MCP Discovery MCP Server

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FlowHunt proporciona una capa de seguridad adicional entre tus sistemas internos y las herramientas de IA, dándote control granular sobre qué herramientas son accesibles desde tus servidores MCP. Los servidores MCP alojados en nuestra infraestructura pueden integrarse perfectamente con el chatbot de FlowHunt, así como con plataformas de IA populares como ChatGPT, Claude y varios editores de IA.

¿Qué hace el Servidor MCP “MCP Discovery”?

MCP Discovery es una herramienta de línea de comandos escrita en Rust, diseñada para descubrir y documentar las capacidades de los Servidores MCP (Model Context Protocol). Sirve como una interfaz para lanzar servidores MCP mediante comandos específicos y luego consultarlos por sus herramientas, recursos y otras capacidades disponibles. La herramienta muestra la información recopilada directamente en el terminal o la guarda en archivos Markdown, HTML o texto plano, facilitando que los desarrolladores generen, actualicen y mantengan documentación completa para sus Servidores MCP. MCP Discovery mejora los flujos de trabajo de desarrollo de IA al automatizar la exploración y documentación de las características del servidor, asegurando que la información sea siempre coherente y actualizada para su integración con fuentes de datos externas, APIs y servicios.

Lista de Prompts

No hay información sobre plantillas de prompts disponible en el repositorio o la documentación proporcionados.

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Lista de Recursos

No hay información sobre recursos específicos expuestos por MCP Discovery disponible en el repositorio o la documentación proporcionados.

Lista de Herramientas

No se describen herramientas explícitas de servidor en el repositorio o la documentación.

Casos de Uso de este Servidor MCP

  • Documentación de capacidades de Servidor MCP
    Automatiza el descubrimiento y la documentación de las capacidades, herramientas y recursos de los Servidores MCP, asegurando que la documentación esté siempre actualizada y sea precisa.

  • Mantenimiento de README del repositorio
    Actualiza archivos existentes en Markdown, HTML o texto (como los README) con las capacidades actuales del Servidor MCP, reduciendo la edición manual y el error humano.

  • Generación de salida personalizada
    Genera archivos de documentación en varios formatos (Markdown, HTML, texto plano) utilizando plantillas integradas o personalizadas, permitiendo una integración fluida en distintos flujos de documentación.

  • Integración continua de documentación
    Úsalo como una GitHub Action para mantener y actualizar automáticamente la documentación del Servidor MCP como parte de pipelines de integración continua (CI).

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Asegúrate de tener Rust y Cargo instalados en tu sistema.
  2. Sigue las instrucciones de instalación para tu plataforma.
  3. Configura Windsurf para ejecutar el ejecutable mcp-discovery como parte de su flujo de trabajo.
  4. Añade el servidor MCP Discovery a tu configuración (ejemplo abajo).
  5. Guarda y reinicia Windsurf según sea necesario.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Claude

  1. Instala Rust y Cargo en tu sistema.
  2. Instala MCP Discovery siguiendo la documentación .
  3. Añade MCP Discovery como servidor en la configuración de Claude.
  4. Guarda la configuración y reinicia Claude.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cursor

  1. Instala Rust y Cargo como requisitos previos.
  2. Descarga e instala MCP Discovery según la guía oficial .
  3. Edita la configuración de Cursor para añadir MCP Discovery.
  4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cline

  1. Asegúrate de que Rust y Cargo estén instalados.
  2. Instala MCP Discovery siguiendo la documentación del proyecto .
  3. Configura Cline para incluir MCP Discovery como servidor.
  4. Guarda la configuración y reinicia según sea necesario.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Nota:
Para proteger claves API o información sensible, utiliza variables de entorno en tu configuración. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP en flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flow y conectándolo a tu agente de IA:

FlowHunt MCP flow

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mcp-discovery": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mcp-discovery” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
Resumen
Lista de PromptsNo se encontraron plantillas de prompts
Lista de RecursosNo se listan recursos
Lista de HerramientasNo se describen herramientas explícitas
Protección de claves APIEjemplo proporcionado en las instrucciones
Soporte de muestreo (menos importante en evaluación)No mencionado

Nuestra opinión

MCP Discovery es una utilidad de documentación robusta, pero como “Servidor” MCP no expone recursos, prompts o herramientas típicas. Su fortaleza está en la automatización e integración de documentación, pero su utilidad como servidor MCP orientado a LLM es limitada. Para su propósito principal está bien construido, pero como servidor de model context protocol es menos relevante.
Calificación: 4/10

Puntuación MCP

¿Tiene LICENSE?✅ (MIT)
¿Tiene al menos una herramienta?
Número de forks0
Número de estrellas14

Preguntas frecuentes

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