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Exemplo de Servidor MCP

Exemplo de Servidor MCP

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github.com/gabrielfroesDeveloper Tools82Updated 68w ago

About Exemplo de Servidor MCP

Exemplo de Servidor MCP is a Node.js and TypeScript sample MCP server created for educational purposes. It provides two weather tools backed by the US National Weather Service API and validates inputs with Zod. The code is organized in layers inspired by Domain-Driven Design.

Key features

  1. 01get-alerts tool for active weather alerts by state
  2. 02get-forecast tool for forecasts by coordinates
  3. 03Input validation using Zod
  4. 04Communication over stdio using the MCP SDK

Use cases

  1. 01Learning how to build an MCP server that calls an external API
  2. 02Referencing a layered folder structure for a TypeScript MCP project

MCP support

This is an MCP server that exposes the get-alerts and get-forecast tools to MCP clients over stdio transport.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

Exemplo de Servidor MCP

Criado para fins educacionais no canal Código Fonte TV, este projeto demonstra como construir um servidor MCP com integração a APIs externas e validação de dados.

Este repositório contém um exemplo de implementação de um servidor MCP (Model Context Protocol) em Node.js/TypeScript, que fornece duas ferramentas para obter informações meteorológicas usando a API do National Weather Service (NWS) dos EUA.

Funcionalidades

  • get-alerts: Retorna alertas meteorológicos ativos para um estado (código de duas letras, ex: CA, NY).
  • get-forecast: Retorna a previsão do tempo para coordenadas geográficas (latitude, longitude).
  • Validação de entrada usando Zod.
  • Integração com a API do NWS usando fetch (camada de infraestrutura).
  • Comunicação via stdio usando o protocolo MCP (@modelcontextprotocol/sdk).

Arquitetura

O projeto segue uma arquitetura em camadas inspirada em padrões de Domain-Driven Design (DDD):

  • Domain (src/domain): Definição de interfaces e tipos que representam as estruturas de dados (ex: AlertFeature, ForecastPeriod, AlertsResponse).

  • Infrastructure (src/infrastructure): Implementação de serviços externos, como o NWSApiService, responsável por realizar as chamadas HTTP à API do NWS.

  • Application (src/application): Contém a lógica de negócio no WeatherService, que processa e formata os dados vindos da infraestrutura.

  • Interface (src/interface): Inclui controladores (WeatherToolsController) que registram as ferramentas no servidor MCP, definem schemas de validação e retornam os resultados.

  • Entry Point (src/main.ts): Inicializa o McpServer, configura o transporte (StdioServerTransport), instancia serviços e controladores, e inicia escuta em stdio.

A estrutura de pastas é a seguinte:

src/
├── domain/
│   └── models/           # Interfaces de domínio
├── infrastructure/
│   └── services/         # Implementações da API externa (NWS)
├── application/
│   └── services/         # Lógica de negócio e formatação de dados
├── interface/
│   └── controllers/      # Registro das ferramentas MCP e validação
└── main.ts               # Ponto de entrada do servidor
build/                     # Código JavaScript compilado

Instalação

git clone <REPOSITÓRIO_URL>
cd mcp-server-sample
npm install
npm run build

Uso

Após o build, você pode executar o servidor diretamente:

node build/main.js

Ou, se registrado como binário (weather):

npm link
weather

O servidor iniciará na saída padrão (stdio) e aguardará requisições MCP.

Contribuição

Pull requests são bem-vindos! Sinta-se à vontade para abrir issues e discutir melhorias.

Código Fonte TV

Para mais detalhes sobre a implementação, assista ao vídeo no canal Código Fonte TV.

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An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.