Este repositorio proporciona una implementación de un servidor MCP (Model Context Protocol) diseñado para gestionar notas adhesivas virtuales. Permite a las herramientas o agentes basados en modelos de IA interactuar con tus notas almacenadas localmente, como crearlas, leerlas o solicitar resúmenes.

Características Principales:

• Añadir Notas: Permite guardar nuevo texto como una nota en un archivo de texto.
• Leer Notas: Recupera y muestra todas las notas guardadas en el archivo.
• Última Nota: Proporciona acceso rápido a la nota añadida más recientemente.
• Prompt para Resumen: Genera un prompt estructurado que incluye todas las notas para facilitar que una IA las resuma.

Pasos de Instalación:

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/ingfcetina/mcp-servers.git
   cd mcp-servers
   

2. Instala uv (si no lo tienes): Sigue las instrucciones para tu sistema operativo en la documentación de 'uv' o en el README original.
3. Crea un entorno virtual con Python 3.10 o superior:

   uv venv --python=3.10 .venv
   

4. Activa el entorno virtual: Las instrucciones varían según tu sistema operativo y shell. Consulta el README original para ver ejemplos específicos (PowerShell, CMD, Bash).
5. Instala las dependencias del SDK de MCP:

   uv pip install "mcp[cli]"
   

Configuración del Servidor (para Clientes MCP):

Los clientes MCP (como GitHub Copilot en VS Code o Claude AI Desktop) necesitan saber cómo iniciar tu servidor. Esta configuración se realiza típicamente en los ajustes del cliente (por ejemplo, en el archivo 'settings.json' de VS Code). Necesitarás proporcionar la siguiente información:

• Un nombre para tu servidor (ej: "Notas Adhesivas").
• El comando que inicia el servidor (ej: 'uv').
• Los argumentos que acompañan al comando. Estos argumentos le indican a 'uv' que ejecute el script principal de tu servidor MCP. Los argumentos serían algo como: '["run", "--with", "mcp[cli]", "mcp", "run", "/ruta/completa/a/tu/repositorio/mcp-servers/project/main.py"]'. Debes reemplazar '/ruta/completa/a/tu/repositorio/mcp-servers' con la ruta real donde clonaste el repositorio en tu máquina.

Uso Básico:

1. Configura tu cliente MCP preferido (ej: VS Code con la extensión MCP, Claude AI Desktop) para conectarse a este servidor usando la configuración descrita arriba y asegurándote de que la ruta al archivo 'main.py' sea correcta.
2. Asegúrate de que el entorno virtual '.venv' donde instalaste las dependencias esté activado en la terminal desde la que se ejecutará el servidor (el cliente MCP puede encargarse de esto si está bien configurado).
3. Inicia el servidor. Esto suele hacerse automáticamente por el cliente MCP al conectarse, pero también puedes iniciarlo manualmente para desarrollo desde el directorio raíz del repositorio (con el entorno virtual activado):

   uv run --with mcp mcp dev project/main.py
   

4. Una vez que el cliente MCP se conecte exitosamente, podrás utilizar las capacidades que ofrece este servidor. Esto incluye invocar las herramientas 'add_note' y 'read_notes', acceder al recurso 'notes://latest', o utilizar el prompt 'note_summary_prompt' a través de las interfaces que el cliente MCP proporcione (como comandos de agente, acceso a recursos por URL, etc.). La forma exacta de interacción dependerá de cómo tu cliente MCP implemente la interfaz de usuario para interactuar con servidores MCP.