scentrev-mcp

npx add-mcp 'https://api.scentrev.com/mcp/'

Documentación de MCP para Perfume

22 herramientas MCP de perfume que convierten el conocimiento comunitario sobre fragancias en datos limpios y estructurados. Pregunta en lenguaje natural: tu agente se encarga del resto.

Tú preguntas · tu agente llama a la API

"¿Mejor aroma invernal tipo beast-mode de Lattafa?"

Sin SQL, sin slugs que memorizar. Pregunta en lenguaje natural. Cada herramienta a continuación incluye ejemplos listos para copiar para ese caso de uso exacto.

Prueba las herramientas en vivo en el Playground

Los usuarios con sesión iniciada pueden ejecutar cualquiera de las 22 herramientas MCP desde el panel — sin necesidad de Cursor o Claude. Los invitados pueden explorar prompts de recetas e iniciar sesión para probar en vivo.

Hoja de referencia de categorías

Etiquetas de filtro exactas para las herramientas de search_fragrances_filtered y blend: longevidad, estela, calificación, apreciación, ordenamiento por discovery, y más.

Abrir puntuaciones y categorías

01

Genera una clave

Inicia sesión con Google, GitHub o correo electrónico, luego crea una clave en la página de API Keys. Una clave activa por cuenta.

02

Agrega la configuración

Pega el bloque OAuth (solo URL) en Cursor, Claude o VS Code y aprueba el aviso del navegador. O pega una clave bearer. Las llamadas REST usan la clave.

03

Pregunta

Escribe una pregunta en lenguaje natural. Tu agente elige la herramienta correcta y devuelve datos estructurados de longevidad, estela, notas y sentimiento.

Qué puedes preguntar

Tres flujos comunes. Elige una herramienta en la barra lateral para más ejemplos vinculados a ese endpoint.

Descubrir

search_fragrances → search_fragrances_filtered

• "Encuentra Creed Aventus."
• "Mejores aromas de oficina para verano con estela moderada."
• "Joyas ocultas de Lattafa con gran longevidad."

Analizar un aroma

get_fragrance_profile · get_performance · get_appreciation

• "Perfil completo de Creed Aventus."
• "¿Layton es llamativo o íntimo?"
• "¿La gente ama Club de Nuit Intense?"

Comparar y combinar

get_reminds_of · search_by_references

• "¿Qué huele como Aventus pero más barato?"
• "Combina Aventus con Oud Wood."
• "Alternativas a Lost Cherry."

Conéctate con OAuth

Apunta el cliente a https://api.scentrev.com/mcp/ sin clave API. Se abre la página de consentimiento, inicias sesión y el cliente almacena un token.

Cursor, Claude Desktop y VS Code pueden iniciar sesión mediante OAuth. Úsalo cuando no quieras pegar una clave frag_live_. Las llamadas REST aún necesitan una clave API.

1. 1Agrega el servidor solo con la URL. No pegues una clave API.
2. 2Guarda y recarga el cliente. Se abre una ventana del navegador para iniciar sesión.
3. 3Inicia sesión con Google, GitHub o correo electrónico, luego elige Permitir.
4. 4Las herramientas de fragancias aparecen en el cliente. Revócalas más tarde en Configuración.

Cursor / Claude / VS Code

{
  "mcpServers": {
    "scentrev-mcp": {
      "url": "https://api.scentrev.com/mcp/"
    }
  }
}

Después de permitir el acceso, la aplicación aparece en Configuración → Aplicaciones conectadas.

O conéctate con una clave API

La misma clave bearer funciona para MCP y para llamadas REST directas en https://api.scentrev.com.

Cursor / Claude Desktop · mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "scentrev-mcp": {
      "url": "https://api.scentrev.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer frag_live_YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

Genera la clave desde el panel después de iniciar sesión. Crear una nueva clave revoca la anterior.

Instala en Smithery

Conéctate a través de Smithery con tu clave API. Mismo endpoint y herramientas que una configuración directa de cliente MCP.

Publicado en PeerPush

Encuentra scentrev-mcp en PeerPush y deja una calificación si el MCP de perfume es útil en tu stack.

Reglas de salida

Cuatro invariantes que toda respuesta sigue, para que puedas confiar en la forma de los datos sobre los que construyes.

Solo proporciones

Los likes, dislikes, JSON de votos y promedios de estrellas de 0-5 nunca se exponen. Obtienes puntuaciones normalizadas. La calificación de estrellas es sobre 5 — convierte con puntuación × 5, nunca × 10.

n_records, no confianza

Cada métrica lleva n_records — cuántos votos comunitarios la moldearon. Más de 500 es una señal fuerte; menos de 100 son datos escasos.

0-1 en todas partes

Todas las métricas de uso se normalizan a 0-1 con una etiqueta de categoría. La única excepción: los porcentajes de acordes van de 0-100.

Calificación vs reseñas

La calificación de estrellas usa n_records (votos de calificación) en una escala de 0-5. reviews_count es cuántas reseñas escritas existen — un número separado, no una puntuación /5 o /10.

Un objeto métrico típico

Puntuación, categoría, recuento de votos y cómo leer el eje — cada vez.

{
  "score": 0.62,
  "category": "moderate",
  "n_records": 1240,
  "scale": "0 = X, 1 = Y"
}

¿Listo para construir? Obtén tu clave API