El protocolo de contexto modelo permite a los agentes de IA llamar a herramientas externas a través de una interfaz estandarizada. La creación de un servidor MCP personalizado respaldado por la API de Scavio le brinda control total sobre las definiciones de herramientas, el formato de respuesta y la limitación de velocidad mientras mantiene la compatibilidad con cualquier cliente MCP (Cursor, Claude Desktop, agentes personalizados). Este tutorial crea un servidor MCP Node.js con herramientas de búsqueda y extracción.
Requisitos previos
- Nodo.js 18+
- npm o pnpm
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Familiaridad básica con el protocolo MCP
Guia paso a paso
Paso 1: Configurar el proyecto del servidor MCP
Inicialice el proyecto con MCP SDK y dependencias HTTP.
Bash
# Create project
mkdir scavio-mcp-server && cd scavio-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk
# Project structure:
# scavio-mcp-server/
# index.js
# package.json
# package.json - add type module:
# { "type": "module", "main": "index.js" }Paso 2: Implementar el servidor MCP con herramienta de búsqueda
Cree el servidor MCP con una herramienta de búsqueda que llame a Scavio API.
JavaScript
// index.js
import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const SH = { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
const server = new McpServer({ name: 'scavio-search', version: '1.0.0' });
server.tool('search',
{ query: { type: 'string', description: 'Search query' },
platform: { type: 'string', description: 'Platform: google, reddit, youtube, amazon, walmart', default: 'google' },
country: { type: 'string', description: 'Country code', default: 'us' } },
async ({ query, platform, country }) => {
const body = { query, country_code: country || 'us' };
if (platform && platform !== 'google') body.platform = platform;
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: SH, body: JSON.stringify(body)
});
const data = await r.json();
const results = (data.organic_results || []).slice(0, 5)
.map(r => `${r.position}. ${r.title}\n ${r.link}\n ${(r.snippet || '').slice(0, 120)}`).join('\n\n');
return { content: [{ type: 'text', text: results || 'No results found.' }] };
}
);
console.error('Scavio MCP server starting...');Paso 3: Agregar la herramienta de extracción
Agregue una herramienta de extracción de contenido URL al servidor MCP.
JavaScript
// Add after the search tool definition:
server.tool('extract',
{ url: { type: 'string', description: 'URL to extract content from' } },
async ({ url }) => {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', {
method: 'POST', headers: SH, body: JSON.stringify({ url })
});
const data = await r.json();
const content = data.content || data.text || JSON.stringify(data);
return { content: [{ type: 'text', text: content.slice(0, 2000) }] };
}
);
// List available tools for debugging:
server.tool('list_platforms',
{},
async () => {
const platforms = ['google', 'youtube', 'amazon', 'walmart', 'reddit'];
const text = platforms.map(p => `- ${p}: Search ${p} results via Scavio API`).join('\n');
return { content: [{ type: 'text', text: `Available search platforms:\n${text}\n\nCost: $0.005 per search` }] };
}
);Paso 4: Inicie el servidor y configure los clientes
Inicie el servidor MCP y conéctelo a Cursor o Claude Desktop.
Bash
// Add at the end of index.js:
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
// Run the server:
// SCAVIO_API_KEY=your_key node index.js
// Configure in Cursor (~/.cursor/mcp.json):
// {
// "mcpServers": {
// "scavio-custom": {
// "command": "node",
// "args": ["/path/to/scavio-mcp-server/index.js"],
// "env": { "SCAVIO_API_KEY": "your_key" }
// }
// }
// }
// Or in Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
// {
// "mcpServers": {
// "scavio-custom": {
// "command": "node",
// "args": ["/path/to/scavio-mcp-server/index.js"],
// "env": { "SCAVIO_API_KEY": "your_key" }
// }
// }
// }Ejemplo en Python
Python
# Python MCP server alternative:
import os, requests
SH = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}
def search(query, platform=None):
body = {'query': query, 'country_code': 'us'}
if platform: body['platform'] = platform
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=SH, json=body).json()
for r in data.get('organic_results', [])[:3]:
print(f'{r["position"]}. {r["title"][:50]}')
search('mcp server tutorial')Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Test the MCP server tools directly:
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const SH = { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
async function testSearch(query, platform) {
const body = { query, country_code: 'us' };
if (platform) body.platform = platform;
const data = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: SH, body: JSON.stringify(body)
}).then(r => r.json());
(data.organic_results || []).slice(0, 3).forEach(r =>
console.log(`${r.position}. ${r.title.slice(0, 50)}`)
);
}
await testSearch('mcp server tutorial');Salida esperada
JSON
Scavio MCP server starting...
# In Cursor after configuration:
Cursor Settings > MCP:
scavio-custom: Connected (3 tools)
# Tools available:
- search: Multi-platform web search
- extract: URL content extraction
- list_platforms: Show available platforms
# Test query in Cursor Composer:
User: Search Reddit for MCP server best practices
Agent: [Calling scavio-custom.search with platform='reddit']
1. Building MCP Servers - Best Practices for 2026
https://reddit.com/r/...
Here are the key patterns I've found...
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