mcp-camptocamp
Exposes the Camptocamp.org API to LLMs, enabling querying of alpine routes, summit altitudes, and course descriptions with reliable data to avoid hallucinations.
README
mcp-camptocamp
Serveur MCP (Model Context Protocol) exposant l'API Camptocamp.org aux LLMs. Permet d'interroger des données fiables et à jour sur les itinéraires alpins, les altitudes de sommets et les descriptions de courses — en évitant les hallucinations sur les données d'alpinisme.
<!-- mcp-name: io.github.olaurendeau/mcp-camptocamp -->
Outils disponibles
| Outil | Description |
|---|---|
search_routes |
Recherche des itinéraires par mot-clé (retourne ID, titre, activités, altitude, cotation) |
get_route |
Détail complet d'un itinéraire par ID (description, cotations, dénivelé, matériel) |
search_waypoints |
Recherche des points de passage par nom (sommets, refuges, bivouacs…) |
get_waypoint |
Détail d'un point de passage par ID (altitude, coordonnées GPS, description) |
Installation
npm (recommandé)
Prérequis : Node.js 18+
Claude Desktop — ajouter dans la configuration :
{
"mcpServers": {
"camptocamp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@olaurendeau/mcp-camptocamp"]
}
}
}
Cursor — ajouter dans ~/.cursor/mcp.json ou .cursor/mcp.json :
{
"mcpServers": {
"camptocamp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@olaurendeau/mcp-camptocamp"]
}
}
}
Docker
Prérequis : Docker
{
"mcpServers": {
"camptocamp": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/olaurendeau/mcp-camptocamp:latest"]
}
}
}
Pour construire l'image localement :
docker compose build mcp
Puis utiliser l'image locale mcp-camptocamp-mcp à la place de ghcr.io/olaurendeau/mcp-camptocamp:latest.
Développement
Prérequis : Docker et Docker Compose
Toutes les commandes npm passent par Docker via le Makefile :
make install # Installer les dépendances
make test # Lancer les tests
make lint # Vérification des types
make test-watch # Tests en mode watch
make build # Compiler TypeScript
make docker-build # Construire l'image de production
make help # Liste toutes les commandes
Publication
La publication est automatisée via GitHub Actions à chaque tag v* (ex. v1.0.1).
Première publication
Étape 1 — Publier une première fois manuellement (une seule fois, avec ta 2FA) :
make login # authentification interactive avec 2FA
make publish # ci + tests + build + npm publish
Les identifiants npm sont stockés localement dans .npm/ (ignoré par git).
Étape 2 — Configurer Trusted Publishing sur npm (remplace le token CI/CD) :
- Va sur npmjs.com → ton package
@olaurendeau/mcp-camptocamp→ Settings - Section Trusted Publisher → choisis GitHub Actions
- Renseigne exactement :
- Organization or user :
olaurendeau - Repository :
mcp-camptocamp - Workflow filename :
publish.yml
- Organization or user :
- (Recommandé) Dans Publishing access, active Require two-factor authentication and disallow tokens
Étape 3 — Publier via GitHub Actions :
git tag v1.0.0
git push origin v1.0.0
Le workflow publie automatiquement sur npm (via OIDC, sans token), GHCR et le registre MCP officiel.
Après le premier push Docker, rendre le package GHCR public : Settings → Packages → mcp-camptocamp → Change visibility.
Publication manuelle
make publish
# Registre MCP (nécessite mcp-publisher installé sur l'hôte)
curl -L "https://github.com/modelcontextprotocol/registry/releases/latest/download/mcp-publisher_$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')_$(uname -m | sed 's/x86_64/amd64/;s/aarch64/arm64/').tar.gz" | tar xz mcp-publisher
./mcp-publisher login github
./mcp-publisher publish
Stack technique
- Runtime : Node.js 22 + TypeScript
- MCP SDK :
@modelcontextprotocol/sdk - Transport : stdio
- Tests : Vitest
- Docker : image multi-stage (
node:22-alpine)
Licence
MIT
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.