mcp_training

Servidor MCP con herramientas de clima, geocodificación y divisas, y un cliente de consola que conversa con un modelo de OpenAI capaz de usarlas.

Tú › ¿Qué tiempo hace en Madrid?

Modelo:
  En Madrid hay 24,3 °C, humedad del 41 % y cielo despejado.

  · geocode_city → get_current_weather

Cómo funciona

Por defecto (MCP_MODE=local) todo ocurre en tu máquina: el cliente se conecta al servidor MCP en 127.0.0.1, descubre sus herramientas, se las declara al modelo y las ejecuta él cuando el modelo las pide.

main_server.py (MCP) <── 127.0.0.1:8002 ── main_client.py ──> OpenAI
5 herramientas                              tu terminal        el modelo decide
sobre APIs públicas                                            qué usar

La alternativa (MCP_MODE=connector) usa el conector MCP nativo de la Responses API: se le pasa a OpenAI la URL del servidor y es OpenAI quien lista, llama y encadena las herramientas. Como la conexión la abre OpenAI desde sus servidores, 127.0.0.1 no le vale y hay que publicar el servidor con un túnel.

main_client.py ──> OpenAI (Responses API) ──> [túnel] ──> main_server.py (MCP)

En los dos modos el modelo encadena las llamadas por su cuenta (ciudad → coordenadas → clima) y la CLI muestra la misma traza.

Herramientas

Clima y geocodificación usan Open-Meteo (gratis, sin clave). Las divisas usan ExchangeRate-API, que sí requiere clave, y admiten 20 monedas (/monedas en la CLI).

Estructura

config/settings.py     configuración y logging (todo sale del .env)
server/                herramientas + clientes HTTP de las APIs externas
client/                cliente de OpenAI + interfaz de terminal
main_server.py         arranca el servidor MCP
main_client.py         arranca la conversación

Related MCP server: Python Weather MCP Server

Instalación

Requiere Python 3.11+. Con uv (recomendado):

git clone <url-del-repo>
cd mcp_training
uv sync

O con pip y un entorno virtual:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows;  en Linux/macOS: source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Configuración

Copia el ejemplo y rellena tus claves:

cp .env.example .env

Solo dos variables son obligatorias:

Todo lo demás (modo, modelo, puerto, transporte, timeouts, nivel de log) tiene valores por defecto sensatos y está documentado en .env.example.

Uso

Hacen falta dos terminales: servidor y cliente.

1. Arranca el servidor MCP

uv run python main_server.py

Queda escuchando en http://127.0.0.1:8002/mcp.

2. Lanza el cliente

uv run python main_client.py

Escribe tu consulta y pulsa Enter. La conversación tiene memoria: tras preguntar por Madrid puedes decir simplemente «¿y mañana?».

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Comandos de la CLI:

Modo connector: dejar que OpenAI llame a las herramientas

Con MCP_MODE=connector es OpenAI quien lista y ejecuta las herramientas, así que el servidor tiene que ser accesible desde internet. Hace falta una tercera terminal con un túnel; con devtunnel:

devtunnel port create -p 8002 --allow-anonymous
devtunnel host

Copia la URL que imprime y ponla en el .env:

MCP_MODE=connector
MCP_PUBLIC_URL=https://xxxxxxx-8002.euw.devtunnels.ms

Vale cualquier túnel (ngrok, Cloudflare Tunnel…); solo importa que la URL sea accesible desde fuera. El cliente añade /mcp por su cuenta si no lo lleva.

Usar el servidor sin el cliente

El servidor es un MCP estándar: sirve para cualquier cliente compatible. Para conectarlo como subproceso (Claude Desktop, Claude Code…) pon MCP_TRANSPORT=stdio en el .env; así no hace falta ni el puerto.

Problemas frecuentes

Para ver el detalle de cada llamada (argumentos, respuestas, URLs) pon LOG_LEVEL=DEBUG en el .env. Los logs van a stderr, así que python main_client.py > charla.txt guarda solo la conversación.