mdshare-mcp

Servidor MCP que permite a un chat de IA (Claude y otros clientes compatibles con MCP) llamar directamente a una herramienta publish_markdown para publicar contenido Markdown en el servicio mdshare ya desplegado — no hay que descargar el archivo a tu máquina y luego subirlo tú mismo con curl.

Arquitectura

Claude.ai (chat) → tool "publish_markdown" → mdshare-mcp (server này) → POST → mdshare → trả URL

Este es un servidor MCP tipo Remoto (Streamable HTTP), que se ejecuta de forma independiente en Render — a diferencia de un servidor MCP "local (stdio)" que solo puede ejecutarse si está instalado en la máquina personal. Como usas Claude a través de la web, la versión Remota HTTP es la opción correcta: no hay que instalar nada en tu máquina.

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Las 2 herramientas proporcionadas

• publish_markdown(content) — publica el contenido Markdown en mdshare y devuelve la URL de vista y la URL raw.

• fetch_markdown(key_or_url) — recupera de nuevo el contenido de un paste ya publicado, usando la key o la URL (acepta tanto domain/p/key como domain/p/key/raw). Es la herramienta fallback importante: algunos chats de IA (se ha confirmado con ChatGPT) no pueden obtener correctamente una URL que devuelve un Content-Type: text/plain puro — el navegador-herramienta integrado de estos clientes suele estar diseñado para leer páginas HTML (con <title>, estructura del DOM, etc.), y puede tratar un archivo de texto puro como "archivo de descarga" y luego negarse a leer el contenido en lugar de mostrarlo. Cuando suceda esta situación, basta con pedir al chat de IA que llame a la herramienta fetch_markdown en lugar de abrir la URL — el contenido se descarga directamente en el servidor y se devuelve en el resultado de la herramienta, sin depender de la capacidad de navegación web del cliente.

¿Qué plataformas admiten un servidor MCP personalizado? (información al momento de escribir esto, puede cambiar)

El hecho de que un servidor cumpla exactamente con el estándar MCP (Streamable HTTP) hace que funcione automáticamente con cualquier cliente que soporte el estándar — sin la necesidad de modificar el código para cada plataforma. Respecto a las plataformas "no confirmadas", la forma más segura de saberlo es revisar directamente en la sección Settings/Connections/Gestor de esa plataforma, porque la disponibilidad de MCP puede cambiar muy rápido entre los distintos chats de IA.

Paso 1 — Desplegar en Render

Exactamente el mismo procedimiento que se hizo con mdshare:

1. Sube el código (server.js, package.json, render.yaml) a un GitHub repo nuevo, por ejemplo mdshare-mcp.

2. En Render: New → Blueprint → selecciona el repo mdshare-mcp.

3. Cuando la plataforma pida el variable de entorno, escribe:

   • MDSHARE_BASE_URL = URL del servicio mdshare ya desplegado (por ejemplo https://mdshare-11s5.onrender.com — sin la / del final).

4. Pulsa Apply.

Cuando haya terminado el despliegue, Render te dará una URL con la forma https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com. El endpoint real de MCP no está: https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp.

Paso 2 — Conectar con Claude.ai mediante Custom Connector

1. Ve a claude.ai → Settings → Connectors (o la sección equivalente en Settings).

2. Elige Add custom connector (o "Add more").

3. Entra en la URL: https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp

4. Pon un nombre fácil de recordar, por ejemplo "mdshare".

5. Trivial. Claude detectará automáticamente herramienta publish_markdown.

Después de este paso, en cualquier conversación puedes activar el connector "mdshare" (mediante el menú de herramientas del cuadro de chat), y pedirle por ejemplo:

"Tómelo el contenido anterior y publícalo en mdshare para mí como Markdown."

Claude llamará automáticamente a la herramienta publish_markdown y devolverá la URL del resultado directamente en el chat.

Conexión desde otros chats de IA (ChatGPT, etc.)

Si ese cliente es compatible con MCP a través de Streamable HTTP (el protocolo MCP estándar, no algo exclusivo de Anthropic), el proceso es similar: pon la URL https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp en la sección de configuración del conector/herramienta de ese cliente. La sintaxis para añadir el connector varía según la plataforma: revisa la documentación oficial de ese cliente para saber dónde configurarlo.

Prueba manual (sin un chat de I, solo pal comprobar que el servidor funciona)

En Windows cmd:

curl -X POST https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" ^
  -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/list\",\"params\":{}}"

El resultado debe contener la herramienta publish_markdown en la lista devuelta.

Seguridad a tener en cuenta

• Este servidor MCP no tiene autenticación — cualquiera que sepa la URL /mcp puede llamar para usar la herramienta publish_markdown y publicar contenido en tu mdshare. En un con uso personal, el riesgo es pequeño (la URL no no es pública ni fácil de adivinar gracias al subdominio aleatorio que genera Render), pero si quieres mayor firmeza:

  • Añade una cabecera secreta (por ejemplo, X-Api-Key) y compruébala en el server.js antes de procesar las peticiones MCP.

  • Configura la variable de entorno MCP_SHARED_SECRET y pide que el cliente envíe esa cabecera.

• mdshare (el servicio de destino) ya no tiene autenticación por su diseño original, así que esta función simplemente automatizada el mismo comportamiento que hacías a no por curl — no añade nuevos riesgos en el lado de mdshare.

Lógica de la elección de diseño

• Streamable HTTP en lugar de SSE (Server-Sent Events): SSE es una protocolo MCP vieja, ya marcado to do no recomendado en la especificación MCP actual; Streamable HTTP es el protocolo actual y estándar que los SDK oficiales recomiendan.

• Stateless (sin sessionIdGenerator: undefined): ya que la herramienta solo hace una operación tan simple (un envío de 1 petición, un resultado), no es preciso mantener el estado de la sesión a través de distintas llamadas — lo que alguien es que el servidor es más simple y se adapta bien a entornos serverless/free-tier que pueden reiniciar el contenedor en cualquier momento.