opencode es un asistente de IA de terminal de código abierto que admite servidores MCP (Protocolo de contexto modelo) para ampliar sus capacidades. Agregar un servidor MCP de búsqueda al código abierto le brinda a su asistente la capacidad de consultar datos web en vivo durante las sesiones de codificación. Este tutorial muestra cómo configurar el servidor Scavio MCP en su archivo opencode.json para que el asistente pueda buscar en Google, Reddit, YouTube y otras plataformas. La instalación requiere un cambio de configuración y no requiere modificaciones de código.
Requisitos previos
- CLI de código abierto instalado
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Familiaridad básica con los archivos de configuración JSON
Guia paso a paso
Paso 1: Localice su configuración de código abierto
Busque el archivo de configuración opencode.json en su proyecto o directorio de inicio.
# opencode.json is typically at:
# ./opencode.json (project-level)
# ~/.config/opencode/config.json (global)
# Check if it exists:
import os
for path in ["./opencode.json", os.path.expanduser("~/.config/opencode/config.json")]:
print(f"{path}: {'exists' if os.path.exists(path) else 'not found'}")Paso 2: Agregar el servidor Scavio MCP
Agregue la configuración del servidor Scavio MCP a su archivo opencode.json.
# Add this to your opencode.json under mcpServers:
# {
# "mcpServers": {
# "scavio": {
# "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
# "headers": {
# "x-api-key": "your_scavio_api_key"
# }
# }
# }
# }Paso 3: Verificar la conexión
Reinicie el código abierto y verifique que el servidor MCP esté conectado.
# After editing opencode.json, restart opencode
# The assistant should now have access to search tools
# Test with: "Search for Python FastAPI best practices 2026"Paso 4: Pruebe la llamada API equivalente
Verifique que la API subyacente funcione antes de confiar en la integración de MCP.
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": "Python FastAPI best practices 2026"})
for r in resp.json().get("organic_results", [])[:3]:
print(f"{r['title']}: {r['link']}")Ejemplo en Python
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": "opencode mcp setup"})
for r in resp.json().get("organic_results", [])[:5]:
print(r["title"])Ejemplo en JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST", headers: H,
body: JSON.stringify({platform: "google", query: "opencode mcp setup"})
});
(await r.json()).organic_results.slice(0,5).forEach(r => console.log(r.title));Salida esperada
An opencode configuration with Scavio MCP search enabled, giving the AI assistant live web search capabilities during terminal coding sessions.