miniMCP
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., "@miniMCPCreate a new item with ID 'task1' and content 'Buy milk'."
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.
miniMCP
Un proyecto ligero que demuestra cómo implementar y conectar un modelo de IA local (usando Ollama) con herramientas personalizadas a través del Protocolo de Contexto de Modelos (Model Context Protocol o MCP).
En este proyecto, la IA actúa como un asistente de bases de datos que puede consultar y gestionar una base de datos en memoria utilizando operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar).
Estructura del Proyecto
server.py: Es el servidor MCP creado conFastMCP. Mantiene una base de datos en memoria y expone herramientas (tools) para:Crear elementos (
create_item)Leer elementos individuales (
read_item)Leer múltiples elementos a la vez (
read_multiple_items)Actualizar elementos (
update_item)Eliminar elementos (
delete_item)
client.py: Es el cliente que interactúa mediante la terminal. Se conecta al servidor MCP a través de los flujos de entrada/salida estándar (stdio), lee las herramientas disponibles y establece un ciclo de chat con el usuario y el LLM de Ollama (gemma4:e4b).requirements.txt: Archivo con las dependencias principales del proyecto.
Requisitos y Dependencias
Antes de iniciar el proyecto, asegúrate de tener instalado:
Python 3.10+
Ollama instalado y ejecutándose en tu máquina.
El modelo que utiliza este repositorio, que por defecto es
gemma4:e4b. Puedes descargarlo con el comando:ollama run gemma4:e4b
Instalación
Clona el repositorio y navega hasta su carpeta:
git clone <url-del-repo> miniMCP cd miniMCPCrea y activa un entorno virtual (opcional pero muy recomendado):
python -m venv .venv # En Windows: .\.venv\Scripts\activate # En macOS/Linux: source .venv/bin/activateInstala las dependencias necesarias:
pip install -r requirements.txt pip install gradio
Uso
El proyecto consta de la configuración Cliente/Servidor, pero el cliente se encarga de lanzar el servidor por sí mismo, así que solo necesitas ejecutar el cliente:
python client.pyEscribe tus preguntas directamente en la consola.
Ejemplo de Interacción
Puedes probar decirle a la IA:
"Crea un elemento con el ID 'tarea1' y contenido 'Comprar leche'"
"Muestra el contenido del área 'tarea1'"
"Actualiza la 'tarea1' y dime que la leche debe ser descremada"
"Lee los elementos 'tarea1' y 'tarea2'"
"Borra el ID 'tarea1'"
La IA ejecutará automáticamente las herramientas del server.py sin que tú debas escribir el código o las llamadas directamente.
This server cannot be installed
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