AV-MCP Automator
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@AV-MCP Automatorgenerate a touch panel for a lecture hall with volume and source select"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
AV-MCP Automator
Middleware basado en Model Context Protocol para la generación automática de interfaces nativas de Crestron Construct™ (.cuig ) mediante IA generativa.
Empresa: DACER S.A.C. — Miraflores, Lima, Perú
Practicante: Brayan Delgado Oblitas
Metodología: RUP adaptado (desarrollador único) — 14 semanas
Requisitos
Python 3.10 o superior (recomendado 3.11+)
Git
Crestron Construct™ instalado en el sistema
Una clave de API válida para Gemini (Google AI Studio)
Related MCP server: lightfast-mcp
Instalación
# 1. Clonar el repositorio
git clone <url-del-repositorio>
cd AV-MCP_Automator
# 2. Crear y activar el entorno virtual (recomendado)
python -m venv venv
# En Windows:
venv\Scripts\activate
# En Linux/Mac:
source venv/bin/activate
# 3. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txtConfiguración del .env
Por seguridad, las credenciales del proyecto no se suben al repositorio. Debes configurar tu propio archivo local basándote en el ejemplo proporcionado.
# 1. Copiar el archivo de ejemplo
cp .env.example .env
# 2. Editar .env con tus credencialesAsegúrate de editar el archivo .env recién creado e introducir tu GEMINI_API_KEY.
Cómo ejecutar el proyecto
Para correr el proyecto completo se necesitan dos terminales (ambas con el entorno virtual activado):
# 1. (Opcional - Primera vez) Indexar documentación en LanceDB
python src/data_layer/ingest.py
# 2. Iniciar servidor MCP (Terminal 1)
python src/server_mcp/main.py
# 3. Iniciar UI de Cliente (Terminal 2)
streamlit run src/client/app.pySelección de proyecto Crestron
Al abrir la UI por primera vez, selecciona tu proyecto Crestron Construct:
Haz clic en 📂 Explorar... para abrir el selector de carpetas nativo.
Navega hasta
Documents/Crestron/Crestron Construct/Solutions/MiProyecto/.El sistema detecta automáticamente el nombre del proyecto.
Los archivos
.cuigse generarán enSolutions/MiProyecto/MiProyecto/.
Nota: La ruta del proyecto se persiste automáticamente entre sesiones. No necesitas editar el archivo
.envpara configurar la ruta del proyecto.
Estructura principal del proyecto
AV-MCP_Automator/
├── docs/ # Fases RUP: Inicio y Elaboración
├── src/ # Fase RUP: Construcción
│ ├── client/ # Capa 1 — UI Streamlit (con selector de proyecto)
│ ├── server_mcp/ # Capa 2 — Servidor FastMCP + Compilador .cuig
│ ├── core_ai/ # Capa 3 — Enrutador IA (Gemini 2.5 Flash-Lite)
│ └── data_layer/ # Capa 4 — LanceDB + documentación fuente
├── tests/ # Pruebas unitarias e integración
├── deploy/ # Manual de usuario y guía de despliegue
├── .env.example # Variables de entorno requeridas (Plantilla segura)
└── requirements.txt # Dependencias PythonDependencias importantes (Stack Tecnológico)
Capa | Tecnología |
UI Cliente | Streamlit (Python) |
Servidor MCP / Compilador | FastMCP (Python) |
IA Principal | Gemini 2.5 Flash-Lite (API) |
Base Vectorial | LanceDB |
Ecosistema destino | Crestron Construct™ (.cuig) |
Licencia
Desarrollado para uso interno en DACER S.A.C. Todos los derechos reservados salvo que se indique lo contrario.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/BryShdw/AV-MCP_Automator'
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