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iortizfigueroa

Leaseir MCP Server

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_cliente

Equipos de un cliente derivados de sus pedidos (parcial, 2026)

Airtable

equipos_de_cliente_parque

Consolas de un cliente según el parque real (ownerMap)

ownerMap

buscar_pedidos

Busca pedidos por cliente / estado / país

Airtable

crear_pedido_borrador

(escritura) Crea un pedido en borrador (equipo/spray/extras)

Airtable

buscar_incidencias_sat

Busca incidencias SAT por cliente / estado / JQL

Jira

detalle_incidencia_sat

Detalle completo de una incidencia (p.ej. SAT-123)

Jira

crear_incidencia_sat

(escritura) Crea una incidencia de SAT

Jira

uso_equipo

Uso de una consola en un rango (mismos números que Cloudmed)

Mongo cloudmed

uso_manipulo

Uso de un manípulo (cruza consolas) en un rango

Mongo cloudmed

actividad_dia

Actividad por hora de un equipo/manípulo en un día (p.ej. H03346 ayer)

Mongo cloudmed

estado_equipo

Disparos de hoy y última actividad de una consola

Mongo cloudmed

estado_online

Estado de conexión: disparando / en línea / offline (corto/largo)

Mongo cloudmed

mantenimiento_equipo

Térmico + condensador + salud de diodos de una consola

Mongo cloudmed

serie_termica

Serie diaria de temperaturas y voltaje de condensador

Mongo cloudmed

salud_diodo

Predicción de rotura de un diodo (calibraciones COMP)

Mongo cloudmed


Related MCP server: Florentine.ai MCP Server

1. Configuración

cp .env.example .env

Rellena .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 scopes data.records:read y data.records:write sobre la base Leaseir.

  • Jira — necesito que confirmes: JIRA_BASE_URL (p.ej. https://leaseir.atlassian.net), tu JIRA_EMAIL, un JIRA_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-123SAT).

  • 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 de pulses_handpiece_2026 y reconstruyendo el día en curso en vivo desde messages. El mapa serial→cliente del parque va embebido (sources/ownerMap.json); actualízalo cuando cambie el parque. El mantenimiento usa además la colección messages (temperaturas HPTS/I2C2 y condensador STAT) y calibrations (eventos COMP para la salud de diodos).


2. Ejecutar en local

pip install -r requirements.txt
python server.py

Levanta 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:

  1. Sube esta carpeta a un repo de GitHub (privado).

  2. En https://render.comNew +Blueprint, apunta al repo (ya trae render.yaml).

  3. Render detecta el servicio. En el panel, rellena las variables marcadas como sync:false (tokens y credenciales). Pon siempre MCP_AUTH_TOKEN.

  4. Deploy. Te dará una URL tipo https://leaseir-mcp.onrender.com.

  5. 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 → ConnectorsAdd 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 .env a git (ya está pensado para ir por variables de entorno en Render).

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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