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
| Registro | Paquete | Versión | Transporte |
|---|---|---|---|
| PyPIentorno de ejecución: uvx | taranis-mcp-server | 0.1.1 | stdio |
| Imagen OCI (Docker) | ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1 | - | stdio |
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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