Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Demo MCP Server What's 15 plus 27?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
A Python MCP (Model Context Protocol) server that demonstrates core capabilities: tools, resources, prompts, and completions.
Capability | Detalle |
Tools |
|
Resources |
|
Prompts |
|
Completions | Autocompletado para nombres y estilos de saludo |
Related MCP server: MCP Calculator Streamable HTTP
El servidor usa el transporte Streamable HTTP (mcp.run(transport="streamable-http")), lo que permite conexiones concurrentes sin el overhead de STDIO.
Cliente MCP (Kilo, VS Code, Inspector)
│
│ HTTP/SSE
│
├─► demo://welcome [resource estático]
├─► demo://greeting/{name} [resource template]
├─► add(a, b) [tool]
├─► send_demo_log() [tool + logging]
├─► draft_greeting() [prompt]
├─► complete() [completions]Python 3.10+
pip
# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/tu-usuario/mi-mcp.git
cd mi-mcp
# Crear y activar entorno virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt
# Configurar el puerto (opcional)
cp .env.example .env
# Editar .env si necesitas un puerto diferenteArchivo | Propósito |
| Variables: |
| Configuración MCP para VS Code |
| Configuración MCP para Kilo CLI |
Variable | Default | Uso |
|
| Puerto del servidor HTTP |
|
| Dirección de escucha (server bind) |
|
| Nivel de logging (debug, info, warning, error, critical) |
# 1. Iniciar el servidor
.venv/bin/python server.py
# 2. En otra terminal, ejecutar tests
.venv/bin/python test_client.pyUser: ¿Cuál es la suma de 15 y 27?
MCP: add(a=15, b=27) → 42User: Envíame un log al cliente
MCP: send_demo_log() → "Sent an informational log message to the client."URI | Descripción |
| Mensaje de bienvenida estático |
| Saludo personalizado para |
User: Lee el recurso demo://greeting/Ana
MCP: "Hello, Ana!"Prompt | Argumentos |
|
|
User: Crea un prompt de saludo formal para Maya
MCP: "Write a formal greeting for Maya."Autocompletado para argumentos de prompts y recursos:
draft_greeting: name (Ana, Luis, Maya), style (friendly, formal, funny)
demo://greeting/{name}: name (Ana, Luis, Maya)
El servidor usa logging estándar de Python. El nivel se configura vía LOG_LEVEL en .env:
# .env
LOG_LEVEL=debug # debug, info, warning, error, criticalEl capability deprecado logging/setLevel (que permitía cambiar el nivel en caliente desde el cliente) fue removido en versión 2.0+ por deprecación de MCP (SEP-2577).
# Tests end-to-end (requiere el servidor corriendo)
.venv/bin/python test_client.pyVerifica:
✅ Inicialización del protocolo (2025-11-25)
✅ Tools (list + call)
✅ Resources (list, templates, read)
✅ Prompts (list + get)
✅ Completions (prompt + resource template)
El archivo .vscode/mcp.json registra el servidor. Si usas la extensión Kilo Code, abre VS Code en este directorio y el MCP aparecerá en la lista de servidores.
El archivo .kilo/kilo.jsonc configura el MCP. En la TUI, usa /mcps para activar/desactivar.
⚠️ El Inspector MCP (
npx @modelcontextprotocol/inspector) puede solicitar autenticación vía naveador. Si falla, usa la URL directa:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://127.0.0.1:8001/mcp --method tools/listPara modo interactivo (navegador):
npx @modelcontextprotocol/inspector
# Luego conectar a: http://127.0.0.1:8001/mcpmi-mcp/
├── server.py # Servidor MCP principal
├── test_client.py # Tests end-to-end
├── requirements.txt # Dependencias
├── .env.example # Template de variables de entorno
├── .env # Configuración local (no versionada)
├── README.md # Este archivo
├── LICENSE # MIT
├── .vscode/
│ └── mcp.json # Configuración MCP para VS Code
└── .kilo/
└── kilo.jsonc # Configuración MCP para Kilo CLIComponente | Versión |
MCP SDK | mcp==2.3.0 |
Protocol Version | 2025-11-25 |
Transporte | Streamable HTTP |
Python | 3.10+ |
This server cannot be deployed
Query, browse, and automate OmegaAI workspaces from any MCP client. Streamable HTTP with OAuth 2.0.
Remote MCP server exposing SMI Aware tools, resources, and skills over Streamable HTTP.
Governed data discovery, exact queries, decisions, simulations, and runtime utilities over MCP.
Official MCP server for MAQAMI, a hotel and flight booking platform with 3M+ hotels. Search live hotel rates and flights, look up places, airports and hotel details, then prebook and book. Remote Streamable HTTP endpoint, no API key required.
