Agentic MCP Itinerary PoC

PoC de un servidor MCP que orquesta búsquedas paralelas de vuelos, hoteles y actividades, con estado persistente vía LangGraph + SQLite.

Requisitos

• Python 3.11+

• ANTHROPIC_API_KEY configurada

Instalación

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Ejecutar mocks (3 procesos)

Los clientes MCP de server/tools/ lanzan los mocks por STDIO en procesos separados cuando se requieren. Para depuración manual puedes iniciarlos en terminales separadas:

python mocks/flights_mcp.py

python mocks/hotels_mcp.py

python mocks/activities_mcp.py

Ejecutar el servidor principal (STDIO)

python server/main.py

El estado persistente se guarda en storage/checkpoints.db.

Claude Desktop

1. Copia el archivo claude_desktop_config.json y actualiza la ruta absoluta al server/main.py.

2. Asegura ANTHROPIC_API_KEY en el bloque env.

3. Reinicia Claude Desktop y habilita el MCP server travel-agent.

Deploy en Railway

1. Crea un nuevo servicio y apunta el repo.

2. Configura las variables de entorno requeridas:

   • GEMINI_API_KEY

   • MCP_API_KEY

3. El servicio expone /health para checks y usa PORT inyectado por Railway.

Notas de PoC

• El agente interno usa el modelo claude-3-5-haiku-20241022.

• Las búsquedas de vuelos/hoteles/actividades se hacen en paralelo.

• Si un mock falla, el itinerario se genera con los datos disponibles y se agrega un aviso.

• El coste total nunca excede el presupuesto indicado.