Leaseir MCP Server
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Leaseir MCP ServerShow me the latest SAT incidents for client 'Acme Corp'"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP de Leaseir
Servidor MCP que da acceso, en lenguaje natural desde Claude / ChatGPT / Gemini, a los datos operativos de Leaseir:
Airtable (base Leaseir): pedidos, y los equipos de cada cliente derivados de sus pedidos.
Jira: incidencias de servicio técnico (SAT).
MongoDB: telemetría / estado en tiempo real de los equipos.
Es la v1 interna: pensada para ti y tu equipo, protegida con un token. El paso a multi-cliente (que cada cliente vea solo lo suyo, con OAuth) es la siguiente fase y se construye sobre esta misma base.
Nota de diseño importante: no existe una tabla global con todos los equipos fabricados y su dueño. Los equipos de un cliente se obtienen de sus pedidos (seriales en
ID_Console/ID_Handpiece), o de un listado de seriales que aportes. El estado real de cada equipo se consulta por serial contra la telemetría de Mongo.
Herramientas que expone
Herramienta | Qué hace | Fuente |
| Equipos de un cliente derivados de sus pedidos (parcial, 2026) | Airtable |
| Consolas de un cliente según el parque real (ownerMap) | ownerMap |
| Busca pedidos por cliente / estado / país | Airtable |
| (escritura) Crea un pedido en borrador (equipo/spray/extras) | Airtable |
| Busca incidencias SAT por cliente / estado / JQL | Jira |
| Detalle completo de una incidencia (p.ej. | Jira |
| (escritura) Crea una incidencia de SAT | Jira |
| Uso de una consola en un rango (mismos números que Cloudmed) | Mongo |
| Uso de un manípulo (cruza consolas) en un rango | Mongo |
| Actividad por hora de un equipo/manípulo en un día (p.ej. | Mongo |
| Disparos de hoy y última actividad de una consola | Mongo |
| Estado de conexión: disparando / en línea / offline (corto/largo) | Mongo |
| Térmico + condensador + salud de diodos de una consola | Mongo |
| Serie diaria de temperaturas y voltaje de condensador | Mongo |
| Predicción de rotura de un diodo (calibraciones COMP) | Mongo |
Related MCP server: Florentine.ai MCP Server
1. Configuración
cp .env.example .envRellena .env. Lo mínimo para empezar es Airtable; Jira y Mongo puedes dejarlos
para después (las herramientas de esas fuentes solo fallarán si las usas sin
configurar, el resto funciona).
Datos que necesitas conseguir:
MCP_AUTH_TOKEN: invéntate uno largo →python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"AIRTABLE_API_KEY: crea un token en https://airtable.com/create/tokens con scopesdata.records:readydata.records:writesobre la base Leaseir.Jira — necesito que confirmes:
JIRA_BASE_URL(p.ej.https://leaseir.atlassian.net), tuJIRA_EMAIL, unJIRA_API_TOKEN(https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens) y sobre todo la clave del proyecto de SAT (JIRA_PROJECT_KEY: mírala en la URL de cualquier ticket, p.ej.SAT-123→SAT).Mongo Cloudmed — pon la misma
CLOUDMED_MONGO_URI(read-only) que usa el portal Cloudmed en Vercel. La base (cloudmed), la colección de tramos (pulses_handpiece_2026) y la de mensajes (messages) ya vienen por defecto. La telemetría replica la agregación del portal (high-water por manípulo, anti-salto de contador, disparos estimados, reglas SP/Quad), leyendo el histórico depulses_handpiece_2026y reconstruyendo el día en curso en vivo desdemessages. El mapa serial→cliente del parque va embebido (sources/ownerMap.json); actualízalo cuando cambie el parque. El mantenimiento usa además la colecciónmessages(temperaturas HPTS/I2C2 y condensador STAT) ycalibrations(eventos COMP para la salud de diodos).
2. Ejecutar en local
pip install -r requirements.txt
python server.pyLevanta en http://localhost:8000. Comprueba:
curl http://localhost:8000/health # -> {"status":"ok",...}El endpoint MCP es http://localhost:8000/mcp.
3. Desplegar en Render (para usarlo desde el móvil / ChatGPT / Gemini)
Para que Claude en el móvil, ChatGPT o Gemini (que corren en la nube) lleguen al servidor, tiene que estar en una URL pública. La forma más simple:
Sube esta carpeta a un repo de GitHub (privado).
En https://render.com → New + → Blueprint, apunta al repo (ya trae
render.yaml).Render detecta el servicio. En el panel, rellena las variables marcadas como sync:false (tokens y credenciales). Pon siempre
MCP_AUTH_TOKEN.Deploy. Te dará una URL tipo
https://leaseir-mcp.onrender.com.Tu endpoint MCP será
https://leaseir-mcp.onrender.com/mcp.
4. Conectarlo a cada plataforma
En los tres casos el "secreto" va en la cabecera de autorización:
Authorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN>.
Claude (web o escritorio)
Settings → Connectors → Add custom connector → pega la URL
https://.../mcp y, en la cabecera, Authorization: Bearer <tu token>.
Una vez añadido desde el ordenador, queda disponible también en Claude para
iOS/Android en tu cuenta.
ChatGPT
Requiere plan de pago y activar Developer Mode (Settings → Connectors → Advanced). Luego Add custom connector / MCP server → misma URL y cabecera.
Gemini
Vía Gemini CLI (fichero de configuración de MCP servers) o la Gemini API, apuntando a la misma URL con la misma cabecera.
5. Seguridad y siguiente paso
La v1 usa un token compartido: quien lo tenga, accede a todo. Vale para uso interno. No repartas este token a clientes.
Para abrirlo a clientes hace falta la fase 2: OAuth + aislamiento por cliente (cada cliente autenticado ve solo sus pedidos/equipos/incidencias). Es más trabajo y se monta sobre este mismo servidor.
No subas nunca el
.enva git (ya está pensado para ir por variables de entorno en Render).
This server cannot be deployed
Maintenance
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