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Glama

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.txt

Crea .env a partir del ejemplo y pon tu clave de API de Groq en él:

cp .env.example .env
GROQ_API_KEY=replace_with_your_groq_key
GROQ_MODEL=openai/gpt-oss-20b

Nunca 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.py

El endpoint HTTP Streamable ahora está disponible en:

http://127.0.0.1:8000/mcp

Mantén 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.ipynb

Selecciona 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 tools

El 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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    Related MCP Servers

    • F
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Enables 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.
      -
    • F
      license
      Not graded
      quality
      C
      maintenance
      Exposes 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.
      -