
MCP Vector Sync
A multi-tenant service that automatically monitors Supabase database changes, generates OpenAI embeddings, and maintains synchronized vector search capabilities for each tenant's projects.
README
MCP Vector Sync
Servicio MCP para sincronización automática de vectores de búsqueda multi-tenant con Supabase mediante un sistema basado 100% en eventos.
Descripción
Este servicio recibe notificaciones en tiempo real de Supabase cuando hay cambios en la tabla proyectos
, genera embeddings vectoriales utilizando OpenAI, y actualiza la tabla proyecto_vector
manteniendo una búsqueda vectorial eficiente para cada tenant. Implementa el protocolo MCP (Model Context Protocol) para exponer herramientas y recursos de sincronización.
Características
- Sistema basado 100% en eventos (webhooks directos desde Supabase)
- Generación de embeddings con OpenAI
- Procesamiento inmediato de cambios en proyectos
- Sistema de reintentos automáticos con backoff exponencial
- Registro de auditoría para debugging y monitoreo
- Sincronización multi-tenant con aislamiento completo de datos
- Exposición de herramientas MCP para control y monitoreo
- Servidor de health check para supervisión
- Containerizado con Docker para fácil despliegue
- Compatible con Railway para despliegue en producción
Arquitectura de eventos
El sistema utiliza una arquitectura basada completamente en eventos:
- Trigger en Supabase: Cuando se crea o modifica un proyecto, un trigger envía un webhook directamente al servicio
- Procesamiento con retraso controlado: Para nuevas inserciones, se aplica un retraso de 20 segundos para evitar condiciones de carrera
- Reintentos automáticos: En caso de fallos, el sistema reintenta hasta 3 veces con backoff exponencial (2, 4, 8 segundos)
- Registro de auditoría: Todos los intentos se registran en la tabla
webhook_logs
para debugging y monitoreo
Requisitos
- Node.js >= 18
- Supabase con tabla
proyectos
yproyecto_vector
- API Key de OpenAI
- Docker (para despliegue)
Configuración
El servicio utiliza variables de entorno para su configuración:
# Supabase
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your-service-role-key
# OpenAI
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
OPENAI_MODEL=text-embedding-ada-002
# Rate Limiting
RATE_LIMIT_PER_TENANT=100
CONCURRENT_REQUESTS=5
# Logging
LOG_LEVEL=info
Desarrollo Local
- Instalar dependencias:
npm install
-
Configurar variables de entorno (crear archivo
.env
en la raíz del proyecto) -
Ejecutar en modo desarrollo:
npm run dev
Docker
Para ejecutar el servicio con Docker:
# Construir la imagen
docker build -t mcp-vector-sync .
# Ejecutar el contenedor
docker run -p 3000:3000 --env-file .env mcp-vector-sync
O con Docker Compose:
docker-compose up
Despliegue en Railway
Preparación
- Crea un repositorio en GitHub y sube el código:
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://github.com/tu-usuario/mcp-vector-sync.git
git push -u origin main
- Crea una cuenta en Railway si aún no tienes una.
Despliegue
- En Railway, crea un nuevo proyecto desde GitHub
- Selecciona el repositorio
mcp-vector-sync
- Railway detectará automáticamente el Dockerfile
- Configura las variables de entorno en la sección "Variables"
- Despliega el servicio
Railway utilizará el archivo railway.json
para configurar el deployment y el Dockerfile para construir la imagen.
Monitoreo
Una vez desplegado, puedes monitorear el servicio usando el endpoint /health
:
https://tu-proyecto.railway.app/health
Endpoint de Webhook
El sistema recibe webhooks en el siguiente endpoint:
https://tu-proyecto.railway.app/webhook/project-update
El payload esperado para el webhook debe incluir:
{
"inmobiliaria_id": "uuid-del-tenant",
"project_id": "uuid-del-proyecto",
"event": "INSERT|UPDATE",
"timestamp": "2025-03-22T17:45:00Z"
}
Herramientas MCP
El servicio expone las siguientes herramientas MCP:
sync-tenant
: Fuerza la sincronización para un tenant específicoget-sync-status
: Obtiene el estado de sincronización de un tenantcontrol-monitor
: Inicia o detiene el monitor de sincronización
Solución de problemas
- Si hay errores con la generación de embeddings, verifica tu API key de OpenAI
- Para problemas de conexión con Supabase, asegúrate de que la URL y la service key sean correctas
- Revisa los logs en
webhook_logs
para diagnosticar problemas de webhooks - Logs detallados se pueden habilitar con
LOG_LEVEL=debug
Mantenimiento
Para actualizar el servicio:
- Haz cambios en el código
- Actualiza la versión en
package.json
- Haz commit y push a GitHub
- Railway detectará los cambios y redesplegará automáticamente
Consideraciones de seguridad
- Nunca incluyas credenciales o API keys en el código fuente
- Utiliza variables de entorno para toda la configuración sensible
- Asegúrate de que la service role key de Supabase tenga solo los permisos necesarios
- En entornos de producción, considera implementar autenticación para los webhooks
- Configura límites de tasa (rate limiting) para proteger contra ataques DoS
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.