Servidor MCP de Pixeltable (Edición para desarrolladores)

Infraestructura de datos de IA multimodal como servidor MCP. 32 herramientas · 13 recursos · 6 prompts para gestión de tablas, pipelines de IA/ML, gestión de dependencias, un REPL interactivo y más.

Utiliza endpoints síncronos + uvloop para obtener el mejor rendimiento con Pixeltable ≥ 0.5.27 (ver pyproject.toml).

Inicio rápido

Requiere uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Claude Code (lo más fácil) — simplemente di:

"Install https://github.com/pixeltable/mcp-server-pixeltable-developer as a uv tool and add it to your MCPs"

Instalación manual:

uv tool install --from git+https://github.com/pixeltable/mcp-server-pixeltable-developer.git mcp-server-pixeltable-developer
claude mcp add pixeltable mcp-server-pixeltable-developer   # Claude Code

Si uv advierte que ~/.local/bin no está en tu PATH, ejecuta uv tool update-shell (o añade ese directorio al PATH) para que se encuentre mcp-server-pixeltable-developer. Comprueba con mcp-server-pixeltable-developer --version.

Desde el código fuente:

git clone https://github.com/pixeltable/mcp-server-pixeltable-developer && cd mcp-server-pixeltable-developer
uv sync

Configuración del cliente

{
  "mcpServers": {
    "pixeltable": {
      "command": "mcp-server-pixeltable-developer",
      "env": {
        "PIXELTABLE_HOME": "/Users/{you}/.pixeltable",
        "PIXELTABLE_FILE_CACHE_SIZE_G": "10"
      }
    }
  }
}

Desde el código fuente — usa "command": "uv" con "args": ["run", "--directory", "{repo}", "python", "-m", "mcp_server_pixeltable_stio"].

Configuración de usuario — ~/.cursor/mcp.json (se aplica a todos los espacios de trabajo):

{
  "mcpServers": {
    "pixeltable-developer": {
      "command": "mcp-server-pixeltable-developer",
      "env": {
        "PIXELTABLE_HOME": "/Users/you/.pixeltable"
      }
    }
  }
}

Si Cursor informa de command not found, utiliza la ruta completa de uv tool update-shell / which mcp-server-pixeltable-developer, por ejemplo: "command": "/Users/you/.local/bin/mcp-server-pixeltable-developer".

Desarrollar este repositorio desde el código fuente — archivo opcional del proyecto .cursor/mcp.json para que el servidor se ejecute desde tu clon (reemplaza la ruta):

{
  "mcpServers": {
    "pixeltable-developer": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-server-pixeltable-developer", "python", "-m", "mcp_server_pixeltable_stio"],
      "env": {
        "PIXELTABLE_HOME": "/Users/you/.pixeltable"
      }
    }
  }
}

No definas el mismo nombre de servidor dos veces (usuario + proyecto) a menos que pretendas ejecutar dos entradas.

Reinicia tu cliente después de realizar cambios en la configuración.

Pruebas

Utiliza un PIXELTABLE_HOME dedicado para las pruebas, de modo que no afectes a otros catálogos.

Inspector MCP (interactivo)

Desde un clon, después de uv sync:

export PIXELTABLE_HOME="$HOME/.pixeltable-mcp-test"
uv run mcp dev src/mcp_server_pixeltable_stio/server.py:mcp

Esto inicia el servidor y abre el Inspector MCP en tu navegador para que puedas invocar herramientas, leer recursos y probar prompts sin un IDE.

Comprobaciones rápidas: herramienta pixeltable_check_dependencies con la expresión openai.chat_completions; herramienta execute_python con print(pxt.__version__); recurso pixeltable://version.

Cursor

Añade PIXELTABLE_HOME bajo env en .cursor/mcp.json (ver Configuración del cliente arriba). Reinicia Cursor, confirma que el servidor se conecta y luego ejecuta una herramienta sencilla desde el panel MCP.

Verificación de cordura de la CLI (sin JSON-RPC)

mcp-server-pixeltable-developer --version
uv run python list_tools.py

--version / --help salen inmediatamente. list_tools.py solo imprime las herramientas, recursos y prompts registrados (comprobación de importación, no una sesión MCP completa).

Herramientas (32)

Todas las herramientas tienen el prefijo pixeltable_ (excepto los ayudantes de REPL/registro). Documentación completa disponible a través de introspect_function.

Recursos (13)

Prompts (6)

pixeltable_usage_guide · getting_started · computer_vision_pipeline · rag_pipeline · video_analysis_pipeline · audio_processing_pipeline

Ejemplos

Create a table called movies with title, year, and rating columns → insert sample data → query ratings above 8.5

Add a computed column that runs YOLOX object detection on every image

Check what deps I need for openai.chat_completions(...) → install them

execute_python("print(pxt.list_tables())")

Documentación

• Documentación de Pixeltable

• pixeltable-skill — enrutador de tareas, trampas de la API (openai.vision vs chat_completions, frame_iterator, similarity(string=...), etc.), y ejemplos de flujo de trabajo alineados con el Pixeltable actual

Arquitectura

src/mcp_server_pixeltable_stio/
  server.py            FastMCP server, tool/resource/prompt registration, uvloop activation
  core/
    tables.py          Table CRUD, views, snapshots, replicas, queries, computed columns
    directories.py     Directory CRUD, listing, moving
    dependencies.py    Dependency checking, unified installer, diagnostics
    udf.py             UDF creation, type system, LLM tool wrappers, MCP connections
    helpers.py         Config, version, docs search, shared utilities
    resources.py       Read-only MCP resource handlers
  prompt.py            Prompt templates for common workflows
  repl_functions.py    Persistent Python REPL, introspection, package management
  canvas_server.py     Browser canvas for rich content display

Solución de problemas

• Reinicia tu cliente después de cualquier cambio de configuración

• Se requieren Python 3.10+ y uv

• command not found después de uv tool install: asegúrate de que ~/.local/bin esté en el PATH (uv tool update-shell) o invócalo mediante la ruta completa; confirma con mcp-server-pixeltable-developer --version

• Comprueba que PIXELTABLE_HOME apunte a un directorio válido

• Usa log_bug(...) / generate_bug_report() para el seguimiento estructurado de problemas

• Informa de problemas en github.com/pixeltable/mcp-server-pixeltable-developer