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URL: https://glama.ai/mcp/servers/tanevanwifferen/mcp-inception?locale=es-ES

⇱ Servidor MCP Inception de MCP by tanevanwifferen | Glama


Descargo de responsabilidad

Bueno, esto es difícil. Desafortunadamente, tomará algo de tiempo configurarlo. Sin embargo, si logras simplificarlo, por favor, envíame tus comentarios.

Servidor MCP mcp-inception

Llama a otro cliente mcp desde tu cliente mcp. Delega tareas y libera ventanas de contexto. ¡Un agente para tu agente!

Este es un servidor MCP basado en TypeScript que implementa un sistema de consulta LLM simple.

  • Servidor y cliente MCP en uno

  • Hecho con el uso de mcp-client-cli

  • Descargar ventanas de contexto

  • Delegar tareas

  • Ejecución paralela y map-reduce de tareas

Características

Herramientas

  • execute_mcp_client : realiza una pregunta a un LLM independiente, ignora todos los pasos intermedios que realiza al consultar sus herramientas y devuelve el resultado.

    • Toma la pregunta como parámetros obligatorios

    • Devuelve la respuesta, ignorando todo el contexto intermedio.

  • execute_parallel_mcp_client: Toma una lista de entradas y un indicador principal, y ejecuta el indicador en paralelo para cada cadena de la entrada. Por ejemplo, obtiene la hora actual de seis ciudades importantes: Londres, París, Tokio, Río, Nueva York y Sídney.

    • toma como mensaje principal "¿Qué hora es en esta ciudad?"

    • toma lista de entradas, Londres París etc.

    • ejecuta el indicador en paralelo para cada entrada

    • Nota: espere esto antes de usar esta función.

  • execute_map_reduce_mcp_client : procesa varios elementos en paralelo y luego reduce secuencialmente los resultados a una única salida.

    • Toma mapPrompt con marcador de posición {item} para el procesamiento de elementos individuales

    • Toma reducePrompt con marcadores de posición {accumulator} y {result} para combinar resultados

    • Toma una lista de items para procesar

    • initialValue opcional para el acumulador

    • Procesa elementos en paralelo y luego reduce secuencialmente los resultados.

    • Ejemplo de caso de uso: analizar varios documentos y luego sintetizar la información clave de todos ellos en un resumen

Related MCP server: Orchestration MCP

Desarrollo

Dependencias:

  • Instalar mcp-client-cli

    • También instale el archivo de configuración y los servidores mcp que necesita en ~/.llm/config.json

  • Cree un archivo bash en algún lugar que active venv y ejecute el ejecutable llm

#!/bin/bash
source ./venv/bin/activate
llm --no-confirmations

paquete de instalación

Instalar dependencias:

npm install

Construir el servidor:

npm run build

Para desarrollo con reconstrucción automática:

npm run watch

Instalación

Para utilizar con Claude Desktop, agregue la configuración del servidor:

En MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
 "mcpServers": {
 "mcp-inception": {
 "command": "node",
 "args": ["~/Documents/Cline/MCP/mcp-inception/build/index.js"], // build/index.js from this repo
 "disabled": false,
 "autoApprove": [],
 "env": {
 "MCP_INCEPTION_EXECUTABLE": "./run_llm.sh", // bash file from Development->Dependencies
 "MCP_INCEPTION_WORKING_DIR": "/mcp-client-cli working dir"
 }
 }
 }
}

Depuración

Dado que los servidores MCP se comunican a través de stdio, la depuración puede ser complicada. Recomendamos usar el Inspector MCP , disponible como script de paquete:

npm run inspector

El Inspector proporcionará una URL para acceder a las herramientas de depuración en su navegador.

A
license - permissive license
C
quality
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/tanevanwifferen/mcp-inception'

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