Massive Context MCP

Massive Context MCP se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: massive-context-mcp, versión 3.0.1. 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 Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx massive-context-mcp. Lee estas variables de entorno: RLM_DATA_DIR y OLLAMA_URL; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

Massive Context MCP se ejecuta en local a partir de un MCP Bundle: un único archivo descargable que contiene un servidor local y un manifiesto que lo describe: https://github.com/egoughnour/massive-context-mcp/releases/download/v3.0.1/massive-context-mcp.mcpb. 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 un cliente que instale MCP Bundles; el archivo se abre en ese cliente o se añade a él. Lee estas variables de entorno: RLM_DATA_DIR y OLLAMA_URL; hay que definirlas 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": {
    "massive-context-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "massive-context-mcp"
      ],
      "env": {
        "RLM_DATA_DIR": "<valor>",
        "OLLAMA_URL": "<valor>"
      }
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. 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