Click on "Deploy 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., "@car-detailing-voice-agent ¿Cuánto cuesta un detailing completo y hay disponibilidad para el sábado?"
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.
Agente conversacional por voz que permite a los clientes de un negocio real de car detailing consultar precios, revisar disponibilidad y agendar servicios hablando, sin usar la plataforma web.
El negocio tiene una plataforma digital funcional, pero un segmento importante de su clientela —clientes de mayor edad— no la usa con soltura. La barrera no es el servicio, es la interfaz. Una llamada telefónica sí es una interfaz que ya dominan.
Related MCP server: Garage-on-the-Go MCP Server
graph TD;
__start__([<p>__start__</p>]):::first
agente(agente)
herramientas(herramientas)
clarificar(clarificar)
manejar_error(manejar_error)
confirmar(confirmar)
responder_dato(responder_dato)
ejecutar_registro(ejecutar_registro)
__end__([<p>__end__</p>]):::last
__start__ -.-> agente;
__start__ -.-> ejecutar_registro;
agente -. fin .-> __end__;
agente -.-> herramientas;
agente -.-> manejar_error;
ejecutar_registro -. fin .-> __end__;
ejecutar_registro -.-> manejar_error;
herramientas -.-> agente;
herramientas -.-> clarificar;
herramientas -.-> confirmar;
herramientas -.-> manejar_error;
herramientas -.-> responder_dato;
clarificar --> __end__;
confirmar --> __end__;
manejar_error --> __end__;
responder_dato --> __end__;
classDef default fill:#f2f0ff,line-height:1.2
classDef first fill-opacity:0
classDef last fill:#bfb6fcDiagrama generado desde el código con
draw_mermaid(). Se actualiza en cada fase; incluye la ruta determinista de clarificación y el manejo de errores.
Switch | Qué controla | Valores |
A — Infraestructura | Dónde corre la app completa | AWS ECS Fargate / homelab con Cloudflare Tunnel |
B — Proveedor de voz | Qué implementación de | cloud (Azure Speech / Groq Whisper) / local (Faster-Whisper + Piper sobre ROCm) |
Son ortogonales: la app en AWS puede usar voz local y viceversa. El switch B
es un patrón Strategy detrás de la interfaz VoiceProvider.
Python 3.12 · LangGraph · MCP (Streamable HTTP) · FastAPI · SQLite · Docker · Langfuse · AWS ECS Fargate · Cloudflare Tunnel
Fase 0 — Fundamentos y entorno
Fase 1 — Servidor MCP con las herramientas del negocio
Fase 2 — Orquestador LangGraph
Fase 3 — Capa de voz local (el proveedor de nube llega en Fase 4)
Fase 4 — Despliegue dual (AWS + homelab)
Fase 5 — Observabilidad, evaluación y documentación
uv sync
cp .env.example .env # y llenar las claves
uv run agent/hello_graph.pyCada decisión técnica, con sus alternativas descartadas y por qué, está en
docs/decision-log.md.
Todos los datos de este repositorio son sintéticos. No se usa información real de clientes del negocio.
Diagramas interactivos de contenedores y despliegue: docs/arquitectura.html
This server cannot be deployed
Carbon Voice MCP serves as a bridge that connects AI assistants like ChatGPT, Claude, and Cursor to a user's Carbon Voice account, turning voice messages and conversations into a private, on-demand knowledge base. It provides 28 specialized tools for comprehensive voice messaging management, including creating and sending messages, accessing conversation history with instant transcription, running AI actions (summarization, TLDR generation, meeting notes), and managing workspace collaboration through folders, contacts, and team communications.
Give your AI agent a phone. Place outbound calls to US businesses to ask, book, or confirm.
Bounded tools for rendering, extraction, RAG, enrichment, local discovery and review analysis.
270 pay-per-call AI tools for agents, paid via x402 (USDC on Base). No signup, no API keys.
