mcp-use
mcp-use es un SDK de código abierto y una plataforma en la nube que simplifica la creación e implementación de agentes MCP (Protocolo de contexto del modelo) al proporcionar un único punto final para activar, agregar y administrar servidores MCP sin fricción.
https://mcp-use.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:14/08/2025
¿Qué es mcp-use?
mcp-use es una solución integral que cierra la brecha entre los modelos de IA y las herramientas/servicios externos a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Ofrece tanto bibliotecas de código abierto (disponibles para Python y TypeScript) como una plataforma de nube administrada que se encarga de la implementación, el enrutamiento, la autenticación y el monitoreo del servidor MCP. Las principales empresas como IBM, NVIDIA, Oracle y otras confían en la plataforma, lo que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones de IA que pueden interactuar sin problemas con diversas fuentes de datos y herramientas.
Características Principales de mcp-use
mcp-use es una biblioteca de código abierto y una plataforma en la nube que simplifica la integración de servidores MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) con aplicaciones de IA. Proporciona una puerta de enlace unificada para administrar múltiples servidores MCP, ofreciendo características como autenticación, enrutamiento, monitoreo y opciones de implementación que incluyen servidores alojados, efímeros o locales. La plataforma permite a los desarrolladores conectar fácilmente cualquier LLM a los servidores MCP y construir agentes personalizados sin depender de soluciones de código cerrado.
Gestión Unificada de la Puerta de Enlace: Proporciona un único punto final para enrutar, autenticar y equilibrar la carga de todos los servidores MCP con OAuth, ACL, métricas y capacidades de rastreo integradas
Opciones de Implementación Flexibles: Admite múltiples modelos de implementación, incluidos servidores en la nube totalmente administrados, VM locales en espacio aislado e integración de servidores de terceros
Creación Sencilla de Agentes: Permite la creación de agentes de IA en tan solo unas pocas líneas de código con configuración automática y transmisión de resultados
Características de Seguridad Integradas: Incluye características de seguridad integrales con autenticación, autorización y enrutamiento seguro del servidor
Casos de Uso de mcp-use
Integración de Herramientas Empresariales: Grandes empresas como IBM, NVIDIA y Oracle utilizan mcp-use para integrar sus herramientas internas y fuentes de datos con modelos de IA
Mejora del Entorno de Desarrollo: Integración con herramientas de desarrollo e IDE para proporcionar capacidades de codificación y documentación asistidas por IA
Conexión de Fuentes de Datos: Conexión de modelos de IA a varias fuentes de datos como Google Drive, Slack y bases de datos personalizadas para mejorar el contexto y la funcionalidad
Ventajas
Fácil implementación con una configuración mínima requerida
Características integrales de seguridad y monitoreo
Opciones de implementación flexibles para adaptarse a diferentes necesidades
Desventajas
Dependencia de las capacidades del modelo de IA
Sigue siendo un ecosistema en evolución con posibles problemas de estabilidad
Cómo Usar mcp-use
Instalar mcp-use: Instale la biblioteca usando pip para Python (pip install mcp-use) o npm para TypeScript/JavaScript (npm install mcp-use)
Configurar el entorno: Cargue las variables de entorno usando dotenv y asegúrese de tener Python 3.10+ instalado y las claves API requeridas configuradas
Crear configuración de MCP: Cree un diccionario de configuración que defina sus servidores MCP con los parámetros necesarios, como comando, args y variables de entorno
Inicializar MCPClient: Cree una instancia de MCPClient usando MCPClient.from_dict(config) con su configuración
Configurar LLM: Inicialice su LLM elegido (por ejemplo, OpenAI, Anthropic, Groq, etc.) que admita la llamada de funciones
Crear MCPAgent: Inicialice un MCPAgent con su LLM y MCPClient, especificando parámetros como max_steps
Ejecutar consultas: Use el método agent.run() o agent.astream() para ejecutar consultas y recibir resultados, con astream proporcionando retroalimentación en tiempo real
Manejar los permisos de la herramienta: Cuando se invoquen las herramientas, apruebe su uso a través de las opciones del menú desplegable Permitir para la sesión actual o para uso futuro
Monitorear y depurar: Use el registro (no las sentencias de impresión) para depurar y monitorear la ejecución de la herramienta y las respuestas del servidor
Escalar la implementación: Opcionalmente, implemente en servicios en la nube como Cloudflare para acceso remoto, o use la plataforma en la nube mcp-use para alojamiento administrado
Preguntas Frecuentes de mcp-use
MCP-use es una biblioteca y plataforma en la nube que ayuda a construir e implementar agentes MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). Estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los LLM, de manera similar a cómo USB-C proporciona una forma estandarizada de conectar dispositivos.
Video de mcp-use
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