Demo de MCP Servers con Chainlit
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# Demo de MCP Servers con Chainlit ¡Hola developer 👋🏻! En este repo puedes encontrar un entorno donde probar MCP Servers usando Chainlit. Lo único que debes hacer es añadir las credenciales de tu modelo en Azure Open AI en el archivo `.azure.env`: Este repo funciona con Dev…
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# Demo de MCP Servers con Chainlit ¡Hola developer 👋🏻! En este repo puedes encontrar un entorno donde probar MCP Servers usando Chainlit. Lo único que debes hacer es añadir las credenciales de tu modelo en Azure Open AI en el archivo `.azure.env`: Este repo funciona con Dev Containers así que no necesitas instalar…
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- Works with Dev Containers – no local setup required.
- Integrates MCP Servers into a Chainlit chat interface.
- Supports adding any MCP Server by name and command.
- Comes with a preconfigured Azure OpenAI model connection.
Open the repository in VSCode and select the option to open in a Dev Container (no local installation needed). Add your Azure OpenAI credentials (API key, endpoint, API version, model) to the .azure.env file, then run chainlit run app.py -w. Through the chat interface, you can add MCP servers (e.g., filesystem) by providing a name and the corresponding npx command.
Demo de MCP Servers con Chainlit
¡Hola developer 👋🏻! En este repo puedes encontrar un entorno donde probar MCP Servers usando Chainlit. Lo único que debes hacer es añadir las credenciales de tu modelo en Azure Open AI en el archivo .azure.env:
Este repo funciona con Dev Containers así que no necesitas instalar nada en tu máquina local. Solo abre el repo en VSCode y selecciona la opción de abrir en contenedor.
Una vez que ya lo tengas ejecutandose, añade las credenciales de tu modelo en Azure Open AI en el archivo .azure.env:
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
OPENAI_API_VERSION=
AZURE_OPENAI_MODEL=
y ejecuta el siguiente comando para lanzar tu aplicación con Chainlit:
chainlit run app.py -w
Ahora verás que como parte del chat tienes un icono que te permite añadir servidores MCP:

Y puedes añadir algunos ejemplos, como el de filesystem;

Con el nombre Filesystem y este es el comando a ejecutar:
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /workspaces/chainlit-demo
Y la configuración quedaría algo así:

Preguntarle algo as:
Puedes crearme un poema sobre Model Context Protocol Servers y guardarlo en el archivo poema.txt
Y el resultado sería como el siguiente:

¡Nos vemos 👋🏻!
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