MCP Agent Tools

Caja de herramientas MCP que extiende a VS Code Copilot (con tu modelo Qwen3 vía API OpenAI) con capacidades que VS Code no trae nativamente.

🔧 Tools disponibles

Related MCP server: cogmemai-mcp

🚀 Subir

# Crear .env con las variables opcionales
cp .env.example .env

# Build y subir
docker compose up -d --build

# Verificar
curl http://localhost:8000/health

Primera vez: se descarga el modelo de embeddings (~80 MB) a db/models/.

🖥️ Conectar en VS Code

Opción A — .vscode/mcp.json (ya incluido en el repo): Abre el workspace → VS Code detecta el server → diálogo de trust → Connect.

Opción B — Command Palette:

1. Ctrl+Shift+P → MCP: Add Server

2. Selecciona Workspace

3. Pega:

   { "type": "http", "url": "http://localhost:8000/mcp" }

4. Nombre: mcp-agent-tools

Opción C — .mcp.json portable (raíz del workspace):

{ "mcpServers": { "mcp-agent-tools": { "type": "http", "url": "http://localhost:8000/mcp" } } }

Verificar: MCP: List Servers → mcp-agent-tools debe mostrar connected.

🖥️ UI web de gestión de tools

Abre: http://localhost:8000/admin/

Permite en runtime (sin reiniciar el contenedor):

• Listar todas las tools (built-in + dinámicas)

• Crear tools nuevas (Python o HTTP)

• Editar / Borrar / Habilitar / Deshabilitar

• Test de tools con args antes de guardar

• Live update: VS Code se actualiza solo (tools/list_changed de FastMCP)

Las tools creadas por UI se persisten en db/tools.json y se cargan automáticamente al arrancar.

📁 Estructura

mcp/
├── src/server.py          # Punto de entrada — create_app() + run_http()
├── src/tools/             # Tools built-in (extensibilidad por código)
│   ├── memory.py          # memoria semántica
│   ├── rag.py             # RAG sobre código
│   ├── exec.py            # run_python / run_shell
│   ├── web.py             # web_fetch / web_search
│   └── thinking.py        # sequential thinking
├── src/admin/             # UI web de gestión (FastAPI + vanilla JS)
│   ├── tool_store.py      # persistencia en db/tools.json
│   ├── executor.py        # sandbox executor (subprocess)
│   ├── api_tools.py       # REST API
│   └── static/            # dashboard single-page
├── db/                    # volumen: agent.db, code_index.db, tools.json
├── pyproject.toml
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── .vscode/mcp.json
└── README.md

➕ Agregar una tool nueva

Por código (permanente, versionada):

1. Crea src/tools/mi_tool.py:

   def setup(mcp):
       @mcp.tool(name="mi_tool", description="Qué hace mi tool")
       async def mi_tool(param: str) -> dict:
           return {"result": param}

2. Agrega en src/tools/__init__.py → TOOLS = [..., "src.tools.mi_tool"]

3. Rebuild: docker compose up -d --build

Por UI web (efímera, en runtime):

1. Abre http://localhost:8000/admin/

2. Click "Nueva tool"

3. Fill name, description, source_type (Python/HTTP), params, code

4. Test → Save

5. Aparece en VS Code inmediatamente (sin reconectar)

🌍 Variables de entorno

🔒 Seguridad

• Sandbox: run_python y tools Python dinámicas se ejecutan en subprocess aislado

• Whitelist de módulos (tools dinámicas): httpx, json, re, math, datetime, os.path — sin subprocess, socket, sys, shutil, sqlite3

• MCP_ADMIN_TOKEN: protege la UI admin en entornos no-localhost

• Volume db/: la memoria es local; borrar db/agent.db resetea la memoria

🧹 Resetear

# Resetear memoria semántica
rm db/agent.db

# Resetear índice de código
rm db/code_index.db

# Resetear tools dinámicas
rm db/tools.json

# Resetear todo
docker compose down -v
rm -rf db/

🐛 Troubleshooting

• VS Code no conecta: Verifica que docker compose ps muestre running, que el puerto 8000 no esté ocupado (ss -tlnp | grep 8000)

• web_search devuelve error: Configura TAVILY_API_KEY o BRAVE_API_KEY en .env

• code_search devuelve vacío: Ejecuta code_index() primero desde el chat o MCP Inspector

• Modelo de embeddings no descarga: Verifica internet en el contenedor; HF_HOME=/app/db/models

• UI no se abre: Verifica http://localhost:8000/admin/ — debe servir index.html