OMOS-MCP

Servidor MCP para que agentes de IA (Claude, ChatGPT, Cursor, etc.) lean documentos de proyectos en OMOS Shared Drive y respondan preguntas — cada respuesta referencia el archivo fuente con su enlace de Google Drive.

Estructura de Drive soportada:

OMOS/
├── Project A/
│   ├── Project Overview/
│   ├── Timeline/
│   ├── Design/
│   │   ├── System Flow/
│   │   ├── DB/
│   │   └── API/
│   └── BRD/
└── Project B/ ...

Tools

El agente recorrerá la búsqueda en este orden: filtrar por Nombre del Proyecto → si no encuentra, revisar Resumen del Proyecto y luego preguntar confirmación al usuario → continuar preguntando sobre Cronograma | BRD | Diseño (Flujo del Sistema / BD / API) → si la pregunta es demasiado amplia, preguntará de vuelta para reducir el ámbito (ya está incluido en las instrucciones del servidor).

Related MCP server: brkt-gdrive-mcp

Configuración única: Cuenta de servicio

El servidor accede a Drive mediante una cuenta de servicio (no es necesario que todos inicien sesión):

1. Ve a console.cloud.google.com → crea un proyecto nuevo (o usa uno existente)

2. APIs & Services → Library → busca Google Drive API → haz clic en Enable

3. IAM & Admin → Service Accounts → Create Service Account → ponle un nombre, por ejemplo omos-mcp → haz clic en Create (puedes saltarte el paso de rol, no es necesario asignar permisos)

4. Entra en la cuenta de servicio creada → pestaña Keys → Add Key → Create new key → JSON → el archivo de clave se descargará

5. Copia el correo electrónico de la cuenta de servicio (tiene la forma omos-mcp@<project>.iam.gserviceaccount.com) y comparte el Shared Drive / carpeta OMOS con este correo como Viewer

6. Encuentra el folder id de la raíz de OMOS: abre la carpeta en el navegador y mira la URL https://drive.google.com/drive/folders/<esto es el id>

Variables de entorno

Ejecutar localmente

Instala uv primero (curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)

1) Configurar .env (el servidor lo carga automáticamente desde la raíz del repositorio):

cp .env.example .env

Edita .env e introduce OMOS_ROOT_FOLDER_ID y la ruta al archivo de clave (por ejemplo, coloca el archivo de clave en ./service-account.json — ya está en gitignore)

2) Conectar con Claude Code (stdio):

claude mcp add omos -- uv run --directory "/path/to/OMOS-MCP" omos-mcp

Claude Desktop / Cursor / Windsurf — introduce en la configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "omos": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/OMOS-MCP", "omos-mcp"]
    }
  }
}

3) Probar: pregunta al agente "¿Qué proyectos hay en OMOS?" — debe devolver una lista de proyectos con sus enlaces.

(Opcional) Ejecutar como servidor HTTP local: activa OMOS_AUTH_TOKEN en .env y luego:

uv run omos-mcp-http

El endpoint está en http://localhost:8000/mcp. Conéctate con:

claude mcp add --transport http omos http://localhost:8000/mcp -H "Authorization: Bearer <OMOS_AUTH_TOKEN>"

Desplegar como enlace MCP (Render)

1. Sube este repositorio a GitHub (ya incluye Dockerfile + render.yaml)

2. Render → New → Blueprint → selecciona este repositorio

3. Configura las variables de entorno en el panel:

   • OMOS_ROOT_FOLDER_ID = folder id de la raíz de OMOS

   • GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON = contenido completo del archivo JSON de clave (pégalo directamente)

   • OMOS_AUTH_TOKEN Render lo genera aleatoriamente → cópialo para compartirlo con el equipo

4. Despliegue completado → el endpoint es https://<app>.onrender.com/mcp

Los usuarios se conectan:

claude mcp add --transport http omos https://<app>.onrender.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer <OMOS_AUTH_TOKEN>"

Cursor / VS Code: introduce la URL + el header Authorization: Bearer <token> en la configuración de MCP

Para que Claude.ai / ChatGPT (web) lo use — OAuth

Los clientes web no tienen campo para cabeceras, por lo que se necesita OAuth a través de un proveedor como WorkOS AuthKit (gratuito hasta 1M de usuarios):

1. Regístrate en workos.com → activa AuthKit → configura el método de inicio de sesión + restringe solo al equipo

2. Panel → Connect → Configuration → activa Client ID Metadata Document y Dynamic Client Registration

3. Añade Resource Indicator = https://<app>.onrender.com (sin /mcp)

4. Configura 3 variables de entorno adicionales en Render: OAUTH_ISSUER = dominio de AuthKit, OAUTH_AUDIENCE = https://<app>.onrender.com, PUBLIC_URL = https://<app>.onrender.com

5. Usuarios: Claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector → introduce https://<app>.onrender.com/mcp → inicia sesión a través de WorkOS

El modo OAuth y el token bearer pueden coexistir — la web usa OAuth, la CLI puede seguir usando el token

Probar los convertidores

uv run python test_convert.py