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Calypso Multimodal RAG MCP Server

Official
by calypso-so

Servidor MCP de RAG multimodal Calypso

El servidor MCP de RAG multimodal alojado más fácil para Claude Desktop, Cursor y flujos de trabajo de agentes.

Un solo comando npx. Impulsado por Gemini File Search. Maneja PDF, capturas de pantalla, gráficos, diagramas e imágenes de forma nativa con citas verificables.

Trust Score npm version GitHub stars Multimodal RAG One command License CI

La forma más fácil de añadir RAG multimodal alojado a Claude, Cursor, Windsurf y agentes personalizados.

  • Configuración súper simple: npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server --api-key sk-your-key-here

  • RAG multimodal real: maneja texto y elementos visuales de forma nativa mediante Gemini File Search

  • Sube y consulta: herramientas dedicadas para archivos de conocimiento duraderos y cargas por lotes

  • Conversaciones de varios turnos: respuestas conscientes del contexto con reinicio /new

  • Flujos de trabajo descubribles: recursos y prompts para flujos seguros de RAG, carga e ingesta

GitHub | Docs | Smithery | Registro oficial de MCP

Etiquetas: multimodal-rag, easiest-mcp-rag, gemini-rag, hosted-rag-mcp, mcp-server

En lugar de conectar cada agente o flujo de trabajo a una pila de búsqueda de documentos puntual, usa este MCP como punto de entrada orientado a agentes para una capa de respuestas reutilizable: sube el material fuente una vez, recupera contenido de texto y visual, y devuelve respuestas con evidencia que los usuarios puedan verificar.

Inicio rápido (lo más fácil)

# One-liner with npx
npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server --api-key "sk-your-key-here"

O con variables de entorno:

CALYPSO_API_KEY="sk-..." npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server

Luego añade el mismo comando a Claude Desktop, Cursor o Smithery usando los ejemplos de configuración a continuación.

Related MCP server: RAG-Anything MCP Server

Por qué elegir Calypso

Calypso está diseñado para equipos que quieren el servidor MCP de RAG multimodal alojado más fácil: sin pila vectorial local, sin Docker Compose y sin pipeline personalizado de OCR o procesamiento de imágenes antes de que los agentes puedan hacer preguntas fundamentadas.

Característica

Calypso

rag-anything-mcp

Pixeltable

Configuración

1 comando npx (cero infraestructura)

Clonar + Python

Docker Compose

Multimodal

Gemini File Search nativo (texto + imágenes, gráficos, diagramas, PDF) sin pipeline de visión adicional

RAG de documentos robusto basado en OpenAI vision

Excelente para video, audio, imágenes y tablas

Alojamiento

Totalmente alojado (opción de autoalojamiento)

Local-first

Local-first

Operaciones

Nube sin operaciones

Requiere configuración de Python

Requiere Docker

Herramientas de carga

Herramientas integradas de sesión de carga de un solo archivo y conocimiento por lotes

Sí

Sí

Citas / fundamentación

Fuerte rastro de evidencia con metadatos de recuperación

Sí

Sí

Mejor para

Equipos que quieren RAG multimodal alojado sin operaciones para clientes MCP

Experimentos locales de RAG de documentos

Flujos de trabajo locales pesados de video/audio/datos

Empieza aquí si quieres el servidor MCP de RAG multimodal alojado más fácil.

Lo que obtienes

  • Agente RAG multimodal de producción con memoria de varios turnos

  • Herramientas de carga integradas para archivos individuales y cargas de conocimiento por lotes

  • Descubrimiento automático de las variantes de RAG y los buckets de conocimiento de tu equipo

  • Citas verificables con referencias de fuentes y metadatos de recuperación

  • Recursos de solo lectura y prompts reutilizables para flujos de trabajo seguros

Por qué RAG multimodal primero

La mayor parte del conocimiento empresarial no es solo texto. La respuesta a menudo vive en una captura de pantalla de configuración, una tabla en PDF, un diagrama de producto, una página del centro de ayuda o un gráfico dentro de un informe. Calypso empaqueta toda esa superficie de conocimiento en una única capa de recuperación para que los agentes puedan hacer preguntas fundamentadas sin adivinar a partir de la memoria genérica del modelo.

  • Busca los formatos en los que los usuarios realmente confían: documentación, PDF, capturas de pantalla, gráficos, diagramas, imágenes de producto, artículos de soporte, manuales, políticas, preguntas frecuentes e informes.

  • Fundamenta las respuestas antes de que el modelo escriba: Gemini File Search recupera primero el contexto de texto y visual relevante, luego el agente RAG responde a partir de ese material fuente.

  • Muestra el rastro de evidencia: las respuestas pueden incluir referencias de fuentes, fundamentación consciente de la página y metadatos de recuperación para que las personas puedan verificar antes de confiar.

  • Acota la recuperación con metadatos: usa espacio de trabajo, equipo, cliente, idioma, tipo de archivo, estado u otros metadatos para mantener las respuestas relevantes sin duplicar bases de conocimiento.

  • Reutiliza la misma capa de conocimiento en todas partes: conecta Cursor, Claude Desktop, agentes de IA, flujos de n8n, interfaz de producto, flujos de soporte y experiencias web a la misma capa respaldada por fuentes.

En la práctica, esto significa que tu agente puede responder preguntas como:

  • "Explica esta captura de pantalla de configuración y el PDF de política adjunto. ¿Qué debería hacer el representante de soporte a continuación?"

  • "¿Qué dice este PDF de incorporación sobre las reglas de aprobación?"

  • "¿Por qué falla esta pantalla de configuración?"

  • "Compara el gráfico de precios con nuestra documentación de planes y recomienda el nivel adecuado."

  • "Resume la política que se aplica a este ticket de soporte."

  • "¿Qué plan de producto se ajusta a este cliente según nuestros documentos de precios?"

  • "Compara el flujo de ingesta diagramado con el flujo de recuperación."

Qué hace este MCP

Con calypso-rag-agent puedes:

  • Hacer preguntas fundamentadas contra la base de conocimiento de Calypso configurada

  • Seleccionar cualquier variante de RAG de equipo descubierta con el argumento opcional model

  • Continuar una conversación de varios turnos mediante el modelo de conversación nativo /v1/responses

  • Restablecer el contexto de la conversación con /new

  • Usar el mismo endpoint de Responses compatible con OpenAI que sirve a calypso-rag-agent

  • Descubrir recursos y prompts integrados para los flujos de trabajo de Calypso compatibles

Requisitos

  • Node.js 18+

  • El servidor usa primitivas de Web Fetch API (fetch, Headers, Request, Response, FormData, Blob y File) para llamadas API y compatibilidad con el SDK. El paquete arranca los globales faltantes al inicio para entornos de ejecución MCP que exponen solo parte de la superficie de Web API de Node 18+.

  • Un endpoint de API de Calypso que exponga:

    • POST /v1/responses

    • GET /v1/rag-agent/models

    • GET /v1/knowledge/buckets

    • POST /v1/knowledge/files/upload-session

    • POST /v1/knowledge/files/upload-session/{session_id}/finalize

    • POST /v1/knowledge/files:batch/upload-session

    • POST /v1/knowledge/files:batch/upload-session/{batch_id}/finalize

    • GET /v1/knowledge/batches/{batch_id}

  • Una clave de API de Calypso (sk-...)

Configuración

Variables de entorno:

  • CALYPSO_API_KEY (obligatoria)

  • CALYPSO_API_BASE_URL (opcional, por defecto https://api.calypso.so/v1)

Banderas de CLI:

  • --api-key

  • --api-base-url

Precedencia de configuración:

  1. Banderas de CLI / argumentos de comando proporcionados por Smithery

  2. Variables de entorno

  3. URL base por defecto (https://api.calypso.so/v1)

Ejecutar con npx

npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server --api-key "sk-..."

Ejecutar con variables de entorno

env CALYPSO_API_KEY="sk-..." CALYPSO_API_BASE_URL="https://api.calypso.so/v1" npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server

Configurar en Cursor

Añade un nuevo servidor MCP (tipo comando) como:

npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server --api-key sk-... --api-base-url https://api.calypso.so/v1

Configurar en Claude Desktop

1. Abre la configuración de MCP de Claude Desktop

En Claude Desktop:

Claude -> Configuración -> Desarrollador -> Editar configuración

En macOS, el archivo suele estar en:

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop usa claude_desktop_config.json para servidores MCP de escritorio. Claude Code usa ubicaciones de configuración separadas como ~/.claude.json o .mcp.json a nivel de proyecto.

2. Añade el servidor MCP de Calypso

Pega esto en claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "Calypso Multimodal RAG": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@calypsohq/multimodal-rag-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CALYPSO_API_KEY": "sk-your-calypso-api-key",
        "CALYPSO_API_BASE_URL": "https://api.calypso.so/v1"
      }
    }
  }
}

Reemplaza:

  • sk-your-calypso-api-key

con tu clave de API real de Calypso.

3. Reinicia Claude Desktop por completo

Sal de Claude Desktop por completo y luego vuelve a abrirlo.

No solo cierres la ventana. En macOS:

Cmd + Q

Después del reinicio, el MCP debería aparecer en Claude con estas herramientas disponibles:

  • calypso-rag-agent

  • calypso-list-buckets

  • calypso-upload-file

  • calypso-upload-files-batch

Opcional: guardar artefactos de Claude en tu Mac

Calypso proporciona herramientas de RAG multimodal alojado. No escribe informes generados, resúmenes, CSV, archivos JSON o artefactos de búsqueda web directamente en tu computadora local.

Para permitir que Claude Desktop guarde archivos generados localmente, añade el servidor MCP de sistema de archivos estándar junto a Calypso y restringe su acceso a una carpeta segura dedicada.

Crea la carpeta primero:

mkdir -p ~/Claude

Luego añade ambos servidores a claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "Calypso Multimodal RAG": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@calypsohq/multimodal-rag-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CALYPSO_API_KEY": "sk-your-calypso-api-key",
        "CALYPSO_API_BASE_URL": "https://api.calypso.so/v1"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/yourname/Claude"
      ]
    }
  }
}

Sal y vuelve a abrir Claude Desktop después de cambiar la configuración.

Ejemplo de prompt:

Use Calypso for the grounded RAG answer, then save the final report as /Users/yourname/Claude/report.md using the filesystem tool.

Por seguridad, solo otorga acceso al sistema de archivos a una carpeta dedicada como ~/Claude, no a todo tu directorio de inicio.

Preocupación

Mejor propietario

Respuestas RAG respaldadas por fuentes

Calypso MCP

Subir archivos a Calypso

Calypso MCP

Escribir .md, .pdf, .json, .csv, etc. en tu Mac

filesystem MCP

Artefactos de búsqueda web de Claude

Claude más prompt de filesystem MCP

Smithery

El servidor está disponible en Smithery y se lanza a través de la misma ruta de paquete npx que usan los clientes de escritorio.

Configuración de usuario de Smithery:

  • calypsoApiKey (obligatoria)

  • calypsoApiBaseUrl (opcional, por defecto https://api.calypso.so/v1)

La ruta de lanzamiento de Smithery es equivalente a:

npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server --api-key sk-... --api-base-url https://api.calypso.so/v1

Usa calypsoApiBaseUrl solo cuando apuntes a una implementación autoalojada compatible con Calypso. El valor predeterminado en la nube no necesita anulación.

Solución de problemas

  • Falta la clave de API: proporciona --api-key o CALYPSO_API_KEY

  • Host de API incorrecto: asegúrate de que --api-base-url / CALYPSO_API_BASE_URL termine en /v1

  • Despliegue autoalojado: solo sobrescribe la URL base si no estás usando https://api.calypso.so/v1

  • Desajuste de lanzamiento de Smithery: usa la ruta empaquetada npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server en lugar de ejecutar node dist/index.js desde un clon reciente

  • FormData is not defined o Headers is not defined: actualiza al último paquete. El servidor MCP inicializa los globales de la Web Fetch API que faltan antes de que se ejecuten las herramientas de subida.

  • ENOENT para /mnt/user-data/uploads/...: esa ruta pertenece a un agente alojado o a un sandbox de adjuntos, no necesariamente al servidor MCP. Reintenta con contentBase64 en lugar de filePath.

  • Guardado de artefactos local: las respuestas de Calypso se pueden usar con el servidor MCP de sistema de archivos de Claude Desktop, pero hay que pedirle explícitamente a Claude que guarde la salida final en una ruta local permitida.

Elegir entre filePath y contentBase64

Usa filePath para instalaciones MCP locales, incluidas las configuraciones de Claude Desktop y Cursor que lanzan este paquete con un comando local como:

npx -y @calypsohq/multimodal-rag-mcp-server

En esa configuración, el proceso del servidor MCP se ejecuta en tu máquina y puede leer rutas disponibles para la misma cuenta de usuario. Pasa la ruta local directamente; el servidor lee los bytes sin procesar y los sube a través de la URL de sesión de subida de Calypso. No necesitas codificar en base64 los archivos locales.

Usa contentBase64 para clientes MCP alojados o remotos, incluidos servidores alojados en Smithery, entornos de ejecución de navegador/cloud, contenido generado en memoria y contenedores de agentes. En esos entornos, una ruta en tu Mac o estación de trabajo no es legible por el proceso del servidor MCP.

Si una ruta comienza con /mnt/user-data/uploads, /mnt/data, /mnt/attachments u otro prefijo de sandbox alojado, no la envíes como filePath a menos que este servidor MCP se esté ejecutando en ese mismo sandbox. Usa contentBase64 u otra fuente de bytes en línea en su lugar.

Herramientas disponibles

calypso-rag-agent

Acceso directo al agente RAG de Calypso.

Notas:

  • No enruta automáticamente a otras personas o agentes.

  • Descubre automáticamente las variantes calypso-rag-agent disponibles para la clave de API al iniciar.

  • Usa el argumento opcional model para elegir una variante con nombre como calypso-rag-agent:pricing.

  • Cada variante de modelo mantiene su propia cadena de conversación MCP, por lo que cambiar de variante no continúa el hilo incorrecto.

  • Usa POST /v1/responses en lugar de POST /v1/chat/completions.

  • Los primeros turnos crean una conversación con nombre, y los turnos de seguimiento se encadenan con previous_response_id.

  • Se admiten fileIds opcionales para preguntas con ámbito de recuperación. Las nuevas subidas deben usar las herramientas de subida de conocimiento duradero y esperar a la indexación antes de preguntar.

  • Usa /new como prompt para restablecer la conversación MCP.

calypso-list-buckets

Lista los buckets para el equipo vinculado a la clave de API de Calypso configurada.

Notas:

  • Usa GET /v1/knowledge/buckets.

  • No acepta team_id; Calypso deriva el ámbito del equipo de la clave de API.

  • Devuelve ids de bucket, slugs, nombres, estado, recuentos de miembros, recuentos de fuentes y preparación del almacén de buckets.

  • Por defecto solo devuelve buckets activos. Pasa includeArchived: true cuando necesites buckets archivados para auditorías o limpieza.

  • Úsalo antes de calypso-upload-file o calypso-upload-files-batch cuando necesites elegir un bucket de destino.

  • calypso://rag-agent-models responde qué buckets están vinculados a cada variante RAG. calypso-list-buckets responde qué buckets existen para el equipo de la clave de API.

Ejemplo:

{
  "includeArchived": false
}

calypso-get-file

Obtiene los metadatos y el estado de indexación de un archivo de conocimiento por id de archivo.

Notas:

  • Usa GET /v1/knowledge/files/{file_id}.

  • Resuelve los fileIds opacos de calypso-list-buckets en nombre de archivo, tipo MIME, tamaño, estado de indexación y estado de sincronización por bucket.

  • Pasa verify: true para verificar de forma cruzada con el proveedor (?verify=gemini) — más lento, pero autoritativo cuando un estado parece desactualizado.

Ejemplo:

{
  "fileId": "file_123",
  "verify": true
}

calypso-create-bucket

Crea un bucket vacío para el flujo de trabajo de crear y luego llenar.

Notas:

  • Usa POST /v1/knowledge/buckets (requiere un backend con este endpoint desplegado y la capacidad knowledge:bucket:create en la clave de API).

  • El servidor normaliza el slug; las colisiones devuelven un error tipado bucket_slug_exists.

  • Las repeticiones de idempotencyKey devuelven el bucket existente en lugar de dar un error.

  • Las subidas aún pueden crear buckets implícitamente mediante bucketSlugs + createMissingBuckets; esta herramienta existe para crear primero el destino.

Ejemplo:

{
  "name": "Product docs",
  "slug": "product-docs",
  "idempotencyKey": "create-product-docs-1"
}

calypso-create-agent

Crea una variante de agente RAG vinculada a uno o más buckets.

Notas:

  • Usa POST /v1/rag-agent/agents (requiere un backend con este endpoint desplegado y la capacidad rag:agent:create en la clave de API).

  • El payload de éxito comienza con model — pásalo directamente a calypso-rag-agent.

  • Los vínculos de bucket se validan en el servidor: los buckets desconocidos o archivados devuelven bucket_not_found; las colisiones de id de agente devuelven agent_id_exists; el límite de agentes del plan devuelve agent_limit_reached.

  • Crear un agente actualiza el catálogo de modelos y emite notificaciones MCP tools/list_changed + resources/list_changed, por lo que la nueva variante se puede usar sin reconectar.

Ejemplo:

{
  "agentId": "support",
  "name": "Support agent",
  "bucketSlugs": ["product-docs"],
  "idempotencyKey": "create-support-agent-1"
}

calypso-upload-file

Sube un archivo al almacén de conocimiento duradero respaldado por buckets y a la canalización de indexación.

Notas:

  • Usa POST /v1/knowledge/files/upload-session, sube los bytes directamente al almacenamiento y luego finaliza con POST /v1/knowledge/files/upload-session/{session_id}/finalize.

  • Las subidas usan solicitudes de sesión JSON más PUT binarios firmados, no subidas de formulario multipart.

  • Devuelve metadatos de archivo y tarea, no un file_id de adjunto de chat.

  • Requiere un destino de bucket mediante bucketIds, bucketSlugs o bucket.

  • Usa filePath para instalaciones MCP locales de Claude Desktop/Cursor donde el servidor puede leer la ruta. Usa contentBase64 para clientes MCP alojados o remotos que no pueden leer rutas locales.

  • Si un agente ve una ruta como /mnt/user-data/uploads/file.pdf, no debe enviarla como filePath; debe enviar los bytes del archivo como contentBase64.

  • Admite title, tags, metadata e idempotencyKey opcionales.

  • Enruta las subidas a buckets existentes con bucketIds o bucketSlugs, o usa bucket como atajo de un solo slug.

  • Pasa createMissingBuckets: true con slugs de bucket cuando quieras que Calypso cree destinos faltantes durante la subida.

  • Puede esperar opcionalmente hasta que la indexación alcance un estado listo antes de devolver.

Ejemplo:

{
  "filename": "handbook.pdf",
  "mimeType": "application/pdf",
  "filePath": "/Users/me/Documents/handbook.pdf",
  "bucket": "support-handbook",
  "createMissingBuckets": true,
  "waitForIndexing": true
}

calypso-upload-files-batch

Sube de 1 a 100 archivos al almacén de conocimiento duradero en una sola solicitud.

Notas:

  • Usa POST /v1/knowledge/files:batch/upload-session, sube cada elemento aceptado directamente al almacenamiento y luego finaliza con POST /v1/knowledge/files:batch/upload-session/{batch_id}/finalize.

  • Las subidas usan solicitudes de sesión JSON más PUT binarios firmados, no subidas de formulario multipart.

  • Requiere batchIdempotencyKey; Calypso lo usa para derivar el id de lote duradero para reintentos.

  • Requiere un destino de bucket compartido mediante bucketIds, bucketSlugs o bucket, salvo que cada elemento proporcione su propio destino de bucket.

  • Admite valores predeterminados compartidos bucketIds, bucketSlugs, bucket y createMissingBuckets, además de anulaciones por elemento.

  • Usa filePath por elemento para instalaciones MCP locales de Claude Desktop/Cursor donde el servidor puede leer cada ruta. Usa contentBase64 por elemento para clientes MCP alojados o remotos que no pueden leer rutas locales.

  • Genera valores client_file_id seguros para Firestore cuando se omite clientFileId.

  • accepted o queued significa que la subida es duradera, no necesariamente lista para consultas. Usa waitForBatchReady: true para sondear GET /v1/knowledge/batches/{batch_id}?include_items=true.

  • Inspecciona el estado por elemento, bucketSyncStatus y bucketSync para distinguir el contenido indexado de la recuperación lista para bucket.

Ejemplo:

{
  "batchIdempotencyKey": "kb-seed-2026-06-04",
  "bucket": "support-handbook",
  "createMissingBuckets": true,
  "items": [
    {
      "filename": "faq.txt",
      "mimeType": "text/plain",
      "filePath": "/Users/me/Documents/faq.txt"
    }
  ],
  "waitForBatchReady": true
}

Recursos disponibles

calypso://server-info

Metadatos de servidor de solo lectura, incluidos la versión del paquete, la URL base de la API, el transporte, el modelo de autenticación y las capacidades expuestas.

calypso://rag-agent-models

Catálogo de solo lectura en tiempo de ejecución de las variantes de modelo calypso-rag-agent con ámbito de equipo descubiertas desde la clave de API configurada, incluidos los buckets, bucket_ids y missing_bucket_ids activos de cada variante. Si la detección no está disponible, este recurso recurre al calypso-rag-agent base.

calypso://buckets

Lista de solo lectura en tiempo de ejecución de los buckets de conocimiento para el equipo vinculado a la clave de API configurada. Úsala para inspeccionar ids/slugs de bucket y la preparación del almacén de buckets antes de las subidas.

calypso://workflows

Una guía compacta de los flujos de trabajo RAG y de subida de archivos admitidos.

calypso://security

Notas de seguridad operativas para claves de API, lecturas de archivos locales, subidas y registro.

Prompts disponibles

  • calypso-question: redacta una pregunta de base de conocimiento fundamentada para calypso-rag-agent

  • calypso-ingestion: prepara una subida duradera al almacén de conocimiento y una consulta de seguimiento

  • calypso-reset-conversation: inicia un hilo RAG limpio con /new

Flujos de trabajo habituales (copiar/pegar)

Recuperación de conocimiento

  • Resumir un tema:

    • Summarize the knowledge base guidance for campaign approvals

  • Pedir una respuesta específica:

    • What does our documentation say about indexing retries?

  • Comparar dos conceptos:

    • Compare file indexing with retrieval execution in the current architecture

  • Iniciar un hilo nuevo:

    • /new

Seguimiento de varios turnos

  • Refinar una respuesta anterior:

    • Focus only on the ingestion path and ignore retrieval

  • Pedir fuentes o justificación:

    • Explain which documented components are involved and why

Flujo de archivos del almacén de conocimiento

  • Descubrir buckets:

    • Llama a calypso-list-buckets o lee calypso://buckets antes de elegir un destino

  • Subir conocimiento duradero:

    • Llama a calypso-upload-file con el payload del archivo y title, tags o metadata opcionales

    • Prefiere filePath para instalaciones MCP locales de Claude Desktop/Cursor; usa contentBase64 para clientes MCP alojados o remotos que no pueden leer rutas locales

  • Enrutar conocimiento hacia los buckets:

    • Usa bucket: "support-handbook" para un destino, bucketSlugs para múltiples destinos basados en slug, o bucketIds cuando ya tengas ids de bucket estables

  • Crear destinos de bucket bajo demanda:

    • Añade createMissingBuckets: true cuando uses asignación de bucket basada en slug y el destino puede que no exista aún

  • Esperar la indexación:

    • Pasa waitForIndexing: true si quieres que la herramienta se bloquee hasta que el archivo de conocimiento esté indexado

Flujo de lote del almacén de conocimiento

  • Subir muchos archivos duraderos:

    • Llama a calypso-upload-files-batch con items, batchIdempotencyKey y filePath por elemento para instalaciones MCP locales; usa contentBase64 por elemento para clientes MCP alojados o remotos

  • Enrutar el lote hacia los buckets:

    • Pon bucket, bucketSlugs, bucketIds o createMissingBuckets compartidos en la llamada a la herramienta, y luego anula por elemento solo cuando sea necesario

  • Esperar la preparación para consultas:

    • Usa waitForBatchReady: true e inspecciona el estado del elemento devuelto y los campos de sincronización de bucket antes de consultar contenido nuevo

Consejos

  • Empezar de nuevo: usa /new para restablecer la conversación MCP (nuevo conversation_id + cadena de respuesta borrada)

Available Tools

4 tools
calypso-list-knowledge-bucketsA

[CALYPSO LIST KNOWLEDGE BUCKETS] Lists knowledge buckets for the team tied to the configured Calypso API key.

Use this before uploads when you need bucket ids, slugs, names, member counts, or bucket-store readiness. This complements RAG model discovery: model discovery shows which buckets are bound to each agent variant, while this tool lists all buckets for the API key team.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
includeArchivedNoIf true, include archived buckets. Defaults to false.

TDQS

A3.9/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries the burden of disclosing behavior. It indicates a read-only listing operation and clarifies scope (team tied to the API key), but does not disclose potential rate limits, pagination, or default behavior nuances beyond the schema. It is adequate but not rich.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is concise and front-loaded with the core action. The bracketed header repeats the tool name, adding slight redundancy, but every other sentence contributes meaningful usage context. It earns a high score for efficiency without unnecessary detail.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a simple one-parameter tool with no output schema, the description provides a complete picture of purpose, usage context, and relationship to other tools. It hints at return values by listing retrievable fields, but does not explicitly describe the response format (e.g., array of objects). This is a minor gap.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100% with the includeArchived parameter already described in the schema. The description does not add parameter-specific meaning beyond the schema, only mentions the types of data returned (bucket ids, slugs, etc.), which are not directly parameter semantics. Baseline 3 is appropriate.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's function with a specific verb ('Lists'), resource ('knowledge buckets'), and scope ('for the team tied to the configured Calypso API key'). It also differentiates from sibling tools by explaining its use before uploads and how it complements model discovery.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description gives explicit when-to-use guidance: 'Use this before uploads when you need bucket ids, slugs, names, member counts, or bucket-store readiness.' It also contrasts with RAG model discovery. However, it lacks explicit when-not-to-use or alternative tool exclusions, so it falls short of a full 5.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

calypso-rag-agentA

[CALYPSO RAG AGENT] Sends each prompt directly to the Calypso RAG agent using the full conversation context.

Use this when you want Calypso knowledge retrieval and grounded answers from the RAG backend. Typical requests:

  • "Summarize the key points from our onboarding documentation"

  • "What does the knowledge base say about campaign approval rules?"

  • "Compare the documented indexing flow with the retrieval flow"

  • "Answer using the uploaded file ids: ["file_123"]"

Responses API behavior:

  • First turns start a named Calypso conversation via /v1/responses.

  • Follow-up turns chain with previous_response_id so the backend owns conversation state.

  • When fileIds are provided, the MCP uses rag_policy retrieval semantics instead of inline attachment stuffing.

MCP session behavior:

  • This tool maintains a stable conversation id in the background for multi-turn retrieval context.

  • Use /new to start a fresh conversation and clear the current context window.

Quick commands (examples):

  • "Summarize the latest indexed knowledge about WhatsApp templates"

  • "Find the source of truth for campaign approval behavior"

  • "Start a new topic" (or use /new)

Available RAG models: calypso-rag-agent.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
modelNoOptional RAG model variant. Defaults to `calypso-rag-agent`. Available models: calypso-rag-agent.
promptYesYour request. Include context, constraints, and desired output.
fileIdsNoOptional uploaded agent-store `file_id` values to attach with `rag_policy` retrieval semantics.

TDQS

A4.5/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description fully explains behavior: maintains conversation state, chains follow-up turns via previous_response_id, uses rag_policy for fileIds, and supports /new to reset context. This goes well beyond what the schema reveals.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is fairly long but organized into sections (Responses API, MCP session, quick commands). Every section adds value, though some repetition (model name listed twice) and length could be trimmed slightly.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity and no output schema/annotations, the description covers conversation state, file handling, and usage examples. Missing return format details, but the overall context is sufficiently complete for effective use.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, so baseline is 3. The description adds meaning by explaining fileIds trigger rag_policy retrieval semantics, and clarifies model default. This enriches the parameter documentation.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description explicitly states the tool's verb and resource: 'Sends each prompt directly to the Calypso RAG agent using the full conversation context.' It clearly distinguishes this from sibling tools (which list/upload knowledge files) by focusing on retrieval and grounded answers.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

It gives explicit usage context: 'Use this when you want Calypso knowledge retrieval and grounded answers from the RAG backend.' It provides typical request examples and quick commands. However, it does not explicitly mention when NOT to use it or name alternative tools for other actions.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

calypso-upload-knowledge-fileA

[CALYPSO UPLOAD KNOWLEDGE FILE] Uploads a file into the durable bucket-backed knowledge store and indexing pipeline.

Use this when you want a file indexed into the broader knowledge corpus instead of attached directly to a single RAG chat turn. This tool returns knowledge-file and task metadata. A bucket destination is required: pass bucketIds, bucketSlugs, or bucket. Choose exactly one file source. Use filePath when this MCP server runs locally and can read the path, including Claude Desktop or Cursor configs that launch this package with npx. Use contentBase64 for hosted or remote MCP clients, browser uploads, generated in-memory content, or remote sandbox files that this MCP process cannot read. Do not base64-encode local files just to use this tool.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
tagsNoOptional tags for knowledge-store organization.
titleNoOptional human-readable title stored with the knowledge file.
bucketNoConvenience single bucket slug for this upload. Required unless bucketIds or bucketSlugs is provided.
filePathNoPreferred for local MCP installs, including Claude Desktop and Cursor configs that run this package with a local command such as npx. Absolute or relative path readable by the machine running this MCP server. The server reads raw bytes and uploads them through the Calypso upload-session URL; no user-side base64 conversion is needed.
filenameYesDisplay filename for the uploaded knowledge file.
metadataNoOptional metadata object serialized onto the upload request.
mimeTypeYesContent type for the uploaded knowledge file.
bucketIdsNoExisting knowledge bucket ids to assign this upload to. Required unless bucketSlugs or bucket is provided.
bucketSlugsNoKnowledge bucket slugs to assign this upload to. Required unless bucketIds or bucket is provided.
contentBase64NoInline file bytes as base64. Use when filePath is not possible, such as hosted or remote MCP servers, browser-provided files, generated content, or remote sandbox attachment paths that the MCP process cannot read.
idempotencyKeyNoOptional idempotency key for durable upload retries.
waitForIndexingNoIf true, wait until indexing reaches a terminal ready state before returning.
createMissingBucketsNoIf true, create missing bucket slugs before assignment.

TDQS

A4.7/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full burden. It discloses the durable bucket-backed nature, the indexing pipeline, return metadata, the requirement to choose exactly one file source, and explains how filePath avoids base64 conversion. It also mentions idempotency for retries. Some aspects like error conditions or permission needs are not covered, but the description adds significant behavioral context beyond the schema.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is front-loaded with the core purpose and then efficiently covers usage guidance, parameter selection, and constraints in a compact block. Every sentence adds value; no filler or repetition.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Despite 13 parameters and no output schema, the description is complete: it states what the tool returns, when to use each source parameter, bucket requirements, and optional behaviors like waitForIndexing and createMissingBuckets. It addresses the complexity effectively.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, so the baseline is 3, but the description adds substantial meaning: it explains the trade-offs between filePath and contentBase64, clarifies the bucket alternatives (bucketIds, bucketSlugs, bucket), and notes the idempotency key's purpose. This goes beyond the schema descriptions.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states 'Uploads a file into the durable bucket-backed knowledge store and indexing pipeline', which is a specific verb+resource action. It also distinguishes from siblings by noting this is for the broader knowledge corpus rather than a single RAG chat turn, and indirectly from the batch upload tool.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Explicit guidance is provided: 'Use this when you want a file indexed into the broader knowledge corpus instead of attached directly to a single RAG chat turn.' It also details when to use filePath vs contentBase64 with concrete examples (local vs hosted/remote), and implies batch tool for multiple files. No alternatives are excluded but the context is clear.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

calypso-upload-knowledge-files-batchA

[CALYPSO UPLOAD KNOWLEDGE FILES BATCH] Uploads 1 to 100 files into the durable knowledge store and indexing queue in one request.

Use this for bulk corpus ingestion. Shared bucket fields apply to every item unless an item provides its own bucket fields. The tool returns batch-level status and, when requested, polls until the batch reaches active, partially_active, partially_failed, failed, or timeout. A shared bucket destination is required unless every item provides its own bucket destination. Choose exactly one file source per item. Use filePath when this MCP server runs locally and can read each path, including Claude Desktop or Cursor configs that launch this package with npx. Use contentBase64 for hosted or remote MCP clients, browser uploads, generated in-memory content, or remote sandbox files that this MCP process cannot read. Do not base64-encode local files just to use this tool.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
itemsYesKnowledge files to upload in this batch.
bucketNoConvenience single bucket slug applied to all items by default. Required unless every item has a bucket destination.
bucketIdsNoExisting bucket ids applied to all items by default. Required unless every item has a bucket destination.
bucketSlugsNoBucket slugs applied to all items by default. Required unless every item has a bucket destination.
waitForBatchReadyNoIf true, poll batch status with include_items=true until terminal or timeout.
batchIdempotencyKeyYesRequired idempotency key used to derive the durable batch id.
createMissingBucketsNoIf true, create missing shared bucket slugs before assignment.

TDQS

A4.3/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden. It discloses write side-effects (durable store, indexing queue), batch status return, optional polling with terminal states, and bucket field override rules. It does not mention all possible failure semantics or idempotency behavior in depth, but the core workflow is transparent.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is longer than minimal but every sentence serves a purpose: purpose, usage, file-source selection, bucket rules, and status behavior. It is well-structured and front-loaded with the main action, then details, with no filler.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given no output schema or annotations, the description is remarkably complete: it covers the tool's operation, return behavior, polling, and preconditions (bucket destination). It could add more on error handling or what 'batch-level status' contains, but it covers the essentials for a batch upload tool.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, so the baseline is 3. The description adds important contextual meaning: when to use filePath vs contentBase64, and that shared bucket fields are overridden by item-specific fields. This enriches parameter understanding beyond the schema alone.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool uploads 1 to 100 files into the durable knowledge store and indexing queue in one request, with the explicit use case of bulk corpus ingestion. This distinguishes it from the sibling single-file upload tool by scope and batch behavior.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description gives explicit usage guidance: use for bulk corpus ingestion. It also provides specific direction on choosing filePath for local MCP installs and contentBase64 for hosted/remote clients, plus a warning not to base64 local files. However, it does not explicitly reference the singular alternative tool (calypso-upload-knowledge-file), so it lacks full alternative guidance.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 4 tool updatesv1.0.40
    • First observedcalypso-list-knowledge-buckets
    • First observedcalypso-rag-agent
    • First observedcalypso-upload-knowledge-file
    • First observedcalypso-upload-knowledge-files-batch

TDQS

A4.3/5.0

Scored across 4 tools

Disambiguation5/5

Each tool has a clearly distinct purpose: listing buckets, uploading a single file, uploading a batch of files, and querying the RAG agent. The two upload tools are well-separated by single vs. batch semantics, and the descriptions reinforce the boundaries.

Naming Consistency4/5

Most tools follow a consistent `calypso-<verb>-<object>` pattern (list-knowledge-buckets, upload-knowledge-file, upload-knowledge-files-batch). The `calypso-rag-agent` tool deviates as it names a service rather than an action, but the prefix and hyphenation maintain a readable, predictable style.

Tool Count5/5

Four tools is well-scoped for a focused multimodal RAG server. Each tool addresses a core need (bucket discovery, ingestion, bulk ingestion, and retrieval/chat), and none feel redundant or unnecessary.

Completeness4/5

The core workflow is covered: list buckets to find destinations, upload files (single or batch), and query via the RAG agent. Minor gaps exist (no explicit file deletion/update or bucket creation), but they are likely outside the intended scope and do not block the primary use case.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

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