TensorFeed

TensorFeed es un servidor MCP remoto: no hay nada que instalar. Su endpoint es https://mcp.tensorfeed.ai/mcp, servido mediante Streamable HTTP. En un asistente que acepte servidores MCP remotos (a menudo en un ajuste llamado conectores, integraciones o herramientas), basta con añadir un servidor nuevo e indicar esta URL; en un cliente que se configura mediante un archivo, se añade como servidor remoto (HTTP) con la misma URL.

La entrada del registro no declara encabezados. Si el servidor exige iniciar sesión, un cliente compatible con la autorización de MCP abre la página de inicio de sesión del propio servicio al conectarse por primera vez.

También puede ejecutarse en local a partir de un paquete de Node.js publicado en el registro npm: @tensorfeed/mcp-server, versión 2.0.1. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Node.js; los clientes suelen iniciarlo con npx - el comando habitual es npx -y @tensorfeed/mcp-server@2.0.1. Lee la variable de entorno TENSORFEED_TOKEN (secreto); hay que definirla en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tensorfeed/mcp-server@2.0.1"
      ],
      "env": {
        "TENSORFEED_TOKEN": "<secreto>"
      }
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro; la comprobación en directo de arriba solo muestra si el endpoint respondió. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar