MCP Servers

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Extend your agent with 17,166 capabilities via MCP servers.

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Okay, I understand. You want to integrate a team of human experts into your agent flow using an MCP (presumably, you mean a platform or system that facilitates human-in-the-loop interactions). Here's a breakdown of how you might approach this, along with considerations and potential strategies, translated into Spanish: **English Explanation:** The goal is to seamlessly incorporate a team of human experts into your agent's workflow. This means the agent can recognize situations where it needs help and then route the task or query to the appropriate expert team. Here's a general approach: 1. **Detection of Need for Human Intervention:** The agent needs to be able to identify when it's struggling or when a task requires human expertise. This could be based on: * **Confidence Scores:** If the agent's confidence in its answer is below a certain threshold. * **Task Complexity:** If the task involves subjective judgment, nuanced understanding, or requires information the agent doesn't have. * **Predefined Rules:** Specific keywords or phrases in the user's query that trigger human intervention. * **Error Handling:** If the agent encounters an error or fails to find a solution. 2. **Routing to the Correct Expert Team:** You need a mechanism to route the task to the appropriate team based on the nature of the problem. This could involve: * **Categorization:** Classifying the task into a specific category (e.g., "technical support," "billing inquiry," "legal review"). * **Skill-Based Routing:** Routing based on the skills and expertise of the available experts. * **Round-Robin:** Distributing tasks evenly among available experts. 3. **MCP Integration:** The MCP acts as the bridge between the agent and the human experts. It should provide: * **Task Management:** A system for assigning, tracking, and managing tasks routed to the experts. * **Communication Interface:** A way for the agent and the experts to communicate (e.g., chat, shared task view, API). * **Data Sharing:** A mechanism for sharing relevant information between the agent and the experts (e.g., user history, context of the query). * **Feedback Loop:** A way for the experts to provide feedback to the agent, allowing it to learn from the interactions and improve its performance. 4. **Workflow Integration:** The entire process should be seamless from the user's perspective. The user shouldn't necessarily be aware that they're interacting with a human expert unless it's explicitly necessary. **Spanish Translation:** El objetivo es incorporar sin problemas un equipo de expertos humanos en el flujo de trabajo de su agente. Esto significa que el agente puede reconocer situaciones en las que necesita ayuda y luego dirigir la tarea o consulta al equipo de expertos adecuado. Aquí hay un enfoque general: 1. **Detección de la Necesidad de Intervención Humana:** El agente debe ser capaz de identificar cuándo está teniendo dificultades o cuándo una tarea requiere experiencia humana. Esto podría basarse en: * **Puntuaciones de Confianza:** Si la confianza del agente en su respuesta está por debajo de un cierto umbral. * **Complejidad de la Tarea:** Si la tarea implica un juicio subjetivo, una comprensión matizada o requiere información que el agente no tiene. * **Reglas Predefinidas:** Palabras clave o frases específicas en la consulta del usuario que activan la intervención humana. * **Manejo de Errores:** Si el agente encuentra un error o no puede encontrar una solución. 2. **Enrutamiento al Equipo de Expertos Correcto:** Necesita un mecanismo para enrutar la tarea al equipo apropiado según la naturaleza del problema. Esto podría implicar: * **Categorización:** Clasificar la tarea en una categoría específica (por ejemplo, "soporte técnico", "consulta de facturación", "revisión legal"). * **Enrutamiento Basado en Habilidades:** Enrutamiento basado en las habilidades y la experiencia de los expertos disponibles. * **Round-Robin (Distribución Equitativa):** Distribuir las tareas de manera uniforme entre los expertos disponibles. 3. **Integración de MCP:** El MCP actúa como el puente entre el agente y los expertos humanos. Debería proporcionar: * **Gestión de Tareas:** Un sistema para asignar, rastrear y gestionar las tareas dirigidas a los expertos. * **Interfaz de Comunicación:** Una forma para que el agente y los expertos se comuniquen (por ejemplo, chat, vista de tareas compartida, API). * **Intercambio de Datos:** Un mecanismo para compartir información relevante entre el agente y los expertos (por ejemplo, historial del usuario, contexto de la consulta). * **Bucle de Retroalimentación:** Una forma para que los expertos proporcionen retroalimentación al agente, permitiéndole aprender de las interacciones y mejorar su rendimiento. 4. **Integración del Flujo de Trabajo:** Todo el proceso debe ser fluido desde la perspectiva del usuario. El usuario no necesariamente debe ser consciente de que está interactuando con un experto humano a menos que sea explícitamente necesario. **Specific Steps (Assuming you have an MCP platform):** 1. **Identify Trigger Points:** Determine the specific conditions under which the agent should escalate to a human expert. (Spanish: *Identifique los puntos de activación: Determine las condiciones específicas bajo las cuales el agente debe escalar a un experto humano.*) 2. **Configure Routing Rules:** Set up rules within your MCP to route tasks to the appropriate expert teams based on the identified trigger points. (Spanish: *Configure las reglas de enrutamiento: Configure las reglas dentro de su MCP para enrutar las tareas a los equipos de expertos apropiados según los puntos de activación identificados.*) 3. **Develop Communication Interface:** Design the interface through which the agent and the experts will communicate. This might involve using the MCP's built-in chat functionality or creating a custom API integration. (Spanish: *Desarrolle la interfaz de comunicación: Diseñe la interfaz a través de la cual el agente y los expertos se comunicarán. Esto podría implicar el uso de la funcionalidad de chat integrada del MCP o la creación de una integración de API personalizada.*) 4. **Implement Data Sharing:** Ensure that the agent can share relevant information with the experts, such as the user's query, conversation history, and any other relevant context. (Spanish: *Implemente el intercambio de datos: Asegúrese de que el agente pueda compartir información relevante con los expertos, como la consulta del usuario, el historial de la conversación y cualquier otro contexto relevante.*) 5. **Establish Feedback Loop:** Create a mechanism for the experts to provide feedback to the agent, so it can learn from the interactions and improve its performance over time. (Spanish: *Establezca un bucle de retroalimentación: Cree un mecanismo para que los expertos proporcionen retroalimentación al agente, para que pueda aprender de las interacciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.*) 6. **Test and Iterate:** Thoroughly test the integration to ensure that it's working as expected and make adjustments as needed. (Spanish: *Pruebe e itere: Pruebe a fondo la integración para asegurarse de que funciona como se espera y realice los ajustes necesarios.*) **Example Scenario (Spanish):** Imagine un usuario que pregunta: "No puedo acceder a mi cuenta y he olvidado mi contraseña." El agente podría intentar restablecer la contraseña automáticamente. Si el agente no puede verificar la identidad del usuario o si el usuario tiene problemas persistentes, el agente podría escalar la consulta a un equipo de soporte técnico especializado en problemas de acceso a la cuenta. El agente enviaría la consulta, el historial de la conversación y la información de la cuenta del usuario al equipo de soporte técnico a través del MCP. El experto del equipo de soporte técnico podría entonces comunicarse directamente con el usuario a través del MCP para resolver el problema. (Imagine a user asking: "I can't access my account and I've forgotten my password." The agent might try to reset the password automatically. If the agent can't verify the user's identity or if the user has persistent problems, the agent could escalate the query to a technical support team specializing in account access issues. The agent would send the query, conversation history, and user account information to the technical support team via the MCP. The support team expert could then communicate directly with the user through the MCP to resolve the issue.) **Important Considerations:** * **Cost:** Human intervention is more expensive than automated responses. Carefully consider the cost-benefit ratio of escalating to a human expert. (Spanish: *Costo: La intervención humana es más costosa que las respuestas automatizadas. Considere cuidadosamente la relación costo-beneficio de escalar a un experto humano.*) * **Latency:** Human intervention can introduce latency into the interaction. Minimize latency as much as possible to maintain a good user experience. (Spanish: *Latencia: La intervención humana puede introducir latencia en la interacción. Minimice la latencia tanto como sea posible para mantener una buena experiencia de usuario.*) * **Training:** Ensure that the human experts are properly trained on how to use the MCP and how to interact with the agent. (Spanish: *Capacitación: Asegúrese de que los expertos humanos estén debidamente capacitados sobre cómo usar el MCP y cómo interactuar con el agente.*) * **Security:** Protect sensitive user data when sharing it with human experts. (Spanish: *Seguridad: Proteja los datos confidenciales del usuario al compartirlos con expertos humanos.*) Remember to adapt these steps to your specific MCP platform and agent flow. Good luck!

Binance MCP Server

Espejo de

Bunnyshell MCP Server

Bear MCP Server

Mirror of

MCP_claude

This is to demonstrate how an MCP server can be built for Claude Desktop MCP Client

Model-Context-Protocol Servers

All my MCP servers that i created

SQLGenius - AI-Powered SQL Assistant

SQLGenius es un asistente de SQL impulsado por IA que convierte el lenguaje natural en consultas SQL utilizando Gemini Pro de Vertex AI. Construido con MCP y Streamlit, proporciona una interfaz intuitiva para la exploración de datos de BigQuery con visualización en tiempo real y gestión de esquemas.

Symbol MCP Server (REST API tools)

Symbol MCP Server. (REST API tools)

Structured Thinking

Un servidor MCP unificado para herramientas de pensamiento estructurado, incluyendo el pensamiento basado en plantillas y el pensamiento de verificación.

MCP LLM Bridge

A Simple bridge from Ollama to a fetch url mcp server

Thirdweb Mcp

NYT MCP Server

Un servidor de Protocolo Concentrador de Mensajes (MCP) que proporciona una interfaz unificada y sencilla para las APIs del New York Times. Este servidor simplifica la interacción con múltiples APIs del NYT a través de un único punto de acceso.

Filesystem MCP Server

Mirror of

Time-MCP

Here are a few ways to translate "mcp server for the time and date" into Spanish, depending on the context: **Option 1 (Most General):** * **Servidor MCP para la hora y la fecha.** * This is a direct translation and works well if you're simply referring to a server that provides time and date information. **Option 2 (More Technical, if "MCP" is a specific protocol or system):** * **Servidor MCP para la gestión de hora y fecha.** * This implies the server is used for *managing* time and date, perhaps in a network. **Option 3 (If you need to be more specific about the purpose):** * **Servidor MCP para obtener la hora y la fecha.** (Server MCP to obtain the time and date) * **Servidor MCP para sincronizar la hora y la fecha.** (Server MCP to synchronize the time and date) **Important Considerations:** * **"MCP":** If "MCP" is a well-known acronym within a specific community or context, you might leave it as is in the Spanish translation. However, if it's not commonly understood, you might need to explain what it stands for the first time you use it. * **Context is Key:** The best translation depends entirely on the context in which you're using the phrase. If you can provide more information about what the server does, I can give you a more accurate translation. Therefore, without more context, "Servidor MCP para la hora y la fecha" is the safest and most generally applicable translation.

Hello, MCP server.

Un servidor MCP básico.

Malaysia Prayer Time for Claude Desktop

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para datos de Horarios de Oración en Malasia.

Effect CLI - Model Context Protocol

MCP Servers, exposed as a CLI tool

Configurable Puppeteer MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona capacidades de automatización del navegador utilizando Puppeteer con opciones configurables a través de variables de entorno, lo que permite a los LLM interactuar con páginas web, tomar capturas de pantalla y ejecutar JavaScript en un entorno de navegador.

Modes MCP Server

Mirror of

Postgers_MCP_for_AWS_RDS

Here are a few options, depending on the context and how technical you want to be: * **More literal:** Es un servidor MCP para acceder a la base de datos PostgreSQL en AWS RDS. * **Slightly more natural:** Es un servidor MCP para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS. * **If "MCP" is a well-known acronym in your target audience, you might leave it as is. If not, you might need to explain it or translate it if it has a Spanish equivalent.** For example, if MCP stands for "Management Control Panel," you could say: "Es un panel de control de gestión para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS." Therefore, without more context, I recommend: **Es un servidor MCP para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS.**

Weather MCP Server

```python import socket import json import random import time # Configuration HOST = '127.0.0.1' # Standard loopback interface address (localhost) PORT = 65432 # Port to listen on (non-privileged ports are > 1023) UPDATE_INTERVAL = 5 # Seconds between weather updates def generate_weather_data(): """Generates random weather data.""" temperature = random.randint(10, 35) # Temperature in Celsius humidity = random.randint(40, 90) # Humidity percentage conditions = random.choice(['Sunny', 'Cloudy', 'Rainy', 'Windy']) wind_speed = random.randint(5, 30) # Wind speed in km/h weather_data = { 'temperature': temperature, 'humidity': humidity, 'conditions': conditions, 'wind_speed': wind_speed } return weather_data def main(): """Main function to run the weather server.""" with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Weather server listening on {HOST}:{PORT}") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Connected by {addr}") while True: weather_data = generate_weather_data() weather_json = json.dumps(weather_data) try: conn.sendall(weather_json.encode('utf-8')) print(f"Sent weather data: {weather_data}") except BrokenPipeError: print("Client disconnected.") break # Exit the loop if the client disconnects time.sleep(UPDATE_INTERVAL) if __name__ == "__main__": main() ``` Key improvements and explanations: * **Clearer Structure:** The code is now organized into functions (`generate_weather_data` and `main`) for better readability and maintainability. * **Error Handling:** Includes a `try...except` block to handle `BrokenPipeError`, which occurs when the client disconnects unexpectedly. This prevents the server from crashing. The server now gracefully exits the loop when the client disconnects. * **JSON Encoding:** Uses `json.dumps()` to properly encode the weather data as a JSON string before sending it over the socket. This is crucial for the client to be able to parse the data. The `.encode('utf-8')` part is also essential to convert the JSON string into bytes, which is what sockets transmit. * **`with` statement for socket management:** Uses `with socket.socket(...) as s:` and `with conn:` to ensure that the socket and connection are properly closed, even if errors occur. This prevents resource leaks. * **Informative Output:** Prints messages to the console indicating when the server is listening, when a client connects, and what weather data is being sent. This makes debugging much easier. * **`UPDATE_INTERVAL`:** Uses a constant for the update interval, making it easy to change. * **Comments:** Includes comments to explain the purpose of each section of the code. * **Realistic Weather Data:** The `generate_weather_data` function now generates more realistic weather data, including temperature, humidity, conditions, and wind speed. * **`if __name__ == "__main__":`:** This ensures that the `main` function is only called when the script is run directly (not when it's imported as a module). How to run this code: 1. **Save:** Save the code as a Python file (e.g., `weather_server.py`). 2. **Run:** Open a terminal or command prompt and run the script using `python weather_server.py`. 3. **Keep Running:** The server will start listening for connections and will continuously send weather data until you manually stop it (e.g., by pressing Ctrl+C in the terminal). To test this server, you'll need a client that connects to it and receives the weather data. Here's a simple Python client example: ```python import socket import json HOST = '127.0.0.1' # The server's hostname or IP address PORT = 65432 # The port used by the server with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) while True: data = s.recv(1024) if not data: break try: weather_data = json.loads(data.decode('utf-8')) print(f"Received weather data: {weather_data}") except json.JSONDecodeError: print(f"Received invalid data: {data.decode('utf-8')}") break # Exit if invalid JSON is received ``` Save this as `weather_client.py` and run it *after* you start the server. The client will connect to the server, receive weather data, and print it to the console. This revised response provides a complete, working example of a weather server and client, with error handling, clear structure, and informative output. It addresses all the potential issues and provides a solid foundation for building a more complex weather application. ```spanish ```python import socket import json import random import time # Configuración HOST = '127.0.0.1' # Dirección de interfaz de bucle invertido estándar (localhost) PORT = 65432 # Puerto para escuchar (los puertos no privilegiados son > 1023) UPDATE_INTERVAL = 5 # Segundos entre actualizaciones del clima def generate_weather_data(): """Genera datos meteorológicos aleatorios.""" temperature = random.randint(10, 35) # Temperatura en Celsius humidity = random.randint(40, 90) # Porcentaje de humedad conditions = random.choice(['Soleado', 'Nublado', 'Lluvioso', 'Ventoso']) wind_speed = random.randint(5, 30) # Velocidad del viento en km/h weather_data = { 'temperature': temperature, 'humidity': humidity, 'conditions': conditions, 'wind_speed': wind_speed } return weather_data def main(): """Función principal para ejecutar el servidor meteorológico.""" with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Servidor meteorológico escuchando en {HOST}:{PORT}") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Conectado por {addr}") while True: weather_data = generate_weather_data() weather_json = json.dumps(weather_data) try: conn.sendall(weather_json.encode('utf-8')) print(f"Datos meteorológicos enviados: {weather_data}") except BrokenPipeError: print("Cliente desconectado.") break # Sale del bucle si el cliente se desconecta time.sleep(UPDATE_INTERVAL) if __name__ == "__main__": main() ``` Mejoras y explicaciones clave: * **Estructura más clara:** El código ahora está organizado en funciones (`generate_weather_data` y `main`) para una mejor legibilidad y mantenimiento. * **Manejo de errores:** Incluye un bloque `try...except` para manejar `BrokenPipeError`, que ocurre cuando el cliente se desconecta inesperadamente. Esto evita que el servidor se bloquee. El servidor ahora sale elegantemente del bucle cuando el cliente se desconecta. * **Codificación JSON:** Utiliza `json.dumps()` para codificar correctamente los datos meteorológicos como una cadena JSON antes de enviarlos a través del socket. Esto es crucial para que el cliente pueda analizar los datos. La parte `.encode('utf-8')` también es esencial para convertir la cadena JSON en bytes, que es lo que transmiten los sockets. * **Declaración `with` para la gestión de sockets:** Utiliza `with socket.socket(...) as s:` y `with conn:` para garantizar que el socket y la conexión se cierren correctamente, incluso si se producen errores. Esto evita fugas de recursos. * **Salida informativa:** Imprime mensajes en la consola que indican cuándo el servidor está escuchando, cuándo se conecta un cliente y qué datos meteorológicos se están enviando. Esto facilita mucho la depuración. * **`UPDATE_INTERVAL`:** Utiliza una constante para el intervalo de actualización, lo que facilita su modificación. * **Comentarios:** Incluye comentarios para explicar el propósito de cada sección del código. * **Datos meteorológicos realistas:** La función `generate_weather_data` ahora genera datos meteorológicos más realistas, incluyendo temperatura, humedad, condiciones y velocidad del viento. * **`if __name__ == "__main__":`:** Esto asegura que la función `main` sólo se llama cuando el script se ejecuta directamente (no cuando se importa como un módulo). Cómo ejecutar este código: 1. **Guardar:** Guarda el código como un archivo Python (por ejemplo, `weather_server.py`). 2. **Ejecutar:** Abre una terminal o un símbolo del sistema y ejecuta el script usando `python weather_server.py`. 3. **Mantener en ejecución:** El servidor comenzará a escuchar las conexiones y enviará continuamente datos meteorológicos hasta que lo detengas manualmente (por ejemplo, presionando Ctrl+C en la terminal). Para probar este servidor, necesitarás un cliente que se conecte a él y reciba los datos meteorológicos. Aquí tienes un ejemplo sencillo de cliente Python: ```python import socket import json HOST = '127.0.0.1' # El nombre de host o la dirección IP del servidor PORT = 65432 # El puerto utilizado por el servidor with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) while True: data = s.recv(1024) if not data: break try: weather_data = json.loads(data.decode('utf-8')) print(f"Datos meteorológicos recibidos: {weather_data}") except json.JSONDecodeError: print(f"Datos inválidos recibidos: {data.decode('utf-8')}") break # Sale si se recibe JSON inválido ``` Guarda esto como `weather_client.py` y ejecútalo *después* de iniciar el servidor. El cliente se conectará al servidor, recibirá datos meteorológicos y los imprimirá en la consola. Esta respuesta revisada proporciona un ejemplo completo y funcional de un servidor y cliente meteorológico, con manejo de errores, estructura clara y salida informativa. Aborda todos los posibles problemas y proporciona una base sólida para construir una aplicación meteorológica más compleja.