🚀 Airtable MCP Server

🤖 Agente IA Revolucionario - Servidor Airtable MCP avanzado impulsado por IA con integración de FastMCP, transporte HTTP/SSE para streaming en tiempo real, NLP, y compatibilidad con arquitecturas multi-lenguaje.

📑 Índice

• Acerca del Proyecto

• Stack Tecnológico

• Características Principales

• Suite de Inteligencia IA

• Requisitos Previos

• Inicio Rápido

• Herramientas Disponibles

• Documentación y Soporte

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🌟 Acerca del Proyecto

Airtable MCP Server (Model Context Protocol) es un servidor diseñado para integrar inteligencia artificial con operaciones de Airtable. Permite a los LLM (como Claude) y otros clientes MCP interactuar con tus bases de datos Airtable utilizando lenguaje natural, ejecutar operaciones complejas, analizar datos y automatizar flujos de trabajo.

🛠️ Stack Tecnológico

Este proyecto utiliza un stack moderno para garantizar alto rendimiento, escalabilidad y facilidad de integración:

• Lenguajes: Python (Backend Principal) y Node.js/TypeScript.

• Framework de Servidor: FastMCP para la integración del protocolo Model Context Protocol, proporcionando transporte eficiente HTTP/SSE.

• Networking: aiohttp para operaciones asíncronas de red en Python.

• Configuración y Validación: pydantic_settings (Python) y zod (TypeScript).

• Despliegue: Optimizado para Docker y entornos en la nube como Railway.

✨ Características Principales

• 🗣️ Lenguaje Natural a Airtable (NLP): Parsea consultas en lenguaje natural para realizar operaciones de bases de datos.

• 🔄 Operaciones CRUD Completas: Crear, leer, actualizar y eliminar registros de manera programática.

• 🏗️ Gestión de Esquemas: Control total sobre bases, tablas, y campos.

• ⚡ Operaciones por Lotes: Procesa múltiples registros de manera eficiente (hasta 10 a la vez).

• 🌐 Integración de Webhooks: Escucha y gestiona eventos en tiempo real.

• 🔐 Seguridad Integrada: Soporte OAuth 2.0 y validaciones estrictas.

• 🐳 Docker-Ready: Imágenes optimizadas y despliegue simple mediante docker-compose.

🧠 Suite de Inteligencia IA

Aprovecha al máximo el potencial de la IA con nuestras herramientas y prompts integrados:

• 📊 Análisis Predictivo: Pronóstico de tendencias de datos.

• 📈 Inteligencia Empresarial (BI): Descubrimiento de patrones y reportes de calidad.

• 📐 Diseño de Esquemas Inteligente: Recomendaciones automatizadas de estructura de base de datos.

• 🚀 Optimización de Flujos: Recomendaciones de automatización de tareas.

📋 Requisitos Previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener lo siguiente:

1. Node.js 18+ o Python 3.10+.

2. Una cuenta de Airtable con un Token de Acceso Personal.

3. Ámbitos requeridos para el Token:

   • data.records:read & data.records:write

   • schema.bases:read & schema.bases:write

   • webhook:manage

🚀 Inicio Rápido

1️⃣ Configuración de Variables de Entorno

Crea un archivo .env en la raíz de tu proyecto:

AIRTABLE_TOKEN=tu_token_de_acceso_personal
AIRTABLE_BASE_ID=tu_id_de_base_opcional

Nota: En versiones modernas, el AIRTABLE_BASE_ID es opcional, ya que el servidor puede descubrir bases a las que tienes acceso de forma dinámica.

2️⃣ Instalación y Ejecución

Vía NPM (Para Node/TypeScript):

npm install
npm run dev

Vía Python (Recomendado con FastMCP):

pip install -r requirements.txt
python3 src/python/inspector_server.py

3️⃣ Integración con Claude Desktop

Agrega la configuración en tu cliente MCP (ej. Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "airtable-fastmcp": {
      "command": "fastmcp",
      "args": ["run", "src/python/inspector_server.py:mcp"],
      "env": {
        "AIRTABLE_TOKEN": "TU_TOKEN_AIRTABLE"
      }
    }
  }
}

🛠️ Herramientas Disponibles

El servidor expone más de 30 herramientas categorizadas para el LLM:

📖 Documentación y Soporte

• Problemas y Bugs: GitHub Issues

• Guía de Contribución: CONTRIBUTING.md

• Licencia: MIT - Ver LICENSE