mcp-server
Custom MCP server that extends ChatGPT's knowledge with local and WordPress data sources through search and fetch endpoints.
README
🧠 Servidor MCP - Extensión de Conocimiento para ChatGPT
Este proyecto muestra cómo crear un servidor MCP (Model Context Protocol) personalizado para extender el conocimiento de ChatGPT con fuentes de datos propias. Esta arquitectura permite conectar tus herramientas internas o externas (como pedidos, bases de datos, APIs, etc.) con ChatGPT a través de un protocolo abierto y legalmente soportado por OpenAI.
🚀 ¿Qué es MCP?
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que permite que ChatGPT se conecte a fuentes externas mediante herramientas search y fetch. Esta conexión permite enriquecer las respuestas del modelo con datos actualizados o específicos de tu empresa.
🧩 ¿Cómo funciona?
- Se expone un endpoint
/tools/searchque permite buscar elementos por texto. - Se expone un endpoint
/tools/fetchque permite obtener detalles completos por ID. - ChatGPT se conecta a estos endpoints mediante un Conector de Investigación Profunda configurado desde su interfaz.
- Puedes conectar tu servicio a ChatGPT Enterprise, Team o Edu para que toda la organización acceda a este conocimiento.
📦 Estructura del Proyecto
Este repositorio incluye dos ejemplos funcionales:
1. 🔍 Búsqueda local (datos simulados)
cupcake_server.py
2. 🌐 Búsqueda externa (WordPress)
main_post.py
🛠️ Configuración e Instalación
Prerrequisitos
- Python 3.8+
- Cuenta de OpenAI con acceso a ChatGPT Enterprise/Team/Edu
Instalación
- Clona este repositorio:
git clone https://github.com/yordansolis/mcp-server.git
cd mcp-server
- Instala las dependencias:
pip install -r requirements.txt
- Ejecuta el servidor:
python main.py
🔧 Uso
Una vez que el servidor esté corriendo, podrás conectarlo a ChatGPT mediante el Conector de Investigación Profunda usando los endpoints disponibles.
👨💻 Desarrollado por Jhordan Andrés Asprilla Solís 🌟
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。
