qtoexdj mcp vector sync

qtoexdj mcp vector sync avatar

by qtoexdj

primer mcp

What is qtoexdj mcp vector sync

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:

  1. Trigger en Supabase: Cuando se crea o modifica un proyecto, un trigger envía un webhook directamente al servicio
  2. Procesamiento con retraso controlado: Para nuevas inserciones, se aplica un retraso de 20 segundos para evitar condiciones de carrera
  3. Reintentos automáticos: En caso de fallos, el sistema reintenta hasta 3 veces con backoff exponencial (2, 4, 8 segundos)
  4. 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 y proyecto_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

  1. Instalar dependencias:
npm install
  1. Configurar variables de entorno (crear archivo .env en la raíz del proyecto)

  2. 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

  1. 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
  1. Crea una cuenta en Railway si aún no tienes una.

Despliegue

  1. En Railway, crea un nuevo proyecto desde GitHub
  2. Selecciona el repositorio mcp-vector-sync
  3. Railway detectará automáticamente el Dockerfile
  4. Configura las variables de entorno en la sección "Variables"
  5. 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 específico
  • get-sync-status: Obtiene el estado de sincronización de un tenant
  • control-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:

  1. Haz cambios en el código
  2. Actualiza la versión en package.json
  3. Haz commit y push a GitHub
  4. 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

Leave a Comment

Frequently Asked Questions

What is MCP?

MCP (Model Context Protocol) is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications, providing a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.

What are MCP Servers?

MCP Servers are lightweight programs that expose specific capabilities through the standardized Model Context Protocol. They act as bridges between LLMs like Claude and various data sources or services, allowing secure access to files, databases, APIs, and other resources.

How do MCP Servers work?

MCP Servers follow a client-server architecture where a host application (like Claude Desktop) connects to multiple servers. Each server provides specific functionality through standardized endpoints and protocols, enabling Claude to access data and perform actions through the standardized protocol.

Are MCP Servers secure?

Yes, MCP Servers are designed with security in mind. They run locally with explicit configuration and permissions, require user approval for actions, and include built-in security features to prevent unauthorized access and ensure data privacy.

Related MCP Servers

chrisdoc hevy mcp avatar

chrisdoc hevy mcp

mcp
sylphlab pdf reader mcp avatar

sylphlab pdf reader mcp

An MCP server built with Node.js/TypeScript that allows AI agents to securely read PDF files (local or URL) and extract text, metadata, or page counts. Uses pdf-parse.

pdf-parsetypescriptnodejs
aashari mcp server atlassian bitbucket avatar

aashari mcp server atlassian bitbucket

Node.js/TypeScript MCP server for Atlassian Bitbucket. Enables AI systems (LLMs) to interact with workspaces, repositories, and pull requests via tools (list, get, comment, search). Connects AI directly to version control workflows through the standard MCP interface.

atlassianrepositorymcp
aashari mcp server atlassian confluence avatar

aashari mcp server atlassian confluence

Node.js/TypeScript MCP server for Atlassian Confluence. Provides tools enabling AI systems (LLMs) to list/get spaces & pages (content formatted as Markdown) and search via CQL. Connects AI seamlessly to Confluence knowledge bases using the standard MCP interface.

atlassianmcpconfluence
prisma prisma avatar

prisma prisma

Next-generation ORM for Node.js & TypeScript | PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, SQLite, MongoDB and CockroachDB

cockroachdbgomcp
Zzzccs123 mcp sentry avatar

Zzzccs123 mcp sentry

mcp sentry for typescript sdk

mcptypescript
zhuzhoulin dify mcp server avatar

zhuzhoulin dify mcp server

mcp
zhongmingyuan mcp my mac avatar

zhongmingyuan mcp my mac

mcp
zhixiaoqiang desktop image manager mcp avatar

zhixiaoqiang desktop image manager mcp

MCP 服务器,用于管理桌面图片、查看详情、压缩、移动等(完全让Trae实现)

mcp
zhixiaoqiang antd components mcp avatar

zhixiaoqiang antd components mcp

An MCP service for Ant Design components query | 一个减少 Ant Design 组件代码生成幻觉的 MCP 服务,包含系统提示词、组件文档、API 文档、代码示例和更新日志查询

designantdapi

Submit Your MCP Server

Share your MCP server with the community

Submit Now