Conecta JamJet a servidores de herramientas externos mediante el Protocolo de Contexto de Modelos.

Integración con MCP

JamJet tiene soporte de primera clase para el Model Context Protocol (MCP) — el estándar abierto para conectar agentes de IA con herramientas externas, fuentes de datos y servicios.

¿Qué es MCP?

MCP define una forma estándar para que los agentes de IA descubran y llamen herramientas externas. Un servidor MCP expone herramientas con esquemas tipados; un cliente MCP (JamJet) descubre esas herramientas y las invoca.

Esto significa que puedes conectar JamJet a cualquier servidor de herramientas compatible con MCP — y existen cientos de servidores de la comunidad para búsqueda web, bases de datos, GitHub, Slack, sistemas de archivos y más.

Configurando servidores MCP

Agrega servidores a jamjet.toml en la raíz de tu proyecto:


# Servidor stdio local (más común para desarrollo)

[[mcp.servers]]
name = "brave-search"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
env = { BRAVE_API_KEY = "${BRAVE_API_KEY}" }

# Servidor Python local

[[mcp.servers]]
name = "my-tools"
command = "python"
args = ["-m", "my_tools.server"]

# Servidor HTTP remoto (transporte SSE)

[[mcp.servers]]
name = "remote-api"
url = "https://tools.example.com/mcp"
headers = { Authorization = "Bearer ${TOOLS_API_KEY}" }

JamJet se conecta a todos los servidores configurados cuando jamjet dev inicia.

Usando herramientas en workflows

YAML

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search        # coincide con `name` en jamjet.toml
    tool: web_search            # nombre de herramienta del servidor MCP
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
      count: 10
    output_key: search_results
    next: summarize

SDK de Python

@node
async def search(self, state: State) -> State:
    result = await self.tool(
        server="brave-search",
        tool="web_search",
        arguments={"query": state["query"], "count": 10},
    )
    return {"search_results": result.content}

Descubriendo herramientas disponibles

Lista todas las herramientas de los servidores conectados:

jamjet tools list

Server: brave-search
  web_search(query: str, count: int) → list[SearchResult]
  news_search(query: str, freshness: str) → list[NewsItem]

Server: my-tools
  run_query(sql: str) → list[dict]
  get_schema(table: str) → dict

Prueba una herramienta directamente:

jamjet tools call brave-search web_search --args '{"query": "JamJet runtime", "count": 3}'

Construir un servidor MCP

JamJet también puede servir herramientas a través de MCP, exponiendo tus flujos de trabajo como herramientas invocables para otros agentes.

Agrega esto a jamjet.toml:

[mcp.server]
enabled = true
port = 7701
workflows = ["my-agent", "research-agent"]   # exponer estos como herramientas

Cualquier flujo de trabajo que expongas se convierte en una herramienta MCP invocable. Otros agentes pueden descubrirla, ver su esquema de entrada/salida e invocarla — todo sin saber que es JamJet por debajo.


# Iniciar el servidor MCP junto con el runtime

jamjet dev --with-mcp-server

Servidores MCP populares

Servidor	Paquete	Qué proporciona
Brave Search	`@modelcontextprotocol/server-brave-search`	Búsqueda web + noticias
GitHub	`@modelcontextprotocol/server-github`	Repos, issues, PRs
Filesystem	`@modelcontextprotocol/server-filesystem`	Leer/escribir archivos locales
PostgreSQL	`@modelcontextprotocol/server-postgres`	Consultas SQL
Slack	`@modelcontextprotocol/server-slack`	Mensajes, canales
Memory	`@modelcontextprotocol/server-memory`	Almacenamiento clave-valor persistente

tip: Encuentra la lista completa de servidores MCP de la comunidad en github.com/modelcontextprotocol/servers.

Salida de herramientas

Los resultados de las herramientas están disponibles en el estado bajo output_key. La estructura depende de la herramienta — verifica con jamjet tools list para el esquema.

Para flujos de trabajo de múltiples pasos, los resultados intermedios de las herramientas se acumulan en el estado:

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
    output_key: search_results   # → state.search_results = [...]
    next: docs

  docs:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }} documentation"
    output_key: doc_results      # → state.doc_results = [...]
    next: synthesize

Manejo de errores

Las llamadas a herramientas pueden fallar por muchas razones — errores de red, argumentos inválidos, límites de tasa. Configura el comportamiento de reintento por nodo:

  search:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
    output_key: search_results
    retry:
      max_attempts: 3
      backoff: exponential
      delay_ms: 1000
    next: summarize

Si todos los reintentos fallan, la ejecución se marca como failed y puede reanudarse o reintentarse manualmente.

Integración MCP