WordPress AI Content System (wp_mcp_content_ai)

Servidor MCP (Model Context Protocol) escrito en Python que automatiza todo el ciclo de vida del contenido en WordPress: investigación de temas, redacción con IA, auditorías SEO en tiempo real, enlazado interno automático e inyección de datos estructurados JSON-LD.

🚀 Instalación y Despliegue Rápido

Tienes dos opciones para ejecutar y configurar este servidor MCP localmente:

Opción A: Ejecución Nativa (Local)

Clona el repositorio e instala dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```
Crea tu archivo de entorno:
```
cp .env.example .env
```
Ejecuta el servidor:
```
python bridge/mcp_server.py
```

Opción B: Ejecución Aislada con Docker (Opcional)

Si prefieres no instalar Python ni dependencias en tu máquina:

Construye la imagen de Docker:

docker build -t wp_mcp_content_ai:latest .

Conecta tu cliente MCP apuntando a la ejecución de Docker:Ver configuración de clientes abajo.

🧠 Configuración de las IAs (Proveedores LLM)

El sistema utiliza LiteLLM bajo el capó. Para cambiar de modelo o proveedor, edita las siguientes variables en tu archivo .env:

1. Google Gemini (Recomendado por defecto)

Variable MODEL: google/gemini-2.5-pro o gemini/gemini-flash-latest

Configuración .env:

MODEL="google/gemini-2.5-pro"
GEMINI_API_KEY="tu-api-key-de-google-ai-studio"

2. OpenAI (GPT)

Variable MODEL: gpt-4o o gpt-4o-mini

Configuración .env:

MODEL="gpt-4o"
OPENAI_API_KEY="tu-api-key-de-openai"

3. Anthropic (Claude)

Variable MODEL: anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022

Configuración .env:

MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
ANTHROPIC_API_KEY="tu-api-key-de-anthropic"

4. Ollama (100% Local y Gratis)

Variable MODEL: ollama/tu-modelo-descargado (ej. ollama/llama3 o ollama/gemma2)

Configuración .env:

MODEL="ollama/llama3"
OPENAI_API_BASE="http://localhost:11434"

🎨 Generación de Imágenes para Artículos

El sistema incluye soporte de generación de imágenes destacadas para tus publicaciones de WordPress:

Generación con Fal.ai (Calidad de Producción - Flux/Schnell):Para generar imágenes realistas e ilustraciones de alta fidelidad, obtén una key en fal.ai y configúrala en tu .env:
```
FAL_KEY="tu-api-key-de-fal-ai"
```
Generación Gratuita / Fallback (Pollinations.ai):Si no configuras FAL_KEY en tu .env, el sistema no fallará. En su lugar, utilizará Pollinations.ai de forma automática y transparente para retornar una URL de previsualización de imagen completamente gratuita e ilimitada.

🔌 Integración con Clientes MCP

Añade el servidor a tu cliente de IA preferido. Recuerda reemplazar /RUTA/ABSOLUTA/A/ con la ruta completa a la carpeta del proyecto en tu máquina.

A. Ejecución con Python Local

1. Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)

{
  "mcpServers": {
    "wp_mcp_content_ai": {
      "command": "python",
      "args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
    }
  }
}

2. opencode (~/.config/opencode/opencode.jsonc)

{
  "mcp": {
    "wp_mcp_content_ai": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"],
      "enabled": true
    }
  }
}

3. openclaw (openclaw.json)

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "wp_mcp_content_ai": {
        "command": "python",
        "args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
      }
    }
  }
}

B. Ejecución con Docker (Opcional)

Si utilizas la imagen construida de Docker, configura tu cliente para levantar el contenedor:

Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)

{
  "mcpServers": {
    "wp_mcp_content_ai_docker": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--env-file",
        "/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/.env",
        "-v",
        "/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/data:/app/data",
        "wp_mcp_content_ai:latest"
      ]
    }
  }
}

📚 Índice de Documentación Detallada

Para más información, consulta la documentación del proyecto dentro de la carpeta docs/:

📖 Guía de Inicio Rápido
🔧 Referencia Completa de las 13 Tools MCP
⚙️ Guía de Variables y Categorías (categories.json)
🏗️ Arquitectura en Capas y Patrones de Diseño
🧪 Plan de Verificación y Testing Offline
🛡️ Identidad e Instrucciones del Agente (Portero)

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