mcp-proxy Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “mcp-proxy”?

El servidor MCP mcp-proxy actúa como un puente entre los transportes MCP Streamable HTTP y stdio, permitiendo la comunicación fluida entre asistentes de IA y diferentes tipos de servidores o clientes del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Su función principal es traducir entre estos dos protocolos de transporte ampliamente utilizados, permitiendo que herramientas, recursos y flujos de trabajo diseñados para un protocolo sean accesibles desde el otro sin modificaciones. Esto mejora los flujos de desarrollo al hacer posible que los asistentes de IA interactúen con fuentes de datos externas, APIs o servicios que utilizan distintos mecanismos de transporte, permitiendo así tareas como consultas a bases de datos, gestión de archivos o interacciones API a través de sistemas diversos.

Lista de prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de recursos

No se describen recursos MCP explícitos en la documentación o el código del repositorio.

Lista de herramientas

No se definen herramientas en la documentación del repositorio ni en el código visible (por ejemplo, no hay funciones explícitas, herramientas ni server.py con definiciones de herramientas presentes).

Casos de uso de este servidor MCP

• Puente de protocolos: Permite que clientes MCP que usan transporte stdio se comuniquen con servidores que usan Streamable HTTP, y viceversa, ampliando la interoperabilidad.
• Integración de sistemas heredados: Facilita la integración de herramientas o servidores MCP heredados con plataformas modernas de IA basadas en HTTP, reduciendo el esfuerzo de rediseño.
• Mejora de flujos de trabajo IA: Permite a los asistentes de IA acceder a una gama más amplia de herramientas y servicios al salvar brechas de protocolo, enriqueciendo las acciones y fuentes de datos posibles.
• Desarrollo multiplataforma: Hace más sencillo desarrollar y probar herramientas basadas en MCP en entornos que prefieren distintos transportes, mejorando la flexibilidad del desarrollador.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python esté instalado en tu sistema.
2. Clona el repositorio mcp-proxy o instálalo vía PyPI si está disponible.
3. Edita el archivo de configuración de Windsurf para agregar el servidor MCP mcp-proxy.
4. Usa el siguiente fragmento JSON en tu configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Reinicia Windsurf y verifica que el servidor mcp-proxy esté en funcionamiento.

Claude

1. Asegúrate de que Python esté instalado.
2. Clona o instala el servidor mcp-proxy.
3. Abre la configuración/ajustes de Claude para servidores MCP.
4. Añade la siguiente configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Claude, luego verifica la conectividad.

Cursor

1. Instala Python y el paquete mcp-proxy.
2. Abre la extensión de Cursor o la configuración de servidores MCP.
3. Añade esta configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.

Cline

1. Asegúrate de que Python esté instalado.
2. Instala mcp-proxy vía PyPI o clona el repositorio.
3. Edita el archivo de configuración de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.

Asegurando claves API

Puedes asegurar variables de entorno (por ejemplo, claves API) usando env en tu configuración:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conéctalo a tu agente de IA:

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

{
  "mcp-proxy": {
    "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-proxy” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| Soporte de Roots | ⛔ | Sin mención |

En base a lo anterior, mcp-proxy está altamente especializado en la traducción de protocolos pero no proporciona herramientas, prompts o recursos por defecto. Su valor reside en la integración y conectividad, no en la provisión directa de utilidades LLM.

Nuestra opinión

mcp-proxy es una utilidad fundamental para enlazar protocolos de transporte MCP, lo que lo hace sumamente valioso en entornos donde las diferencias de protocolo limitan la interoperabilidad de herramientas IA/LLM. Sin embargo, no ofrece mejoras LLM directas como recursos, prompts o herramientas. Para su caso de uso previsto, es un proyecto robusto y bien soportado. Calificación: 6/10 para utilidad MCP general, 9/10 si necesitas específicamente el enlace de protocolos.

Puntuación MCP