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Documentación

Servidor MCP de Render

Implementa en Render.com directamente a través de asistentes de IA.

Este servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) permite que asistentes de IA como Claude interactúen con la API de Render, habilitando la implementación y gestión de servicios en Render.com.

Características

Este servidor cubre todo lo que hace el servidor MCP oficial de Render más operaciones de mutación que su servidor omite intencionalmente (activar implementaciones, eliminar recursos, gestionar dominios personalizados, reiniciar y cancelar implementaciones).

Servicios

  • Listar todos los servicios y obtener detalles de un servicio específico
  • Crear servicios: create_service genérico más create_web_service tipado, create_static_site y create_cron_job
  • Implementar, reiniciar y eliminar servicios
  • Gestionar variables de entorno y dominios personalizados

Implementaciones

  • Obtener historial de implementaciones, obtener una implementación individual y cancelar una implementación en curso

Espacios de trabajo

  • Listar espacios de trabajo, obtener detalles del espacio de trabajo y seleccionar un espacio de trabajo predeterminado para que las herramientas de creación/registros/métricas no necesiten un ownerId en cada llamada

Observabilidad

  • Listar y filtrar registros (list_logs) y enumerar valores de etiquetas de registros
  • Obtener métricas de rendimiento (get_metrics): CPU, memoria, solicitudes/latencia HTTP, ancho de banda, número de instancias, conexiones activas

Almacenes de datos

  • Postgres: listar, obtener, crear y ejecutar consultas SQL de solo lectura (query_render_postgres)
  • Key Value (Redis): listar, obtener y crear instancias

Nota sobre query_render_postgres: esta herramienta se conecta a tu base de datos usando el controlador pg y aplica acceso de solo lectura (declaración única, solo SELECT/WITH/ EXPLAIN/SHOW, ejecutada dentro de una transacción READ ONLY). Ejecuta npm install después de instalar el paquete para asegurarte de que la dependencia pg esté presente.

Instalación

npm install -g @niyogi/render-mcp

Configuración

  1. Obtén tu clave de API de Render desde el Panel de Render
  2. Configura el servidor MCP con tu clave:
node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

Alternativamente, puedes ejecutar node bin/render-mcp.js configure sin la bandera --api-key para que se te solicite tu clave de API.

Uso

Iniciar el servidor

node bin/render-mcp.js start

Verificar la configuración

node bin/render-mcp.js config

Ejecutar diagnósticos

node bin/render-mcp.js doctor

Nota: Si has instalado el paquete globalmente, también puedes usar los comandos más cortos:

render-mcp start
render-mcp config
render-mcp doctor

Uso con diferentes asistentes de IA

Uso con Claude Code

La forma más rápida es la CLI claude mcp add, que registra el servidor mediante npx (no se necesita instalación global):

claude mcp add render -e RENDER_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y @niyogi/render-mcp start

Por defecto, esto agrega el servidor al proyecto actual. Usa una bandera de alcance para cambiarlo:

  • -s user — disponible en todos tus proyectos
  • -s project — compartido con tu equipo mediante un .mcp.json verificado
  • -s local (predeterminado) — solo este proyecto, solo para ti

Alternativamente, agrégalo manualmente a tu configuración de MCP (.mcp.json en la raíz del proyecto, o ~/.claude.json para alcance de usuario):

{
  "mcpServers": {
    "render": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@niyogi/render-mcp", "start"],
      "env": {
        "RENDER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

En lugar de pasar la clave mediante env, puedes almacenarla una vez con npx @niyogi/render-mcp configure (guardada en ~/.render-mcp/config.json) y omitir el bloque env.

Luego verifica la conexión dentro de Claude Code con el comando /mcp — render debería aparecer como conectado y sus herramientas listadas.

Uso con Cline

  1. Agrega lo siguiente a tu archivo de configuración de MCP de Cline:

    {
  "mcpServers": {
    "render": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"],
      "env": {
        "RENDER_API_KEY": "your-render-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

  2. Reinicia Cline para que los cambios surtan efecto

  3. Ahora puedes interactuar con Render a través de Claude:

    Claude, please deploy my web service to Render

Uso con Windsurf/Cursor

  1. Instala el paquete render-mcp:

    npm install -g @niyogi/render-mcp

  2. Configura tu clave de API:

    node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

  3. Inicia el servidor MCP en una terminal separada:

    node bin/render-mcp.js start

  4. En la configuración de Windsurf/Cursor, agrega el servidor MCP de Render:

    • Nombre del servidor: render
    • Tipo de servidor: stdio
    • Comando: node
    • Argumentos: ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]

  5. Ahora puedes usar los comandos de Render en tu asistente de IA

Uso con integraciones de la API de Claude

Para aplicaciones personalizadas que usan la API de Claude directamente:

  1. Asegúrate de que el servidor render-mcp esté ejecutándose:

    node bin/render-mcp.js start

  2. En tu aplicación, al enviar mensajes a Claude a través de la API, incluye las conexiones del servidor MCP en tu solicitud:

    {
  "mcpConnections": [
    {
      "name": "render",
      "transport": {
        "type": "stdio",
        "command": "node",
        "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]
      }
    }
  ]
}

  3. Claude ahora podrá interactuar con tu servidor MCP de Render

Ejemplos de indicaciones

Aquí hay algunos ejemplos de indicaciones que puedes usar con Claude una vez que el servidor MCP esté conectado:

  • "Lista todos mis servicios en Render"
  • "Implementa mi servicio web con ID srv-123456"
  • "Crea un nuevo sitio estático en Render desde mi repositorio de GitHub"
  • "Muéstrame el historial de implementaciones de mi servicio"
  • "Agrega una variable de entorno a mi servicio"
  • "Agrega un dominio personalizado a mi servicio"
  • "Lista mis espacios de trabajo de Render y selecciona el del equipo"
  • "Muéstrame los registros de error de srv-123456 de la última hora"
  • "¿Cuál es el uso de CPU y memoria de srv-123456?"
  • "Consulta mi Postgres de Render: SELECT count(*) FROM users"
  • "Reinicia mi servicio srv-123456"
  • "Crea una base de datos Postgres y una instancia de Redis para mi aplicación"

Desarrollo

Compilar desde el código fuente

git clone https://github.com/niyogi/render-mcp.git
cd render-mcp
npm install
npm run build

Ejecutar pruebas

npm test

Licencia

MIT