Mi propio MCP basado en un proyecto de generación de actas de reunión

Paquete MCP local educativo que consulta notas de reunión no estructuradas, crea un prompt para redactar actas, valida el borrador y lo guarda tras la aprobación del usuario.

Los nombres de empresas, personas, fechas, incidencias, cifras y declaraciones de este paquete son datos sintéticos creados con fines educativos.

Objetivos educativos

Al finalizar la práctica, el alumno podrá:

1. Explicar los roles de Host, Server y Tool en MCP.

2. Ejecutar un servidor MCP STDIO local con Python.

3. Implementar y modificar una Tool que lea datos no estructurados.

4. Diseñar una Tool de escritura con límites de validación y aprobación.

5. Personalizar el MCP con su propio formato de actas de reunión.

6. Conectar el servidor a Codex o Claude Desktop y demostrar su funcionamiento.

7. Diseñar descripciones de herramientas, esquemas, respuestas y errores desde la perspectiva de la ingeniería de arneses (harness engineering).

Related MCP server: Guarded MCP Agent

Contenido incluido

• 3 notas de reunión sintéticas no estructuradas por nivel de dificultad

• Servidor FastMCP funcional: 11 herramientas, 3 recursos, 1 prompt

• Plantilla estándar de actas de reunión

• Guardado basado en token de aprobación y detección de sobrescritura

• Verificador de contraste con el texto original (grounding)

• 5 guías de práctica para el alumno

• 1 ejemplo de solución para el instructor

• Pruebas unitarias de dominio, grounding y convenciones de arnés, además de pruebas de humo STDIO

Inicio rápido

Entorno requerido: Python 3.11 o superior, uv

uv sync --extra dev
uv run pytest -q
uv run python scripts/smoke_stdio.py

Para usar MCP Inspector, ejecute lo siguiente:

uv run mcp dev src/meeting_mcp/server.py

Herramientas proporcionadas

El flujo recomendado sigue el orden siguiente, y el campo next_actions de cada respuesta indica el siguiente paso.

DISCOVER → READ → GROUND → DRAFT → CHECK → PREVIEW → [사용자 승인] → SAVED

Recursos y prompts

Diseño del arnés

Este servidor considera como objeto de diseño no solo la funcionalidad, sino también la forma en que el modelo utiliza las herramientas. Los detalles se encuentran en la Práctica 5.

• Todas las respuestas incluyen stage y next_actions, de modo que el modelo elige la siguiente herramienta con solo ver la respuesta.

• Los errores devuelven el código de causa, el método de recuperación y los valores seleccionables.

• El esquema de argumentos se mantiene plano ({"note_id": "..."}). Si se usa un modelo Pydantic como tipo de argumento, se anida como {"params": {...}} y cambia la forma de la llamada.

• El valor de retorno es un modelo Pydantic, por lo que outputSchema se genera automáticamente.

• Solo las comprobaciones definitivas (estructurales) bloquean el guardado; las comprobaciones heurísticas (grounding) solo se notifican como advertencia.

• Todas las herramientas llevan readOnlyHint / destructiveHint para distinguir las herramientas de escritura.

Conexión con Codex

Ejecute el siguiente comando en la raíz del paquete.

codex mcp add personal-meeting -- uv --directory "$PWD" run python src/meeting_mcp/server.py
codex mcp list

En la aplicación Codex también se puede añadir como servidor STDIO en Settings → MCP servers → Add server. Según la documentación oficial de OpenAI, la aplicación Codex, la CLI y la extensión del IDE comparten la configuración MCP del mismo host.

Conexión con Claude Desktop

Reemplace ABSOLUTE_PROJECT_PATH en config/claude_desktop_config.example.json por la ruta absoluta de esta carpeta y aplíquelo en la configuración de Claude Desktop. Debe cerrar la aplicación por completo y volver a abrirla.

Prompts recomendados para la práctica

personal-meeting MCP에서 사용 가능한 더미 회의 메모를 보여주세요.

training_design 메모를 읽고, 제공된 회의록 템플릿에 맞춰 초안을 작성하세요.
원문에 없는 담당자와 기한은 추정하지 마세요.

incident_review 메모에서 extract_note_facts로 ambiguity_flags를 먼저 확인하고,
확정되지 않은 항목은 전부 '미정'으로 남긴 회의록을 작성하세요.

작성한 회의록을 validate_minutes_draft와 check_minutes_grounding으로 검증하고,
통과하면 preview_save_minutes까지만 실행하세요. 저장은 아직 하지 마세요.

Orden de la formación

1. START_HERE.md

2. Práctica 1: Datos y herramientas

3. Práctica 2: Prompt de actas

4. Práctica 3: Validación y aprobación

5. Práctica 4: Conexión de cliente

6. Práctica 5: Ingeniería de arneses

Comandos de verificación

uv run pytest -q
uv run python scripts/smoke_stdio.py
uv run python scripts/validate_package.py

Principios de diseño

• MCP no realiza llamadas a APIs de LLM independientes.

• Codex o Claude se encargan de resumir; MCP se encarga de los datos, la validación y el guardado.

• No se genera información no confirmada en el texto original; el verificador de grounding la contrasta mecánicamente.

• El guardado final requiere tanto el token de aprobación emitido en la vista previa como la aprobación explícita del usuario.

• El token de aprobación es un hash de (note_id, contenido), por lo que el contenido aprobado y el guardado no pueden diferir.

• Se separa la lógica de dominio (core, grounding) de las convenciones de herramientas (server, harness).

• En la formación real no se utilizan datos de clientes, empleados ni contratos.

Referencias

• Repositorio de referencia base: https://github.com/kyopark2014/mcp

• Documentación oficial de Codex MCP: https://developers.openai.com/codex/mcp

• SDK de Python de MCP: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk