ContexteTech

Busca y carga conjuntos de datos de IA, indicaciones y contextos de pocos ejemplos basados en fuentes oficiales europeas, en 9 idiomas; enlaces de descarga de conjuntos de datos y estimaciones de costos. Solo lectura, sin clave: https://contextetech.com/mcp

GitHub
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Servidor MCP alojado

npx add-mcp 'https://contextetech.com/mcp'

Se instala en Claude Code, Codex, Cursor y más

Documentación

contexte

Carga recursos de ContexteTech — conjuntos de datos, prompts, contextos de few-shot — en una línea de Python. Sin dependencias.

pip install contexte

import contexte

# Dataset: rows as dicts (JSONL messages)
ds = contexte.load("contextetech/anonymisation-rgpd-fr")
print(len(ds), ds[0]["messages"][1]["content"])

# Prompt with {{variables}}
p = contexte.load("contextetech/fiche-produit-ecommerce")
print(p.variables)                   # ['produit', 'caracteristiques', 'public']
text = p.fill(produit="Casque audio", caracteristiques="Bluetooth, 30 h", public="étudiants")

# Few-shot context, ready for any chat API
c = contexte.load("contextetech/anonymisation-rgpd")
system = c.system_prompt()
messages = c.messages("Bonjour, je suis Jean Martin, 06 11 22 33 44.")

# Load by short code (end of the resource URL, e.g. …/fiche-produit-ecommerce-jr6t0n)
p = contexte.load("jr6t0n")

# Search and cost
contexte.search("rgpd", kind="dataset")
contexte.cost("contextetech/anonymisation-rgpd")     # estimated cost per model, in euros

Línea de comandos

contexte get jr6t0n                  # saves fiche-produit-ecommerce.json in the current folder
contexte get contextetech/anonymisation-rgpd-fr -o data/
contexte search rgpd --kind dataset

Un recurso se referencia como author/name, por su código corto (final de su URL) o por su identificador. Solo lectura, no se necesita cuenta.

Servidor MCP

Usa el catálogo desde un asistente de IA (ChatGPT, Claude, Cursor, VS Code…).

En línea, nada que instalar — añade esta URL como conector (Streamable HTTP, sin autenticación):

https://contextetech.com/mcp

Local — el mismo servidor desde este paquete, que también puede guardar conjuntos de datos completos en archivos:

{ "mcpServers": { "contexte": { "command": "uvx", "args": ["contexte@latest", "mcp"] } } }

Herramientas (servidor local): search_resources (buscar en el catálogo), load_resource (cargar un recurso por código corto: filas de conjunto de datos, plantilla de prompt, contexto), fill_prompt (rellenar los {{variables}} de un prompt), download_dataset (guardar un conjunto de datos completo como JSONL, mensajes de OpenAI, ShareGPT, Alpaca o CSV), estimate_cost (tokens y euros por modelo). Todo de solo lectura excepto download_dataset, que escribe un archivo y nunca sobrescribe uno. Transporte Stdio, sin dependencias, sin clave. El servidor en línea ofrece las mismas herramientas de solo lectura, con get_download_link en lugar de download_dataset.

Guía completa: https://contextetech.com/en/docs/mcp

Licencia

MIT. El nombre y los logotipos de ContexteTech son marcas comerciales y no están cubiertos por esta licencia.