mdflow - Context OS for AI Coding Agents

mdflow - Context OS for AI Coding Agents se ejecuta en local a partir de una imagen de contenedor en un registro OCI como Docker Hub o GitHub Container Registry: ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. 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 MDFLOW_PROJECT_ROOT ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. Lee la variable de entorno MDFLOW_PROJECT_ROOT; 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": {
    "mdflow": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT",
        "ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7"
      ],
      "env": {
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT": "<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