MCP Custom Tools

Un servidor MCP (Model Context Protocol) personalizado con un conjunto completo de herramientas para fecha/hora, manejo de archivos, información del sistema, procesamiento de texto y operaciones web.

- ✅ Servidor MCP completo implementado desde cero
- ✅ Gestión moderna de dependencias conpyproject.toml
- ✅ 30+ herramientas personalizadas organizadas por categorías
- ✅ Comunicación asíncrona con soporte para stdio
- ✅ Logging configurable y manejo de errores robusto
- ✅ CLI integrado con opciones flexibles

- current_time- Obtener fecha y hora actual
- format_timestamp- Formatear timestamp a formato legible
- calculate_age- Calcular edad a partir de fecha de nacimiento
- days_between- Calcular días entre dos fechas
- month_calendar- Generar calendario mensual

- read_file- Leer contenido de archivo (async/sync)
- file_info- Obtener información detallada de archivo
- list_directory- Listar contenido de directorio
- calculate_hash- Calcular hash MD5/SHA256 de archivo
- search_files- Buscar archivos por patrón

- system_info- Información general del sistema
- cpu_info- Información detallada de CPU
- memory_info- Información de memoria RAM
- disk_info- Información de discos y almacenamiento
- network_info- Información de interfaces de red
- process_list- Lista de procesos en ejecución
- environment_vars- Variables de entorno del sistema

- word_count- Contar palabras, líneas y caracteres
- search_replace- Búsqueda y reemplazo con regex
- extract_emails- Extraer direcciones de email
- extract_urls- Extraer URLs de texto
- text_analysis- Análisis detallado de texto
- encode_decode- Codificación/decodificación de texto
- generate_hash- Generar hash de texto
- split_text- Dividir texto en chunks

- http_request- Realizar peticiones HTTP
- parse_url- Parsear y analizar URLs
- build_url- Construir URLs desde componentes
- url_encode_decode- Codificar/decodificar URLs
- validate_url- Validar formato y accesibilidad
- extract_domain- Extraer información de dominio

- Python 3.10+
- uv(gestor de paquetes y entornos virtuales moderno)

# Clonar el repositorio git clone <repository-url> cd mcp-custom-tools # Instalar uv (si no lo tienes) curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Instalar dependencias y crear entorno virtual automáticamente uv sync # Instalar dependencias de desarrollo uv sync --group dev # Verificar instalación uv run mcp-server --help

# Método recomendado - usando el script instalado uv run mcp-server # Con nivel de logging específico uv run mcp-server --log-level DEBUG # Con configuración personalizada uv run mcp-server --log-level INFO --name "Mi Servidor MCP" --version "1.0.0" # Método alternativo - usando módulo Python uv run python -m mcp_custom_tools.server # Con configuración personalizada usando módulo uv run python -m mcp_custom_tools.server --log-level INFO --name "Custom Server"

# ✅ Correcto uv run mcp-server # ❌ Error - No funciona mcp-server

{ "mcpServers": { "mcp-custom-tools": { "command": "uv", "args": [ "run", "mcp-server", "--log-level", "INFO" ], "cwd": "/path/to/mcp-custom-tools" } } }

Ejemplos de rutas por sistema operativo:

// Windows "cwd": "C:\\Users\\TuUsuario\\mcp-custom-tools" // macOS/Linux "cwd": "/home/tuusuario/mcp-custom-tools" // o "cwd": "~/mcp-custom-tools"

Para otros clientes que soporten MCP, usar la siguiente configuración base:

{ "name": "mcp-custom-tools", "command": ["uv", "run", "mcp-server"], "args": ["--log-level", "INFO"], "cwd": "/path/to/mcp-custom-tools" }

- Reinicia Claude Desktopdespués de modificar la configuración
- Abre una nueva conversaciónen Claude
- Verifica las herramientasescribiendo: "¿Qué herramientas tienes disponibles?"
- Prueba una herramientacomo: "¿Qué hora es ahora?"

Si el comando 'mcp-server' no se reconoce:

Este es el error más común en Windows. El script se instala en el entorno virtual pero no está en PATH global.

# ❌ Error común mcp-server # Error: 'mcp-server' no se reconoce como comando # ✅ Solución uv run mcp-server

- Verificar que"cwd"apunte al directorio correcto del proyecto
- Verificar uv: Comprobar que uv esté instalado:uv --version
- Sincronizar proyecto: Ejecutaruv syncen el directorio del proyecto
- Revisar logs: Verificar logs en Claude Desktop (Ver > Herramientas de desarrollador)
- Probar manualmente:uv run mcp-server --log-level DEBUGdesde el directorio del proyecto

# Probar el servidor directamente uv run mcp-server --log-level DEBUG # Verificar herramientas disponibles uv run python -c "from mcp_custom_tools.tools import get_available_tools; print(list(get_available_tools().keys()))" # Verificar que uv funciona correctamente uv run python --version # Verificar instalación del paquete uv run python -c "import mcp_custom_tools; print('Instalación OK')"

mcp-custom-tools/ ├── src/ │ └── mcp_custom_tools/ │ ├── __init__.py │ ├── server.py │ └── tools/ │ ├── __init__.py │ ├── datetime_tools.py │ ├── file_tools.py │ ├── system_tools.py │ ├── text_tools.py │ └── web_tools.py ├── pyproject.toml ├── README.md └── .gitignore

# Instalar dependencias de desarrollo uv sync --group dev # Ejecutar linting black src/ isort src/ flake8 src/ mypy src/ # Ejecutar tests pytest # Ejecutar tests con cobertura pytest --cov=mcp_custom_tools

def my_new_tool(args: Dict[str, Any]) -> str: """Mi nueva herramienta.""" # Implementación return "resultado"

def register_my_tools(tools: Dict[str, Dict[str, Any]]) -> None: tools["my_tool"] = { "description": "Descripción de mi herramienta", "handler": my_new_tool, "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "param": {"type": "string", "description": "Parámetro"} }, "required": ["param"] } }

- Importar y registrar entools/__init__.py

- mcp- Protocolo MCP core
- httpx- Peticiones HTTP async
- aiofiles- Operaciones de archivo async
- psutil- Información del sistema
- click- CLI framework

- black- Formateo de código
- isort- Ordenamiento de imports
- mypy- Type checking
- flake8- Linting
- pytest- Testing framework

MIT License - ver archivo LICENSE para detalles.
- Fork el proyecto
- Crear rama de feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
- Commit cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
- Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
- Abrir Pull Request

Para reportar bugs o solicitar features, crear un issue en GitHub.

- Implementación inicial del servidor MCP
- 30+ herramientas personalizadas
- Gestión con pyproject.toml
- CLI integrado
- Documentación completa

Manage task backlogs using a file-based JSON storage system.

Carryo is a remote MCP server for sharing Claude or ChatGPT-created HTML artifacts as live links.

MCP server that reads and writes the system clipboard — tables, text, code, JSON, URLs, images, and more. Preserves spreadsheet structure (rows/columns) that is lost when pasting into Claude directly. Claude can also write results back to your clipboard.

Read and edit Word (.docx) documents with track changes, comments, footnotes, and structural validation. 18 tools with OOXML-level paraId validation and document auditing.

Read and write data from Microsoft Excel files. Supports text, formulas, sheet creation, and Windows-only live editing.

Give AI a "send file" capability via P2P (Local-first)

Run Your Job Search From Your AI Assistant

An MCP server for content summarization, supporting web scraping, file reading, and direct model calls.

Interact with Google Docs and Google Drive for document creation, editing, and file management, with support for shared drives.

Universal MCP Server for Google Stitch. Connect AI agents to your UI designs.