Protocolo de contexto modelo que utiliza Hostinger VPS. Servidor virtual privado (VPS) Hostinger (VPS). desarrollo.

Comprender el servidor MCP remoto

Un servidor remoto de Model Context Protocol (MCP) actúa como una capa ligera de backend que responde a indicaciones estructuradas de la interfaz de desarrollo AI. El framework FastMCP,  puede crear y desplegar herramientas portátiles basadas en Python que utilicen entradas asistidas por AI y devuelvan salidas estructuradas JSON.

Ventajas de usar FastMCP en Hostinger VPS

Hostinger VPS Nota:

  • Personalización front-end o servicio interfacial (UI)
  • La mejor manera de proteger la salud y el bienestar de su hijo
  • Integridad de los principios de la clientela AI
  • Usa plantillas implementando de un solo clic de Hostinger para configuración simplificada

Hostinger proporciona en GitHub unmodelled SEO Checker MCP de código abierto. (SSL), Monitoreo y activación de canalizaciones y datos personalizados. Solución de hospedaje Hostinger VPS válida con acceso root.

Instalar la plantilla de servidor Ubuntu 24 MCP

Para configurar un entorno de aplicaciones preconstruido en tu servidor virtual, sigue los siguientes pasos en orden:

  1. Inicia sesión en tu cuenta Hostinger y navega al panel de control VPS.
  2. Acceda desde la barra lateral izquierda aSistema Operativoen el panel.

    8080y Iniciar sesión URL producción formato real similar al siguiente ejemplo:

    http://your-seo-app.hstgr.cloud/mcp

    Agrega el servidor remoto a Cursor

    Para vincular backend remoto desplegado con tu interfaz de cliente AI, sigue estos pasos de configuración:

    1. Abre la aplicación del editor Cursor.
    2. Navega aConfiguración❯Herramientas e Integraciones❯Herramientas MCP.
    3. Haz clic enAgregar nueva herramienta.
    4. Usa la estructura estándar JSON Para ingresar los detalles de configuración de tu VPS Nombre de host único:
    { "mcpServers": {      "seo-checker": {
        "url": "http://your-seo-app.hstgr.cloud:8080/mcp",
        "description": "Análisis SEO profesional y recomendaciones de optimización"
      }
    }
}
    1. Reinicia la aplicación Cursor para cargar la nueva herramienta remota conectada.

    Prueba el servidor MCP dentro de Cursor

    Una vez activada la configuración, puedes verificar directamente la conectividad y el estado operativo del backend personalizado Python desde el panel de chat.

    1. Abre una nueva ventana de chat en Cursor.
    2. Ingresa solicitudes en lenguaje natural para activar tus herramientas, usando los siguientes ejemplos:
      -Analiza el SEO de example.com
      -Haz una revisión rápida de SEO en github.com
      -Verifica las metaetiquetas de blog.mywebsite.com
      -Compara el SEO de google.com, bing.com y duckduckgo.com

    Cuando el servidor remoto termine de procesar los datos, una lista completa de auditoría SEO aparecerá directamente en la interfaz de chat.Las respuestas de texto estructurado detallan métricas clave de optimización web, mostrando elementos específicos como meta descripciones faltantes, títulos H1 ausentes, etiquetas de texto alternativo de imágenes faltantes, entre otros.

    Herramienta MCP personalizada

    Para ampliar la funcionalidad del script predeterminado o implementar lógica de backend completamente nueva, modifica los archivos principales de la aplicación:

    1. Abre la terminal y encuentra en el directorio del proyecto el archivoremote-seo-checker.py.
    2. Define tus funciones personalizadas y regístralas usando el decorador@Tool:
    from fastmcp import Tool, run

@Tool
def custom_hello_world(name: str) -> str:
       return f"Hello, {name}. This is your custom MCP tool!"

run()
    1. Guarda los cambios en el archivo y reinicia el contenedor Docker para reactivar el proceso.

    El marco FastMCP analizará automáticamente tus parámetros Python y generará los patrones API necesarios, sin necesidad de configurar rutas manualmente.

    Usar AI para crear nuevas herramientas

    Puedes aprovechar los grandes modelos de lenguaje para escribir y ampliar funcionalidades del servidor más rápidamente:

    1. Copia el contenido del script de referenciaremote-seo-checker.py.
    2. Sube el archivo a asistentes AI como ChatGPT o Claude.
    3. Proporciona instrucciones de ingeniería claras y genera un complemento completamente nuevo usando el mismo formato:“Crea una nueva herramienta MCP con este formato, por ejemplo, un verificador de certificados SSL.”
    4. Inserta el nuevo bloque de script generado de nuevo en tu entorno y despliega el archivo.

    Usando este flujo de trabajo de desarrollo impulsado por indicaciones, puedes construir rápidamente múltiples herramientas de administración:

    • Verificador de expiración de certificados SSL
    • Monitor de tiempo de actividad de sitios web
    • Panel de análisis en tiempo real
    • Extractor de metadatos de documentos PDF
    • Auditor de estructura de sitemap XML

    Ejecutar el servidor local para desarrollo

    Si deseas depurar y probar localmente antes de enviar los cambios de Python a producción Hostinger VPS, utiliza el siguiente orden:

    1. Clona el repositorio del proyecto en el entorno de tu computadora local.
    2. Inicializa y activa el entorno virtual localizado de Python:
    python -m venv venv
source venv/bin/activate
    1. Instala las dependencias del proyecto usando el archivo de gestión de paquetes:
    pip install -r requirements.txt
    1. Ejecuta el comando de ejecución para iniciar el proceso de la aplicación:
    python remote-seo-checker.py

    Tu instancia de desarrollo local ahora está completamente operativa y escuchando enhttp://localhost:8080/mcp.

    Ahora puedes construir, expandir y administrar exitosamente funcionalidades de backend escalables y de nivel de producción de AI usando solo Python y FastMCP en Hostinger VPS.

    Fuente: documentación oficial de Hostinger