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URL: https://glama.ai/mcp/servers/nictuku/py-mcp-server-template?locale=es-ES

⇱ Plantilla de servidor MCP de Python by nictuku | Glama


plantilla de servidor py-mcp

Este repositorio es una plantilla que te ayuda a crear tus propios servidores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) en Python. Bifurca este repositorio para empezar.

Configuración con uv

Este proyecto utiliza uv para el empaquetado de Python y la gestión de entornos virtuales. Si no tiene uv instalado, consulte la guía oficial de instalación de uv .

  1. Clona tu repositorio bifurcado:

    git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/YOUR_REPOSITORY_NAME.git
    cd YOUR_REPOSITORY_NAME
  2. Cree y active el entorno virtual: uv normalmente crea un directorio .venv en la raíz del proyecto.

    uv venv
    source .venv/bin/activate # On macOS/Linux
    # .venv\Scripts\activate # On Windows
  3. Instalar dependencias: este proyecto utiliza pyproject.toml para administrar las dependencias.

    uv pip install .

    Si agrega nuevas dependencias, defínalas en su archivo pyproject.toml y vuelva a ejecutar este comando. Si utiliza un archivo requirements.txt por algún motivo, puede instalarlo con uv pip install -r requirements.txt .

Related MCP server: mcp-framework-starter

Ejecución del servidor

El script mcp_server.py inicia el servidor MCP.

Para ejecutar el servidor directamente:

uv run python mcp_server.py

Integración con Claude Desktop o Cursor

Para usar este servidor MCP con una aplicación como Claude Desktop o Cursor, deberá configurarlo en la configuración de la aplicación. La configuración generalmente implica especificar el comando para ejecutar el servidor.

Aquí tienes un ejemplo de fragmento de configuración. Deberás reemplazar /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/YOUR_REPOSITORY_NAME por la ruta absoluta real al directorio de tu proyecto en el sistema.

{
 "mcpServers": {
 "my-custom-python-server": {
 "command": "uv",
 "args": [
 "run",
 "--python",
 "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/YOUR_REPOSITORY_NAME/.venv/bin/python",
 "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/YOUR_REPOSITORY_NAME/mcp_server.py"
 ],
 "workingDirectory": "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/YOUR_REPOSITORY_NAME"
 }
 }
}

Explicación de la configuración:

  • "my-custom-python-server" : este es el nombre que le da a la configuración de su servidor.

  • "command": "uv" : especifica uv como el comando a ejecutar.

  • "args" : una lista de argumentos para el comando uv :

    • "run" : le indica uv que ejecute un comando dentro de su entorno administrado.

    • "--python" : Especifica el intérprete de Python que se usará. Es importante apuntar esto al intérprete de Python dentro de su entorno virtual uv ( .venv/bin/python ).

    • "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/YOUR_REPOSITORY_NAME/mcp_server.py" : La ruta absoluta a su script de servidor.

  • "workingDirectory" : especifica el directorio de trabajo para el proceso del servidor, que debe ser el directorio raíz de su proyecto.

Importante:

  • Asegúrese de que las rutas en args y workingDirectory sean correctas para su sistema.

  • Si la aplicación no puede localizar uv , podrías tener que especificar su ruta completa en el campo "command" . Normalmente, puedes encontrar esta ruta ejecutando which uv en tu terminal en macOS o Linux, o where uv en Windows.

  • El servidor escucha en stdio de manera predeterminada, tal como está configurado en mcp_server.py ( mcp.run(transport='stdio') ), que es normalmente lo que esperan aplicaciones como Cursor.

Después de la configuración, la aplicación debería poder comunicarse con su servidor Python MCP.

A
license - permissive license
D
quality
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
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Releases (12mo)
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