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URL: https://glama.ai/mcp/servers/LENA-EE/simple_mcp?locale=es-ES

⇱ simple_mcp by LENA-EE | Glama

Servidor MCP DROSPR

Servidor MCP para analizar código Perl utilizando Perl::Critic.

Herramientas

DROSPR_JARVIS

Herramienta de prueba: devuelve un mensaje de bienvenida.

{"method": "tools/call", "params": {"name": "DROSPR_JARVIS", "arguments": {}}}

Resultado: "¡Hola desde MCP DROSPR! :)"

perlcritic_analyze

Analiza código Perl y devuelve un informe estructurado.

Parámetros:

Parámetro

Tipo

Descripción

code

string

OBLIGATORIO - Código Perl para analizar

filename

string

Nombre del archivo (para el informe)

severity

int

Nivel de severidad 1-5 (por defecto 1)

Ejemplo de uso:

{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "perlcritic_analyze",
 "arguments": {
 "code": "use strict;\nopen FILE, 'test.txt';",
 "severity": 1
 }
 }
}

⚠️ Importante: Por qué solo el parámetro code

¡MCP siempre funciona de forma remota! El servidor se ejecuta en Docker en otra computadora.

┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Компьютер │ │ MCP Сервер │
│ разработчика │ HTTP │ (Docker) │
│ │ ──────> │ │
│ Файл: │ │ Нет доступа │
│ C:\project\ │ │ к файловой │
│ script.pl │ │ системе! │
└─────────────────┘ └─────────────────┘

Problema:

  • El LLM recibe la ruta C:\project\script.pl

  • El LLM "emula" la lectura del archivo

  • Ejecuta MCP con target: "C:\project\script.pl"

  • ¡MCP no ve este archivo! Está en otra computadora.

Solución: El LLM debe:

  1. Leer el archivo realmente

  2. Enviar el contenido a través del parámetro code

Flujo correcto para el LLM:

Пользователь: "Проверь C:\project\script.pl"
 ↓
LLM: Читаю файл C:\project\script.pl...
 ↓
LLM: Отправляю в MCP:
 {
 "code": "use strict;\nuse warnings;\n...",
 "filename": "script.pl"
 }

Configuración del LLM (Kiloterm/Cline)

Añade al system prompt:

ПРОВЕРКА PERL КОДА:
1. Всегда читай файл ПОЛНОСТЬЮ перед анализом
2. Используй ТОЛЬКО параметр 'code' для perlcritic_analyze
3. НИКОГДА не используй параметр 'target' - он не работает для удалённого MCP

Ejecución

Docker (recomendado)

# Скачать образ
docker pull lenchik8/simple_mcp:latest

# Запустить
docker run -d --name mcp-DROSPR_JARVIS -p 8000:8000 lenchik8/simple_mcp:latest

Compilación local

docker build -t mcp-DROSPR_JARVIS .
docker run -p 8000:8000 mcp-DROSPR_JARVIS

Desde el código fuente

pip install -e .
python server.py

Estructura del proyecto

mcp_DROSPR_JARVIS/
├── server.py # FastAPI сервер
├── tools/
│ └── perlcritic.py # Модуль анализа Perl::Critic
├── Dockerfile # Docker образ
├── pyproject.toml # Python зависимости
└── docs/ # Документация

Conexión al cliente MCP

{
 "mcpServers": {
 "DROSPR_JARVIS": {
 "url": "http://<IP>:8000",
 "transport": "sse"
 }
 }
}

Docker Hub

https://hub.docker.com/r/lenchik8/simple\\\\_mcp

GitHub

https://github.com/LENA-EE/simple\\\\_mcp

Ejemplos de prompts para analizar código Perl

Análisis simple de un archivo

Проверь этот Perl файл на ошибки:
/path/to/script.pl

Análisis con nivel suave (solo errores críticos)

Проверь код, но покажи только серьёзные проблемы (severity 4-5)

Análisis de código (envío de código directamente)

Проверь этот Perl код:
use strict;
...

Análisis del proyecto

Проанализируй каждый .pl файл в папке /src/

Limitaciones del MCP remoto

  • El análisis de directorios solo es posible si están disponibles dentro del contenedor

  • Para una auditoría completa del proyecto, envía el código de los archivos uno por uno

A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
1Releases (12mo)

Resources

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