El MCP Client CLI es un programa simple basado en terminal que permite a los usuarios ejecutar prompts de LLM y conectarse a cualquier servidor compatible con MCP, apoyando a varios proveedores de LLM incluyendo OpenAI, Groq y llama. Sirve como una alternativa a los clientes de escritorio como Claude y ofrece soporte para entrada multimodal, lo que lo hace adecuado para desarrolladores y entusiastas de la IA que necesitan interacciones MCP sin interrupciones desde su terminal.
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May 13 2025
El MCP Client CLI es un programa simple basado en terminal que permite a los usuarios ejecutar prompts de LLM y conectarse a cualquier servidor compatible con MCP, apoyando a varios proveedores de LLM incluyendo OpenAI, Groq y llama. Sirve como una alternativa a los clientes de escritorio como Claude y ofrece soporte para entrada multimodal, lo que lo hace adecuado para desarrolladores y entusiastas de la IA que necesitan interacciones MCP sin interrupciones desde su terminal.
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FalcoCut: plataforma de IA basada en web para traducción de vídeo, vídeos con avatares, clonación de voz, intercambio de rostros y generación de vídeos cortos.
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EaseUS VoiceWave
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¿Qué es Model Context Protocol (MCP) Client CLI?
Este MCP Client CLI es una interfaz de línea de comandos versátil diseñada para ejecutar prompts de modelos de lenguaje mientras se adhiere al Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Permite a los usuarios conectarse a una amplia gama de servidores compatibles con MCP y soporta múltiples proveedores de modelos de lenguaje como GPT-4 de OpenAI, Groq y modelos locales como llama. La herramienta también facilita entradas multimodales, incluyendo imágenes, y soporta plantillas de prompts, integraciones de herramientas y funciones de portapapeles, convirtiéndola en una solución integral para desarrolladores e investigadores que necesitan interacciones MCP eficientes y scriptables en diversos escenarios.
¿Quién usará Model Context Protocol (MCP) Client CLI?
- Desarrolladores
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros DevOps
- Estudiantes aprendiendo sobre MCP y LLM
¿Cómo usar Model Context Protocol (MCP) Client CLI?
- Paso 1: Clona el repositorio o instálalo a través de pip
- Paso 2: Configura tu entorno editando el archivo config.json con los detalles de tu LLM y servidor MCP
- Paso 3: Ejecuta el CLI con comandos como 'llm
' para comenzar a interactuar con los servidores MCP - Paso 4: Usa piping, imágenes o plantillas para personalizar tus prompts e inputs
- Paso 5: Aprovecha las integraciones de herramientas o funciones de portapapeles para flujos de trabajo avanzados
Características y Beneficios Clave de Model Context Protocol (MCP) Client CLI
Las características principales
- Ejecuta prompts LLM desde el terminal
- Conéctate a servidores compatibles con MCP
- Soporta entradas multimodales (imágenes)
- Usa plantillas de prompts predefinidas
- Integra herramientas para funcionalidades extendizadas
- Análisis y entrada de contenido del portapapeles
- Configuración flexible para diferentes proveedores de LLM y servidores MCP
Los beneficios
- Permite interacciones MCP sin interrupciones a través de la línea de comandos
- Soporta múltiples proveedores de LLM y modelos locales
- Facilita la automatización en scripts y flujos de trabajo
- Ofrece entrada multimodal y opciones avanzadas de prompts
- Flexible y personalizable para varios casos de uso
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Model Context Protocol (MCP) Client CLI
- Interacciones MCP automatizadas en pipelines de CI/CD
- Recopilación y análisis de datos de investigación
- Procesamiento por lotes de prompts para desarrollo
- Integración con modelos LLM personalizados en flujos de trabajo CLI
- Fines educativos para aprender sobre las funcionalidades de MCP y LLM
FAQs sobre Model Context Protocol (MCP) Client CLI
Desarrollador
- MCP-Mirror
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Herramientas de desarrollo
Una aplicación de escritorio para gestionar interacciones entre servidor y cliente con funcionalidades completas.
Un servidor Model Context Protocol para Eagle que gestiona el intercambio de datos entre la aplicación Eagle y las fuentes de datos.
Un cliente basado en chat que integra y utiliza varias herramientas MCP directamente dentro de un entorno de chat para aumentar la productividad.
Una imagen de Docker que alberga múltiples servidores MCP accesibles a través de un punto de entrada unificado con integración de supergateway.
Proporciona acceso a los saldos de cuentas de YNAB, transacciones y creación de transacciones a través del protocolo MCP.
Un servidor MCP rápido y escalable para gestionar operaciones de trading en tiempo real para múltiples clientes en Zerodha.
Un cliente SSH remoto que facilita el acceso seguro basado en proxy a los servidores MCP para la utilización de herramientas remotas.
Un servidor MCP basado en Spring que integra capacidades de IA para gestionar y procesar protocolos de comunicación de mods de Minecraft.
Un cliente MCP minimalista con funciones de chat esenciales, que admite múltiples modelos e interacciones contextuales.
Un servidor MCP seguro que permite a los agentes de IA interactuar con la aplicación Authenticator para obtener códigos 2FA y contraseñas.
Investigación y datos
Una implementación de servidor que admite el Protocolo de Contexto del Modelo, integrando las capacidades de IA industrial de CRIC.
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Un servidor de protocolo que permite la comunicación fluida entre Umbraco CMS y aplicaciones externas.
NOL integra LangChain y Open Router para crear un servidor MCP de múltiples clientes utilizando Next.js.
Conecta los LLM a Firebolt Data Warehouse para consultas autónomas, acceso a datos y generación de insights.
Un marco de cliente para conectar agentes de IA con servidores MCP, permitiendo el descubrimiento e integración de herramientas.
Spring Link facilita la vinculación y gestión de múltiples aplicaciones de Spring Boot de manera eficiente dentro de un entorno unificado.
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Virtualización
Una configuración de MCP basada en Python que permite el despliegue rápido de servicios de datos meteorológicos para hosts y clientes de MCP.
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Servidor MCP simple que permite la ejecución de comandos de shell, conectividad local a través de Ngrok y alojamiento de contenedores Ubuntu24 basados en Docker.
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