Datos y búsqueda · Servidor MCP local

Taranis AI

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Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.taranis-ai/taranis-mcp-server
Versión
0.1.1
Estado
Activo
Categoría
datos y búsqueda
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI y Imagen OCI (Docker)
Publicado
6 de agosto de 2026
Actualizado
6 de agosto de 2026
Editor
taranis-ai (GitHub)
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/taranis-ai) · cómo
Repositorio
github.com/taranis-ai/taranis-mcp-server
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIentorno de ejecución: uvxtaranis-mcp-server0.1.1stdioMCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (obligatorio), TARANIS_ACCESS_TOKEN (secreto), TARANIS_USERNAME y TARANIS_PASSWORD (secreto)
Imagen OCI (Docker)ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1-stdioMCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (obligatorio), TARANIS_ACCESS_TOKEN (secreto), TARANIS_USERNAME y TARANIS_PASSWORD (secreto)

Cómo conectar Taranis AI

Taranis AI se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: taranis-mcp-server, versión 0.1.1. 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 taranis-mcp-server. Lee estas variables de entorno: MCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (obligatorio), TARANIS_ACCESS_TOKEN (secreto), TARANIS_USERNAME y TARANIS_PASSWORD (secreto); hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

Taranis AI se ejecuta en local a partir de una imagen de contenedor en un registro OCI como Docker Hub o GitHub Container Registry: ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1. 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 Docker u otro entorno de ejecución de contenedores OCI; se inicia con docker run - el comando habitual es docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e TARANIS_API_URL -e TARANIS_ACCESS_TOKEN -e TARANIS_USERNAME -e TARANIS_PASSWORD ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1. Lee estas variables de entorno: MCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (obligatorio), TARANIS_ACCESS_TOKEN (secreto), TARANIS_USERNAME y TARANIS_PASSWORD (secreto); 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": {
    "taranis-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taranis-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "<valor>",
        "TARANIS_API_URL": "<valor>",
        "TARANIS_ACCESS_TOKEN": "<secreto>",
        "TARANIS_USERNAME": "<valor>",
        "TARANIS_PASSWORD": "<secreto>"
      }
    }
  }
}

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

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