Lector de archivos MCP

Un lector de archivos basado en IA, totalmente local y gratuito, que utiliza MCP (Model Context Protocol) para conectar un servidor de herramientas de Python con un LLM local (Ollama + Mistral). Sin claves API, sin nube, sin costes: se ejecuta completamente en tu máquina.

🧾 Características

• Servidor MCP con herramientas personalizadas (list_files, read_file)

• Integración de LLM local a través de Ollama (Mistral / Llama3.2)

• Descubrimiento automático de archivos y lectura de contenido

• Resumen de contenido de archivos mediante IA

• Protección contra recorrido de rutas (seguridad integrada)

• Coste cero: no requiere claves API ni suscripciones

Related MCP server: mcp-ollama-python

🛠️ Stack tecnológico

📦 Instalación

git clone https://github.com/JaneKarunyaJ/MCP-File-Reader.git
cd MCP-File-Reader
pip install mcp requests

Instala Ollama desde https://ollama.com y, a continuación, descarga el modelo:

ollama pull mistral

🚀 Uso

Asegúrate de que Ollama esté en ejecución (se inicia automáticamente tras la instalación) y, a continuación:

python client.py

El cliente hará lo siguiente:

1. Iniciará el servidor MCP como un subproceso

2. Llamará a list_files para descubrir archivos en my_files/

3. Llamará a read_file para cada archivo encontrado

4. Enviará el contenido real a Mistral para su resumen

📁 Estructura del proyecto

MCP-File-Reader/
│
├── server.py          # MCP server — exposes list_files and read_file tools
├── client.py          # MCP client — calls tools and queries Ollama
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── my_files/          # Folder the AI is allowed to read
    ├── project_ideas.txt
    └── wishlist.txt

🔐 Seguridad

• El servidor MCP solo permite lecturas desde el directorio my_files/

• Los ataques de recorrido de rutas (p. ej., ../../etc/passwd) se bloquean automáticamente

• Ningún dato sale de tu máquina: totalmente sin conexión tras la configuración

🧠 Cómo funciona

client.py
   │
   ├── Step 1: Calls MCP tool → list_files()
   │              ↓
   │         Returns filenames from my_files/
   │
   ├── Step 2: Calls MCP tool → read_file(filename)
   │              ↓
   │         Returns actual file contents
   │
   └── Step 3: Sends real content to Ollama (Mistral)
                  ↓
             Returns AI summary

➕ Ampliación del proyecto

• Añade tus propios archivos: Coloca cualquier archivo .txt en my_files/ y vuelve a ejecutar

• Añade nuevas herramientas: Añade un nuevo manejador de herramientas en server.py (p. ej., search_in_file, write_file)

• Cambia la pregunta: Edita user_question en client.py para preguntar cualquier cosa sobre tus archivos

• Cambia el modelo: Cambia MODEL = "mistral" en client.py por cualquier modelo que hayas descargado en Ollama

📋 Requisitos

• Python 3.9+

• Ollama instalado (ollama.com)

• Modelo Mistral descargado (ollama pull mistral)

• Paquetes de Python mcp y requests