Servidores MCP

Este repositorio contiene dos servidores MCP (Protocolo de contexto de modelo):

1. Buscador de archivos MCP: para buscar archivos

2. Whisper STT MCP: para convertir voz en texto

Buscador de archivos del servidor MCP

Este es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona funcionalidad de búsqueda de archivos. Le permite buscar archivos que contengan un fragmento de texto específico en sus nombres.

Prerrequisitos

• Node.js (versión 14 o superior)

• npm (versión 6 o superior)

• Python 3.6 o superior (para servidor HTTP)

Instalación

1. Clonar o descargar este repositorio

2. Ir al directorio del proyecto

3. Instalar dependencias:

   npm install

4. Ensamblar el proyecto:

   npm run build

Iniciando el servidor

El proyecto ofrece varias opciones para iniciar el servidor MCP:

Opción 1: Lanzamiento directo del servidor MCP

Puede ejecutar el servidor MCP directamente usando Node.js:

npm start

o

node build/index.js

Esto iniciará el servidor y escuchará solicitudes JSON-RPC en stdin/stdout.

Opción 2: Iniciar el servidor HTTP y el proxy MCP

Esta opción utiliza un servidor HTTP Python y un proxy MCP que reenvía solicitudes al servidor HTTP:

1. Primero, inicie el servidor HTTP:

   npm run start:python

   o

   python main.py

2. Luego, en otra terminal, ejecute el proxy MCP:

   npm run start:http

   o

   node build/index-http.js

Opción 3: Integración con VS Code (extensión Cline)

Para integrar el servidor con VS Code y la extensión Cline:

1. Busque el archivo de configuración de MCP:

   • Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

2. Agregue la siguiente configuración al objeto mcpServers en el archivo de configuración:

"file-finder-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Para utilizar el proxy HTTP:

"file-finder-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Reemplace <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> con la ruta real al directorio de su proyecto.

3. Reinicie VS Code para cargar la configuración actualizada.

Herramientas disponibles

El servidor MCP proporciona una herramienta:

• search_files : busca archivos que contengan el fragmento especificado en sus nombres

  • Parámetros:

    • fragment (cadena, obligatorio): fragmento de texto que se buscará en los nombres de archivos

Ejemplo de uso

<use_mcp_tool>
<server_name>file-finder-mcp</server_name>
<tool_name>search_files</tool_name>
<arguments>
{
  "fragment": ".py"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Este ejemplo encuentra todos los archivos que contienen ".py" en sus nombres.

Servidor HTTP (main.py)

En el directorio raíz del proyecto hay un archivo main.py , que implementa un servidor HTTP para buscar archivos. Este servidor proporciona una API REST para buscar archivos que contengan un fragmento específico en sus nombres.

Iniciando el servidor HTTP

1. Vaya al directorio raíz del proyecto.

2. Inicie el servidor usando Python:

   python main.py

3. El servidor se iniciará en http://localhost:8080

Usando la API

Para buscar archivos, envíe una solicitud GET a /search con el parámetro de consulta q :

http://localhost:8080/search?q=.json

Esta consulta devolverá una matriz JSON con información sobre todos los archivos que contienen ".json" en sus nombres. Cada elemento de la matriz contiene los siguientes campos:

• name : nombre del archivo

• path : ruta absoluta al archivo

• size : tamaño del archivo en bytes

• created : fecha y hora de creación del archivo

Ejemplo de respuesta:

[
    {
        "name": "package.json",
        "path": "/absolute/path/to/package.json",
        "size": 1234,
        "created": "Wed Feb 26 17:00:00 2025"
    }
]

Related MCP server: Everything Search MCP Server

Servidor MCP Whisper STT

Este es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona funcionalidad de conversión de voz a texto mediante la biblioteca de susurro más rápido. Permite transcribir datos de audio a texto con detección automática del idioma.

Prerrequisitos

• Node.js (versión 14 o superior)

• npm (versión 6 o superior)

• Python 3.6 o superior

• susurro más rápido (instalar con pip install faster-whisper )

Instalación

1. Clonar o descargar este repositorio

2. Ir al directorio del proyecto

3. Instalar dependencias:

   npm install
   pip install faster-whisper

4. Ensamblar el proyecto:

   npm run build

Iniciando el servidor

El proyecto ofrece varias opciones para ejecutar el servidor Whisper MCP:

Opción 1: Lanzamiento directo del servidor MCP

Puede ejecutar el servidor MCP directamente usando Node.js:

npm run start:whisper

o

node build/whisper-index.js

Esto iniciará el servidor y escuchará solicitudes JSON-RPC en stdin/stdout.

Opción 2: Iniciar el servidor HTTP y el proxy MCP

Esta opción utiliza un servidor HTTP Python y un proxy MCP que reenvía solicitudes al servidor HTTP:

1. Primero, inicie el servidor HTTP:

   npm run start:whisper:python

   o

   python whisper_server.py

2. Luego, en otra terminal, ejecute el proxy MCP:

   npm run start:whisper:http

   o

   node build/whisper-index-http.js

Opción 3: Integración con VS Code (extensión Cline)

Para integrar el servidor con VS Code y la extensión Cline:

1. Busque el archivo de configuración de MCP:

   • Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings\cline_mcp_settings.json

   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

2. Agregue la siguiente configuración al objeto mcpServers en el archivo de configuración:

"whisper-stt-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Para utilizar el proxy HTTP:

"whisper-stt-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Reemplace <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> con la ruta real al directorio de su proyecto.

3. Reinicie VS Code para cargar la configuración actualizada.

Herramientas disponibles

El servidor MCP proporciona una herramienta:

• transcribe_audio : Transcribe datos de audio a texto usando un susurro más rápido

  • Parámetros:

    • audio_base64 (cadena, obligatoria): datos de audio en formato base64

    • language (cadena, opcional): código de idioma (p. ej. "en", "ru"). Si no se especifica, el idioma se detectará automáticamente.

Ejemplo de uso

<use_mcp_tool>
<server_name>whisper-stt-mcp</server_name>
<tool_name>transcribe_audio</tool_name>
<arguments>
{
  "audio_base64": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Este ejemplo convierte datos de audio en texto, asumiendo que el audio está en ruso.

Servidor HTTP (whisper_server.py)

En el directorio raíz del proyecto hay un archivo whisper_server.py , que implementa un servidor HTTP para convertir voz en texto. Este servidor proporciona una API REST para transcribir datos de audio en texto.

Iniciando el servidor HTTP

1. Vaya al directorio raíz del proyecto.

2. Inicie el servidor usando Python:

   python whisper_server.py

3. El servidor se iniciará en http://localhost:8081

Usando la API

Para transcribir audio, envíe una solicitud POST a /transcribe con un cuerpo JSON que contenga:

• audio : una cadena codificada en base64 que contiene datos de audio

• language (opcional): código de idioma (p. ej., "en", "ru")

Ejemplo de solicitud:

{
  "audio": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}

La respuesta contendrá:

• text : texto completo transcrito

• segments : matriz de segmentos con marcas de tiempo

• language : un idioma específico

• language_probability : probabilidad de detectar un idioma

Ejemplo de respuesta:

{
  "text": "Это пример транскрибированного текста.",
  "segments": [
    {
      "start": 0.0,
      "end": 2.5,
      "text": "Это пример"
    },
    {
      "start": 2.5,
      "end": 4.0,
      "text": "транскрибированного текста."
    }
  ],
  "language": "ru",
  "language_probability": 0.98
}

Solución de problemas

• Si recibe el error "No se encontró conexión para el servidor", asegúrese de reiniciar VS Code después de actualizar la configuración de MCP.

• Si el servidor no responde, verifique que la ruta en la configuración de MCP sea correcta y apunte al archivo JavaScript compilado.

• Asegúrese de que el servidor esté compilado correctamente ejecutando npm run build antes de intentar usarlo.

• Para utilizar un proxy HTTP, asegúrese de que el servidor HTTP apropiado esté ejecutándose (en el puerto 8080 para file-finder o 8081 para whisper-stt).

• Si tienes problemas con beyond-whisper, asegúrate de que la biblioteca esté instalada correctamente y que tengas las dependencias necesarias para trabajar con GPU (si estás usando GPU).

Estructura del proyecto

A continuación se muestra una lista de los principales archivos del proyecto y sus propósitos:

Directorio raíz

• src/index.ts - Código fuente del servidor de búsqueda de archivos MCP de TypeScript (implementación directa)

• src/index-http.ts - Código fuente del proxy MCP de TypeScript para el servidor de búsqueda de archivos HTTP

• src/whisper-index.ts : código fuente para el servidor de conversión de voz a texto MCP de TypeScript (implementación directa)

• src/whisper-index-http.ts - Código fuente del proxy MCP de TypeScript para el servidor de conversión de voz a texto HTTP

• build/index.js - Código JavaScript compilado del servidor MCP para buscar archivos

• build/index-http.js - Código JavaScript compilado del proxy MCP para buscar archivos

• build/whisper-index.js : código JavaScript compilado del servidor MCP para convertir voz en texto

• build/whisper-index-http.js - Código JavaScript compilado del proxy MCP para convertir voz a texto

• tsconfig.json - Configuración de TypeScript

• package.json - Descripción del paquete y dependencias

• main.py - Servidor HTTP de Python para la recuperación de archivos

• whisper_server.py - Servidor HTTP de Python para la conversión de voz a texto

• README.md - Documentación del proyecto (este archivo)