Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Learning Model Context Protocol

de yarnabrinaversión 0.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.yarnabrina/mcp-learning

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Basic arithmetic tools with natural-language expression parsing and evaluation.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: Streamable HTTP
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: DEBUG, RUNTIME_ENVIRONMENT, LOG_LEVEL, LOG_FILE, JSON_RESPONSE, STATELESS_HTTP

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "learning": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-learning",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8000",
        "--streamable_http_path",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "DEBUG": "your-value",
        "RUNTIME_ENVIRONMENT": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value",
        "LOG_FILE": "your-value",
        "JSON_RESPONSE": "your-value",
        "STATELESS_HTTP": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add learning --env DEBUG=your-value --env RUNTIME_ENVIRONMENT=your-value --env LOG_LEVEL=your-value --env LOG_FILE=your-value --env JSON_RESPONSE=your-value --env STATELESS_HTTP=your-value -- uvx mcp-learning --host 127.0.0.1 --port 8000 --streamable_http_path /mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "learning": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-learning",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8000",
        "--streamable_http_path",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "DEBUG": "your-value",
        "RUNTIME_ENVIRONMENT": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value",
        "LOG_FILE": "your-value",
        "JSON_RESPONSE": "your-value",
        "STATELESS_HTTP": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "learning": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-learning",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8000",
        "--streamable_http_path",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "DEBUG": "your-value",
        "RUNTIME_ENVIRONMENT": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value",
        "LOG_FILE": "your-value",
        "JSON_RESPONSE": "your-value",
        "STATELESS_HTTP": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • DEBUG env
    Enable additional debug logging output.
  • RUNTIME_ENVIRONMENT env
    Logging/runtime environment.
  • LOG_LEVEL env
    Log level for server output; the server defaults to INFO.
  • LOG_FILE env
    Optional path for a server log file.
  • JSON_RESPONSE env
    Return JSON payloads for HTTP responses instead of newline-delimited JSON.
  • STATELESS_HTTP env
    Disable HTTP keep-alive to serve each request independently.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub yarnabrina, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32568 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 65% de los otros 32568 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32568 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Learning Model Context Protocol?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 20 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

FlyDocs

de flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Learning Model Context Protocol

This project explores the features and usage of Model Context Protocol (MCP) servers and clients, providing a hands-on learning environment for experimenting with MCP-based tools and workflows.

Documentation

  • Installation Guide — How to set up your environment and install dependencies.
  • Examples & Usage — Step-by-step usage and sample sessions.
  • MCP Server Configuration
  • MCP Client Configuration

Contributing

Please see CONTRIBUTING.md for development and contribution guidelines.

Links

License

This project is licensed under the GNU Affero General Public License v3.0 or later (AGPL-3.0-or-later).

Copyright (C) 2025-2026 Anirban Ray

See the LICENSE file for details.

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