Cómo ejecutar un servidor MCP en Vercel

En el panorama en rápida evolución del desarrollo de software, los servidores Model Context Protocol (MCP) han surgido como elementos revolucionarios para el desarrollo de API. Estos servidores especializados conectan a los asistentes de IA con fuentes de datos estructuradas, lo que permite la interacción en lenguaje natural con especificaciones de API complejas.

Los servidores MCP funcionan como proveedores de conocimiento para las herramientas de IA, lo que les permite acceder, comprender y utilizar las especificaciones de la API directamente. Esta capacidad transforma la forma en que los desarrolladores trabajan con las API al:

Eliminar el cambio de contexto entre la documentación y el código
Reducir los errores de implementación a través del acceso directo a las especificaciones
Acelerar el desarrollo con la generación de código asistida por IA
Garantizar la coherencia en todas las implementaciones de API

Cuando se implementan en Vercel, los servidores MCP obtienen ventajas adicionales de disponibilidad global, escalado automático y procesos de implementación simplificados. Este enfoque basado en la nube hace que sus especificaciones de API sean accesibles para las herramientas de IA desde cualquier lugar, creando un entorno de desarrollo verdaderamente moderno.

💡

Si bien la implementación de un servidor MCP en Vercel proporciona excelentes capacidades en la nube, combinarlo con Apidog MCP Server crea un ecosistema de desarrollo completo. Apidog MCP Server brinda a los asistentes de IA acceso directo a sus especificaciones de API, lo que garantiza que el código generado coincida perfectamente con el diseño de su API, mientras que Vercel se encarga de la implementación en la nube. Esta poderosa combinación elimina la brecha entre el diseño y la implementación de la API, lo que reduce drásticamente el tiempo de desarrollo y los errores.

button

Configuración de su servidor MCP basado en Vercel para un desarrollo de API mejorado

La implementación de un servidor MCP en Vercel requiere una configuración cuidadosa para garantizar un rendimiento óptimo y la integración con su flujo de trabajo de desarrollo de API. Esta sección proporciona una guía completa para configurar su servidor.

Requisitos previos para la implementación de Vercel MCP

Antes de comenzar el proceso de implementación, asegúrese de tener:

Una cuenta de Vercel (se recomienda Pro o Enterprise para uso en producción)
Entorno Node.js (versión 18 o superior)
Familiaridad básica con TypeScript y los conceptos de API
Base de datos Redis para la gestión del estado (requerida para la implementación de Vercel)
Especificaciones de API que desea poner a disposición de las herramientas de IA

Configuración paso a paso del servidor Vercel MCP

Inicialice la estructura de su proyecto

Comience creando un nuevo directorio de proyecto e inicializándolo:

mkdir vercel-mcp-server
cd vercel-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk @vercel/redis express

Cree la implementación del servidor

Cree un archivo api/server.ts con la implementación de su servidor MCP:

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp";
import { z } from "zod";

// Create MCP server instance
const server = new McpServer({
 name: "API-Development-Server",
 version: "1.0.0"
});

// Add API specification resource
server.resource(
 "api-spec",
 "api-spec://main",
 async (uri) => ({
   contents: [{
     uri: uri.href,
     text: "Your API specification content here"
   }]
 })
);

// Add endpoint generation tool
server.tool(
 "generate-endpoint",
 { 
   path: z.string(),
   method: z.enum(["GET", "POST", "PUT", "DELETE"]),
   description: z.string()
 },
 async ({ path, method, description }) => ({
   content: [{
     type: "text",
     text: `Generated ${method} endpoint for ${path} with description: ${description}`
   }]
 })
);

export default server;

Configure los ajustes de Vercel

Cree un archivo vercel.json en la raíz de su proyecto:

{
 "version": 2,
 "builds": [
   {
     "src": "api/server.ts",
     "use": "@vercel/node",
     "config": { 
       "maxDuration": 800,
       "memory": 3008
     }
   }
 ],
 "routes": [
   { "src": "/api/(.*)", "dest": "/api/server.ts" }
 ]
}

Configure la integración de Redis

Agregue la integración de Redis a través del panel de control de Vercel:

Vaya a la configuración de su proyecto
Seleccione la pestaña "Integraciones"
Agregue la integración de Vercel Redis
Anote la variable de entorno REDIS_URL

Implementar en Vercel

Implemente su servidor MCP en Vercel:

vercel --prod

Después de la implementación, anote la URL de su servidor (por ejemplo, https://your-mcp-server.vercel.app).

Integración de Apidog MCP Server con Vercel para un desarrollo de API integral

Para crear un entorno de desarrollo de API verdaderamente potente, la integración de su servidor MCP implementado en Vercel con Apidog MCP Server proporciona lo mejor de ambos mundos. Esta combinación permite que las herramientas de IA accedan tanto a sus herramientas MCP basadas en la nube como a sus especificaciones de API detalladas administradas en Apidog.

Configuración de Apidog MCP Server

Instale Apidog MCP Server

npm install -g apidog-mcp-server

Obtenga información del proyecto Apidog

Inicie sesión en su cuenta de Apidog
Vaya a la configuración de su proyecto
Copie su ID de proyecto

Genere un token de acceso a la API desde Configuración de la cuenta → Token de acceso a la API

Configure la configuración combinada de MCP

Actualice la configuración de MCP de su IDE para incluir ambos servidores:

{
 "mcpServers": {
   "vercel-mcp": {
     "command": "curl",
     "args": [
       "https://your-mcp-server.vercel.app/api/server"
     ]
   },
   "apidog-mcp": {
     "command": "cmd",
     "args": [
       "/c",
       "npx",
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<your-project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<your-access-token>"
     }
   }
 }
}

Esta configuración permite que su asistente de IA acceda tanto a su servidor MCP implementado en Vercel como a sus especificaciones de API de Apidog.

Aprovechamiento del desarrollo de API asistido por IA con la integración de Vercel y Apidog

La combinación del servidor MCP implementado en Vercel y Apidog MCP Server crea flujos de trabajo potentes que transforman el desarrollo de API. Con ambos servidores MCP configurados, los desarrolladores pueden:

Creación de aplicaciones basadas en API con asistencia de IA

Fase de diseño

"Usando Apidog MCP, muéstrame el esquema para nuestro modelo de usuario"

La IA recuperará y mostrará su esquema de API directamente desde Apidog.

Fase de implementación

"Usando Vercel MCP, genera un controlador para los puntos finales de usuario basados en la especificación de Apidog"

La IA puede generar código de implementación que coincida perfectamente con el diseño de su API.

Fase de prueba

"Cree casos de prueba para los puntos finales de la API de usuario basados en la especificación de Apidog"

La IA puede generar pruebas integrales que verifiquen su implementación con respecto a la especificación.

Solución de problemas comunes en la implementación de Vercel MCP

Al implementar servidores MCP en Vercel, puede encontrar estos problemas comunes:

Errores de conexión de Redis

Verifique que REDIS_URL esté configurado correctamente en las variables de entorno
Compruebe el estado de la instancia de Redis en el panel de control de Vercel
Asegúrese de que la configuración de conexión de Redis sea correcta en su código

Problemas de tiempo de espera de la función

Aumente maxDuration en vercel.json (requiere un plan Pro/Enterprise)
Optimice las implementaciones de herramientas para una ejecución más rápida
Considere dividir las operaciones complejas en herramientas más pequeñas y encadenables

Problemas de integración con Apidog

Verifique que el token de acceso de Apidog sea válido y tenga los permisos adecuados
Compruebe que el ID del proyecto sea correcto y accesible
Pruebe Apidog MCP Server de forma independiente antes de la integración

Conclusión: Transformación del desarrollo de API con la integración de Vercel y Apidog MCP

La integración de los servidores MCP implementados en Vercel con Apidog MCP Server representa un avance significativo en la metodología de desarrollo de API. Al crear un entorno unificado donde los asistentes de IA pueden acceder tanto a las herramientas basadas en la nube como a las especificaciones detalladas de la API, esta combinación aborda los desafíos persistentes del desarrollo de API moderno.

Este enfoque integrado ofrece beneficios tangibles en todo el ciclo de vida del desarrollo. Los desarrolladores dedican menos tiempo a cambiar entre la documentación y la implementación, y más tiempo a crear valor. La generación de código mantiene una alineación perfecta con las especificaciones de la API, lo que elimina la desviación que a menudo se produce entre el diseño y la implementación.

Para las organizaciones que crean aplicaciones basadas en API, esta combinación transforma la forma en que se crean y mantienen las API. La naturaleza basada en la nube de Vercel garantiza que sus herramientas MCP estén siempre disponibles, mientras que Apidog mantiene la conexión crucial con sus especificaciones de API. Juntos, crean un entorno de desarrollo que es mayor que la suma de sus partes.

Al adoptar la integración de los servidores MCP implementados en Vercel y Apidog MCP Server, los equipos de desarrollo se posicionan a la vanguardia de las prácticas modernas de desarrollo de API, listos para ofrecer API mejores y más consistentes en menos tiempo.