MCP
python3 -m venv .venv o python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt .venv\Scripts\python.exe app.py
Local MCP + Groq + OpenAI Agents SDK
Este ejemplo didáctico contiene:
app.py: un servidor MCP Streamable HTTP local persistente con varias herramientas.mcp_groq_agent.ipynb: un agente que descubre y llama a esas herramientas.
Configuración
Usa Python 3.10 o superior. En una terminal, entra en esta carpeta de proyecto, crea un entorno virtual e instala todo lo necesario tanto para el servidor como para el notebook (reemplaza python3.11 por tu comando moderno de Python si es necesario):
cd /Users/somenathmandal/Documents/transfer/grok-playground/MCP
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txtCrea .env a partir del ejemplo y pon tu clave de API de Groq en él:
cp .env.example .envGROQ_API_KEY=replace_with_your_groq_key
GROQ_MODEL=openai/gpt-oss-20bNunca hagas commit ni compartas .env; está excluido por .gitignore.
Related MCP server: Codex Harness MCP
Ejecutar el servidor MCP
Inicia el servidor MCP en una terminal y déjalo en ejecución:
source .venv/bin/activate
.venv/bin/python app.pyEl endpoint HTTP Streamable ahora está disponible en:
http://127.0.0.1:8000/mcpMantén esa terminal abierta. Pulsa Ctrl+C cuando quieras detener el servidor.
Ejecutar el notebook del agente
En una segunda terminal:
cd /Users/somenathmandal/Documents/transfer/grok-playground/MCP
source .venv/bin/activate
jupyter lab mcp_groq_agent.ipynbSelecciona el kernel de Python .venv si Jupyter lo pide y, a continuación, ejecuta las celdas de arriba abajo. El notebook se conecta directamente a http://127.0.0.1:8000/mcp; nunca inicia ni importa app.py. La clave de API de Groq se carga desde .env y nunca se almacena en el notebook.
Cómo se conectan las piezas
Notebook agent
-> Groq OpenAI-compatible API (model reasoning and tool selection)
-> http://127.0.0.1:8000/mcp (tool discovery and execution)
-> app.py MCP toolsEl servidor debe estar en ejecución antes de ejecutar las celdas de conexión MCP. Si el notebook informa de un error de conexión, confirma primero que la terminal del servidor indica que Uvicorn se está ejecutando en http://127.0.0.1:8000.
El notebook también protege contra variables de entorno obsoletas de archivos de certificado que a veces se heredan de los lanzadores de notebooks. Solo elimina una variable de certificado cuando la ruta referenciada no existe; la configuración personalizada de certificados válida se conserva.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
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This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
Hosted MCP runtime where your agent publishes its own tools by tool call and keeps working.
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
Remote MCP server exposing SMI Aware tools, resources, and skills over Streamable HTTP.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes MCP tools that enable remote LLMs to query local Docker containers, OS processes, and system services in real time.-
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables MCP-compatible AI clients to invoke CLI-driven agent tools over Streamable HTTP, including shell execution, file operations, patching, image viewing, web search, and nested agent tasks, with permission modes and real-time progress streaming.-
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables agents to discover and execute local tools via a Streamable HTTP endpoint using the Groq OpenAI-compatible API.-
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceExposes local Python tools via a persistent Streamable HTTP endpoint, allowing an OpenAI Agents SDK notebook to discover and invoke them while using Groq for reasoning and tool selection.-