diegofornalha mcp server tess

Servidor MCP (Model Context Protocol) para integração com a API TESS.

Este projeto implementa um servidor que segue o protocolo MCP para interagir com a API TESS. O servidor expõe ferramentas que permitem:

• Listar e gerenciar agentes
• Executar agentes com mensagens personalizadas
• Gerenciar arquivos e suas associações com agentes
• E muito mais

• Node.js 18+
• Uma chave de API da plataforma TESS

Você pode usar este servidor diretamente no Smithery.ai:

1. Acesse https://smithery.ai/server/@diegofornalha/mcp-server-tess
2. Clique em "Instalar"
3. Configure sua chave de API TESS quando solicitado
4. Pronto! O servidor está disponível para uso com seu LLM favorito

Clone o repositório e instale as dependências:

git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-server-tess.git
cd mcp-server-tess
npm install

1. Crie um arquivo .env baseado no .env.example
2. Adicione sua chave de API da TESS:

TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui
PORT=3000

npm run build

Para iniciar o servidor em modo de produção:

npm start

Para desenvolvimento com recarga automática:

npm run dev

O servidor expõe as seguintes ferramentas via API HTTP:

1. listar_agentes_tess - Lista todos os agentes disponíveis
2. obter_agente_tess - Obtém detalhes de um agente específico
3. executar_agente_tess - Executa um agente com mensagens personalizadas
4. listar_arquivos_agente_tess - Lista arquivos associados a um agente
5. vincular_arquivo_agente_tess - Vincula um arquivo a um agente
6. remover_arquivo_agente_tess - Remove o vínculo de um arquivo com um agente
7. listar_arquivos_tess - Lista todos os arquivos disponíveis
8. obter_arquivo_tess - Obtém detalhes de um arquivo específico
9. enviar_arquivo_tess - Envia um novo arquivo para a plataforma TESS
10. excluir_arquivo_tess - Exclui um arquivo da plataforma TESS

Para executar o servidor usando Docker:

# Construir a imagem
docker build -t mcp-server-tess .

# Executar o container
docker run -p 3000:3000 -e TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui mcp-server-tess

• GET /health - Endpoint de verificação da saúde do servidor
• GET /capabilities - Lista todas as ferramentas disponíveis com suas descrições e parâmetros
• POST /tools/:toolName - Executa uma ferramenta específica (substitua :toolName pelo nome da ferramenta)

Após a instalação no Smithery.ai, você pode usar o servidor com qualquer LLM compatível com MCP:

1. Selecione o servidor @diegofornalha/mcp-server-tess nas configurações do seu LLM
2. As ferramentas da API TESS ficarão disponíveis automaticamente para seu modelo

Para executar um agente:

curl -X POST http://localhost:3000/tools/executar_agente_tess \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "seu_agent_id",
    "model": "tess-ai-light",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Olá, como você está?"}
    ]
  }'

MIT