Servidor MCP Toolkit

Descripción general

El Servidor MCP Toolkit es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) listo para producción que equipa a Claude, ChatGPT y otros agentes LLM con un amplio conjunto de herramientas para interactuar con bases de datos, API externas, el sistema de archivos y más, directamente relevante para la ola de IA agente.

Construido con TypeScript y el SDK oficial @modelcontextprotocol/sdk, este servidor se ejecuta como un proceso stdio local y se integra perfectamente con Claude Desktop, el Inspector MCP o cualquier cliente compatible con MCP.

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Características y herramientas

Inicio rápido

Requisitos previos

• Node.js >= 18.0.0

• npm >= 9.0.0

Instalación

# Clone the repository
git clone https://github.com/vyshnavi-nandyala/mcp-toolkit-server.git
cd mcp-toolkit-server

# Install dependencies
npm install

# Build the TypeScript project
npm run build

Configurar Claude Desktop

Agregue el servidor a su archivo de configuración de Claude Desktop:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "toolkit": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp-toolkit-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Reemplace /absolute/path/to/mcp-toolkit-server con la ruta real en su máquina.

Reinicie Claude Desktop y verá un icono 🔨 en el área de entrada: ¡sus herramientas están listas!

Uso con el Inspector MCP (Depuración)

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

Esto abre una interfaz web donde puede probar manualmente cada herramienta, inspeccionar las cargas útiles de solicitud/respuesta y depurar problemas.

Ejemplos de uso

Consulta de BD — Explorar la base de datos de demostración

Pregúntele a Claude:

"Muéstrame los 5 productos principales por precio de la base de datos de demostración."

Claude usará la herramienta db_query:

{
  "sql": "SELECT name, category, price FROM products ORDER BY price DESC LIMIT 5"
}

Llamada a API — Obtener datos meteorológicos

Pregúntele a Claude:

"¿Cuál es el clima actual en San Francisco?"

Claude usará la herramienta api_call:

{
  "url": "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=37.7749&longitude=-122.4194&current_weather=true",
  "method": "GET"
}

Operaciones de archivo

Pregúntele a Claude:

"Lista todos los archivos TypeScript en mi proyecto, luego lee el punto de entrada principal."

Claude encadenará file_list → file_read:

{ "dirPath": "/path/to/project", "extension": ".ts", "recursive": true }
{ "filePath": "/path/to/project/src/index.ts" }

Análisis JSON

Pregúntele a Claude:

"Analiza este JSON y extrae el correo electrónico del primer usuario: {"users":[{"email":"alice@example.com"},{"email":"bob@example.com"}]}"

{
  "json": "{\"users\":[{\"email\":\"alice@example.com\"}]}",
  "operation": "query",
  "path": "users[0].email"
}

Transformación de texto

Pregúntele a Claude:

"Convierte esto a camelCase y slug: 'My Project Name'"

{ "text": "My Project Name", "operation": "camelcase" }
// → "myProjectName"

{ "text": "My Project Name", "operation": "slug" }
// → "my-project-name"

Arquitectura

mcp-toolkit-server/
├── src/
│   ├── index.ts                  # Entry point — creates and starts the MCP server
│   ├── tools/
│   │   ├── db-query.ts           # SQLite query tool (explore + file modes)
│   │   ├── api-call.ts           # HTTP request tool (fetch-based)
│   │   ├── file-operations.ts    # file_read, file_write, file_list
│   │   ├── calculator.ts         # Safe math expression evaluator
│   │   ├── datetime.ts           # Date/time with timezone support
│   │   ├── json-parser.ts        # Parse, query, validate, summarize JSON
│   │   ├── text-transform.ts     # 17+ text manipulation operations
│   │   └── environment.ts        # System environment info
│   └── utils/
│       └── helpers.ts            # Shared response-building utilities
├── tests/
│   └── tools.test.ts             # Unit tests (vitest)
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

Principios de diseño

1. La seguridad es lo primero — Prevención de inyección SQL, sin eval(), valores predeterminados de solo lectura para consultas de BD

2. Modular — Cada herramienta es un módulo autónomo; fácil de agregar/eliminar herramientas

3. Tipado — TypeScript completo con esquemas Zod para la validación de entradas

4. Observable — Respuestas JSON estructuradas con metadatos (tiempo, conteos, tipos)

5. Amigable para el desarrollador — Soporte para el Inspector MCP, README completo, pruebas unitarias

Agregar herramientas personalizadas

Agregar una nueva herramienta es sencillo:

// src/tools/my-custom-tool.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";

export function registerMyCustomTool(server: McpServer): void {
  server.tool(
    "my_custom_tool",
    "Description of what this tool does.",
    {
      param1: z.string().describe("First parameter."),
      param2: z.number().optional().describe("Optional second parameter."),
    },
    async ({ param1, param2 }) => {
      // Your logic here
      return {
        content: [
          { type: "text", text: JSON.stringify({ result: "..." }, null, 2) },
        ],
      };
    }
  );
}

Luego regístrela en src/index.ts:

import { registerMyCustomTool } from "./tools/my-custom-tool.js";
// ...
registerMyCustomTool(this.server);

Desarrollo

# Run in development mode (no build step needed)
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Run tests
npm test

# Watch tests
npm run test:watch

# Lint
npm run lint

Por qué es importante: La ola de IA agente

MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) es el estándar abierto que permite a agentes de IA como Claude interactuar con herramientas externas, fuentes de datos y servicios. En lugar de estar confinados a una ventana de chat, los servidores MCP brindan a los agentes la capacidad de:

• Consultar bases de datos con lenguaje natural

• Llamar a API externas para obtener datos en tiempo real

• Leer y escribir archivos en el sistema de archivos local

• Realizar cálculos y transformaciones de datos

• Componer flujos de trabajo de varios pasos encadenando herramientas

Este servidor es una implementación concreta y lista para producción de esa visión: un kit de herramientas que transforma a Claude de una IA conversacional en un agente accionable capaz de interactuar con el mundo real.

Licencia

Licencia MIT. Consulte LICENSE para obtener más detalles.