El cliente Streamable MCP amplía los Agentes de OpenAI para manejar notificaciones en vivo de un servidor MCP, lo que permite actualizaciones de progreso en tiempo real y transmisión de mensajes durante la ejecución de herramientas de MCP. Captura instantáneamente cada fragmento de notificación y lo agrega al flujo de salida del agente, facilitando una comunicación y visibilidad de progreso incremental y sin interrupciones.
Añadido el:
Creado por:
May 13 2025
El cliente Streamable MCP amplía los Agentes de OpenAI para manejar notificaciones en vivo de un servidor MCP, lo que permite actualizaciones de progreso en tiempo real y transmisión de mensajes durante la ejecución de herramientas de MCP. Captura instantáneamente cada fragmento de notificación y lo agrega al flujo de salida del agente, facilitando una comunicación y visibilidad de progreso incremental y sin interrupciones.
Añadido el:
Created by:
May 13 2025
Joe Harrison
Destacados
¿Qué es Streamable MCP Client?
Este cliente de MCP permite la transmisión en tiempo real de notificaciones de MCP y salidas de herramientas, proporcionando comentarios inmediatos sobre las tareas en curso. Escucha las notificaciones de un servidor MCP, presenta cada mensaje en tiempo real y los integra en el flujo de respuesta del agente. El cliente está diseñado para aplicaciones que requieren actualizaciones en vivo, como indicadores de progreso o mensajería incremental, al fusionar flujos de notificación con la salida del modelo. Soporta extensión y personalización, parchea el SDK para control paso a paso e integra con servidores MCP de referencia para demostrar procesos de larga duración, asegurando que los desarrolladores puedan construir herramientas interactivas y receptivas impulsadas por IA.
¿Quién usará Streamable MCP Client?
- Desarrolladores de AI
- Integradores de chatbots
- Constructores de sistemas de monitoreo en tiempo real
- Ingenieros de investigación
- Creadores de herramientas de automatización
¿Cómo usar Streamable MCP Client?
- Paso 1: Configura un servidor MCP y asegúrate de que está en funcionamiento.
- Paso 2: Clona e instala el repositorio de streamable-mcp-client.
- Paso 3: Configura tu aplicación para conectarse al servidor MCP y seleccionar el modo cliente.
- Paso 4: Inicia una ejecución transmitida usando el método run_streamed() del agente.
- Paso 5: Observa la transmisión de notificaciones y mensajes en tiempo real en tu interfaz de usuario o consola.
Características y Beneficios Clave de Streamable MCP Client
Las características principales
- Presentar y transmitir notificaciones de MCP durante las ejecuciones activas de herramientas
- Fusionar fragmentos de notificación en respuestas en curso en tiempo real
- Parchear y extender el SDK de OpenAI para control de ejecución paso a paso
- Soportar servidores MCP de referencia para demostraciones y pruebas
- Multiplexar eventos y notificaciones del agente sin problemas
Los beneficios
- Proporciona visibilidad en tiempo real en tareas de larga duración
- Facilita la visualización de salida incremental para una mejor experiencia de usuario
- Mejora la flexibilidad de integración con servidores y herramientas de MCP
- Soporta personalización para un manejo avanzado de notificaciones
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Streamable MCP Client
- Construcción de asistentes de AI interactivos con actualizaciones en vivo
- Monitoreo de operaciones de larga duración o tareas de procesamiento de datos
- Seguimiento de progreso en tiempo real en flujos de trabajo de automatización
- Desarrollo de sistemas de notificación en vivo para herramientas basadas en MCP
FAQs sobre Streamable MCP Client
Desarrollador
- josephbharrison
También te puede gustar：
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.
Proporciona datos en tiempo real sobre el tráfico, la calidad del aire, el clima y los datos de bicicletas compartidas para la ciudad de Valencia en una plataforma unificada.
Una aplicación de React que demuestra la integración con Supabase a través de herramientas MCP y Tambo para el registro de componentes de UI.
Un cliente MCP que integra la API de Brave Search para búsquedas web, utilizando el protocolo MCP para una comunicación eficiente.
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.
Un cliente de código abierto para interactuar con múltiples servidores MCP, permitiendo un acceso fluido a las herramientas para Claude.
Monitoreo
Biblioteca cliente de PHP que permite la interacción con servidores MCP a través de SSE, StdIO o procesos externos.
Una aplicación de escritorio multiplataforma que proporciona acceso sin conexión, rendimiento y métricas detalladas para la interacción con el sistema MCP.
Habilita la automatización avanzada del navegador para la gestión del viewport, captura de pantallas y extracción de contenido utilizando TypeScript.
Una herramienta GUI para gestionar servidores MCP a través de clientes con funciones de conmutación sin problemas y monitoreo en tiempo real.
Configuración de cliente y servidor que facilita la comunicación SSE de GitLab a través de un supergateway para actualizaciones en tiempo real.
Un servidor para enviar notificaciones a servidores ntfy autoalojados con soporte de autenticación de token seguro.
Un MCP basado en SDK de Python que soporta Elasticsearch 7 y 8 para búsqueda, mapeo, salud y monitoreo de estadísticas.
Un conjunto integral de contenedores para un despliegue y gestión eficientes de microservicios.
Una aplicación de chat en tiempo real basada en WebSocket con autenticación de usuario, historial de mensajes y características de monitoreo de salud.
Una aplicación de escritorio para gestionar servidores omni-ai MCP, proporcionando herramientas de desarrollo y funcionalidades de despliegue.