MCP Project Setup

Un proyecto inicial con instrucciones de configuración y servidores MCP de ejemplo, incluyendo un servidor meteorológico.

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Documentación

Configuración del Proyecto MCP

Este documento describe los pasos para configurar el entorno del proyecto mcp.

1. Crear el Entorno Conda

Crea un nuevo entorno conda llamado mcp con Python 3.12:

conda create -n mcp python=3.12 -y

2. Instalar uv

Instala el gestor de paquetes uv usando el siguiente comando:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. Instalar fastmcp

Instala el paquete fastmcp usando uv en el entorno mcp:

conda run -n mcp uv pip install fastmcp

4. Verificar la Instalación

Confirma la instalación de fastmcp ejecutando el siguiente comando:

conda run -n mcp fastmcp version

5. Ejecutar el Servidor Hello World

mcp_hello.py es un servidor mcp de tipo "hello world". Puedes ejecutar el inspector de MCP para él usando el siguiente comando:

conda run -n mcp fastmcp dev mcp_hello.py:mcp

6. Conectar con el Token de Sesión de Proxy

Copia el token de sesión proporcionado desde la CLI, haz clic en el enlace proporcionado, pégalo en Configuración -> Token de Sesión de Proxy y haz clic en conectar.

7. Inspeccionar la Herramienta hello_world

Haz clic en Herramientas en la barra de menú superior. "hello_world" debería aparecer listada con un parámetro "name". Ingresa tu nombre y haz clic en "Ejecutar Herramienta". La herramienta debería ejecutarse correctamente y devolver un saludo.

8. Ejecutar Pruebas de Recursos

mcp_resources.py define recursos de MCP. Puedes ejecutar pruebas para estos recursos usando el argumento --test:

uv run mcp_resources.py --test

9. Servidor Meteorológico

mcp_weather.py expone una herramienta para obtener datos meteorológicos actuales de OpenWeatherMap.

Antes de ejecutar: Asegúrate de haber configurado tu OPENWEATHER_API_KEY en el archivo .env:

OPENWEATHER_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Para ejecutar el servidor meteorológico manualmente:

conda run -n mcp fastmcp dev mcp_weather.py:mcp

Para ejecutar pruebas para la herramienta meteorológica:

uv run mcp_weather.py --test

10. Integración con Gemini CLI

Para permitir que Gemini CLI inicie y se conecte automáticamente a tu servidor mcp_weather, necesitas configurar su archivo settings.json.

  1. Ubicar settings.json: El archivo settings.json normalmente se encuentra en:

    • Linux/macOS: ~/.gemini/settings.json
    • Windows: %APPDATA%\gemini\settings.json

    Si el archivo o directorio no existe, créalos.

  2. Agregar la entrada mcpServers: Agrega la siguiente entrada a la sección mcpServers en tu archivo settings.json. Reemplaza /mnt/d/Projects/_sandbox/mcp/ con la ruta absoluta a tu directorio del proyecto mcp.

    {
  "mcpServers": {
    "weather_server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "/mnt/d/Projects/_sandbox/mcp/mcp_weather.py"
      ],
      "cwd": "/mnt/d/Projects/_sandbox/mcp",
      "timeout": 10000
    }
  }
}

    Una vez configurado, cuando ejecutes gemini, la CLI iniciará automáticamente tu servidor mcp_weather.py y hará que su herramienta get_current_weather esté disponible para el modelo Gemini.

Referencias