Servidor MCP-TESS

Servidor MCP (Model Context Protocol) para integración con la API de TESS.

En

Este proyecto implementa un servidor que sigue el protocolo MCP para interactuar con la API de TESS. El servidor expone herramientas que permiten:

• Agentes de listado y gestión

• Agentes en ejecución con mensajes personalizados

• Gestión de archivos y sus asociaciones con agentes

• Y mucho más

Related MCP server: SupaUI MCP Server

Requisitos

• Node.js 18+

• Una clave API de la plataforma TESS

Instalación

Vía Smithery.ai (recomendado)

Puedes utilizar este servidor directamente en Smithery.ai:

1. Visita https://smithery.ai/server/@diegofornalha/mcp-server-tess

2. Haga clic en "Instalar"

3. Configure su clave API de TESS cuando se le solicite

4. ¡Listo! El servidor está disponible para su uso con su LLM favorito

Instalación local

Clonar el repositorio e instalar las dependencias:

git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-server-tess.git
cd mcp-server-tess
npm install

Ajustes

1. Cree un archivo .env basado en .env.example

2. Agregue su clave API de TESS:

TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui
PORT=3000

Compilación

npm run build

Ejecución

Para iniciar el servidor en modo de producción:

npm start

Para desarrollo con recarga automática:

npm run dev

Herramientas disponibles

El servidor expone las siguientes herramientas a través de la API HTTP:

1. listar_agentes_tess - Listar todos los agentes disponibles

2. obter_agente_tess : obtiene detalles de un agente específico

3. executar_agente_tess : ejecuta un agente con mensajes personalizados

4. listar_arquivos_agente_tess - Lista de archivos asociados con un agente

5. vincular_arquivo_agente_tess : vincula un archivo a un agente

6. remover_arquivo_agente_tess : elimina el vínculo entre un archivo y un agente

7. listar_arquivos_tess - Lista todos los archivos disponibles

8. obter_arquivo_tess : obtiene detalles de un archivo específico

9. enviar_arquivo_tess : envía un nuevo archivo a la plataforma TESS

10. excluir_arquivo_tess : elimina un archivo de la plataforma TESS

Uso con Docker

Para ejecutar el servidor usando Docker:

# Construir a imagem
docker build -t mcp-server-tess .

# Executar o container
docker run -p 3000:3000 -e TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui mcp-server-tess

Puntos finales de API

• GET /health - Punto final de verificación del estado del servidor

• GET /capabilities : enumera todas las herramientas disponibles con sus descripciones y parámetros

• POST /tools/:toolName - Ejecuta una herramienta específica (reemplace :toolName con el nombre de la herramienta)

Ejemplo de uso

Con Smithery.ai

Una vez instalado en Smithery.ai, puedes usar el servidor con cualquier LLM compatible con MCP:

1. Seleccione el servidor @diegofornalha/mcp-server-tess en su configuración LLM

2. Las herramientas API de TESS estarán disponibles automáticamente para su modelo

A través de la API HTTP

Para ejecutar un agente:

curl -X POST http://localhost:3000/tools/executar_agente_tess \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "seu_agent_id",
    "model": "tess-ai-light",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Olá, como você está?"}
    ]
  }'

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)