cantkeepupwithai-mcp

Prototipo de servidor MCP (Model Context Protocol) que expone los datos de cantkeepupwithai.com — trends de IA, digest diario, toolbox y stats del pipeline — a asistentes compatibles con MCP como Claude Desktop.

Es un cliente delgado: cada herramienta hace una petición HTTP al backend real (cantkeepupwithai/backend, Express + Prisma) corriendo en local, y devuelve la respuesta tal cual como JSON.

Herramientas expuestas

Related MCP server: toad-mcp-server

Requisitos

• Node.js 20+

• El backend de cantkeepupwithai corriendo en local (por defecto en http://localhost:4000), con su base de datos accesible. Ver cantkeepupwithai/backend/README.md para levantarlo.

Instalación y build

cd cantkeepupwithai-mcp
npm install
npm run build

Esto compila src/ a dist/index.js, que es el entrypoint del servidor MCP (transporte stdio).

Probarlo suelto (sin Claude Desktop)

Con el backend corriendo en localhost:4000, podés levantar el servidor y hablarle por stdio con el MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

Eso abre una UI en el navegador donde podés listar las herramientas y ejecutarlas contra datos reales.

Configurarlo en Claude Desktop

Editá el archivo de configuración de Claude Desktop:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Y agregá una entrada en mcpServers (ajustá la ruta absoluta a donde clonaste este repo):

{
  "mcpServers": {
    "cantkeepupwithai": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/Users/pablolarraz/Desktop/dev/ckuwai/cantkeepupwithai-mcp/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "CKUWAI_API_BASE_URL": "http://localhost:4000"
      }
    }
  }
}

Reiniciá Claude Desktop. El servidor debería aparecer con el ícono de herramientas (🔨), y podés pedirle cosas como "¿qué trends de IA están subiendo esta semana según cantkeepupwithai?" o "dame el digest de hoy de cantkeepupwithai".

Importante: el backend de cantkeepupwithai debe estar corriendo en local (npm run dev dentro de cantkeepupwithai/backend) para que las herramientas devuelvan datos — este servidor MCP no incluye lógica de negocio propia, solo reenvía las peticiones.

Variables de entorno

Despliegue remoto (Vercel)

Además del transporte stdio para uso local, el repo incluye api/mcp.ts: el mismo servidor MCP expuesto por Streamable HTTP (el transporte estándar de MCP para servidores remotos), como función serverless de Vercel. Está desplegado en:

https://cantkeepupwithai-mcp.vercel.app/api/mcp

apuntando al backend de producción real (https://cantkeepupwithai-backend.vercel.app).

Cada request HTTP crea una instancia nueva y sin estado del servidor MCP (sessionIdGenerator: undefined) — apropiado para funciones serverless, que no garantizan que dos requests caigan en el mismo proceso.

Autenticación: el endpoint exige Authorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN> en cada request; sin el header (o con un token incorrecto) devuelve 401. El valor real del token vive como variable de entorno en el proyecto de Vercel (vercel env ls), no está en este repo.

Para conectar un cliente MCP remoto (ej. Claude Desktop con soporte de conectores HTTP, o cualquier cliente MCP que hable Streamable HTTP):

{
  "mcpServers": {
    "cantkeepupwithai-remote": {
      "url": "https://cantkeepupwithai-mcp.vercel.app/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <MCP_AUTH_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Para redesplegar cambios:

npx vercel --prod

Próximos pasos para una versión remota más madura

• El token compartido actual es suficiente para un prototipo de un solo usuario, pero no escala a múltiples usuarios/organizaciones — la spec de MCP recomienda OAuth 2.1 para servidores remotos multi-tenant.

• No hay rate limiting propio en el servidor MCP (más allá del que ya tiene el backend real por IP) — un token filtrado podría generar tráfico excesivo contra el backend de producción.

• Solo se exponen operaciones de lectura. El backend también tiene endpoints de escritura (votar/reportar herramientas del toolbox, crear herramientas desde un repo, suscribirse al newsletter) que deliberadamente no se expusieron en este prototipo — habría que decidir caso por caso si tiene sentido darle a un asistente IA la capacidad de escribir datos.