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:
- Trigger en Supabase: Cuando se crea o modifica un proyecto, un trigger envía un webhook directamente al servicio
- Procesamiento con retraso controlado: Para nuevas inserciones, se aplica un retraso de 20 segundos para evitar condiciones de carrera
- Reintentos automáticos: En caso de fallos, el sistema reintenta hasta 3 veces con backoff exponencial (2, 4, 8 segundos)
- 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
yproyecto_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
- Instalar dependencias:
npm install
-
Configurar variables de entorno (crear archivo
.env
en la raíz del proyecto) -
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
- 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
- Crea una cuenta en Railway si aún no tienes una.
Despliegue
- En Railway, crea un nuevo proyecto desde GitHub
- Selecciona el repositorio
mcp-vector-sync
- Railway detectará automáticamente el Dockerfile
- Configura las variables de entorno en la sección "Variables"
- 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 específicoget-sync-status
: Obtiene el estado de sincronización de un tenantcontrol-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:
- Haz cambios en el código
- Actualiza la versión en
package.json
- Haz commit y push a GitHub
- 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
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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.
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