalo desde Claude Desktop.

Nota: No se requiere ninguna suscripción a Claude. es necesaria para la integración MCP.

Paso 2: Configurar el servidor MCP

1. Abre Claude Desktop.

2. Ve a Configuración → Desarrollador → Servidores MCP locavis → Editar configuración.

3. Añade la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "awo": {
      "command": "C:\\Users\\<YOUR_USERNAME>\\miniconda3\\envs\\awo-mcp\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\path\\to\\awo-mcp-production\\server.py"
      ]
    }
  }
}

Paso 3: Reiniciar Claude Desktop

Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop por completo.

The MCP server should appear under Configuración → Desarrollador → Servidores MCP locales con un estado verde.

Consultas de ejemplo

Una vez conectado, puedes preguntarle a Claude:

Contar instalaciones

"¿Cuántas instalaciones de AWO hay en Berlín?"

Buscar por ciudad

"Muéstrame todas las instalaciones de AWO en Berlín con sus direcciones"

Obtener detalles de una instalación

"Cuéntame sobre AWO Sozialstation Wedding"

Buscar servicios

"Busca servicios de AWO relacionados con el asesoramiento en adicciones"

Obtener estadísticas

"Muéstrame estadísticas sobre las instalaciones de AWO"

Calidad de los datos

"Comprueba la integridad de los datos de AWO"

Encontrar duplicados

"¿Hay duplicados en los conjuntos de datos de AWO?"

Comparar instalaciones

"Compara AWO Mitte y AWO Spree-Wuhle"

Descripción general de los datos

El servidor utiliza cuatro conjuntos de datos CSV:

Estructura del proyecto

awo-mcp-production/
├── data/                      # CSV datasets
│   ├── einrichtungSchema.csv
│   ├── adresseSchema.csv
│   ├── angebotSchema.csv
│   └── traegerSchema.csv
├── src/                       # Core modules
│   ├── data_loader.py
│   └── data_repository.py
├── server.py                  # MCP server
├── requirements.txt
└── README.md

Pruebas

Probar el servidor

python -c "from server import mcp; print('✅ Server loaded successfully')"

Ejecutar el cliente (opcional)

If you have client.py para pruebas interactivas:

python client.py

Despliegue

Desarrollo local

• Ejecuta python server.py directamente.

• Conect Claude Desktop al servidor local.

Despliegue en la nube

• Despliega una VM o contenedor en la nube.

• Configura Claude Desktop para usar un endpoint remoto cuando lo permita.

Solución de problemas

Servidor no aparece en Claude Desktop

• Comprueba la sintaxis JSON del archivo de configuración.

• Asegura que no haya comas finales.

• Verifica que la ruta de Python existe.

• Consulta los logs de Claude en:

%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

El servidor no puede iniciar

• Asegura que todas las dependencias están instaladas.

• Verifica que la carpeta data/ contenga los archivos CSV necesarios.

• Ejecuta el servidor manualmente para ver los errores:

python server.py

Licencia

MIT

Contribución

1. Bifurca el repositorio.

2. Crea una rama.

3. Confirma tus cambios.

4. Realiza un push de la rama.

5. Abre una pull-request.