Lab: Integración con VS Code & Copilot

Ya tenemos nuestro servidor (el “disco duro”), pero antes de conectarlo a GitHub Copilot, debemos asegurarnos de que funciona correctamente.

Para ello usaremos MCP Inspector, la herramienta oficial para depurar servidores.

Paso 1: Prueba visual con MCP Inspector

Esta herramienta levanta una interfaz web para probar tus recursos y herramientas sin necesidad de abrir VS Code.

1. Ejecuta el Inspector

   Asegúrate de estar en la carpeta de tu proyecto (mcp-logs-server) y ejecuta este comando.

   Nota: El comando ejecuta el inspector y le pasa como argumento nuestro servidor (npx tsx index.ts).

   npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx tsx index.ts

2. Abre tu navegador

   Verás un mensaje indicando que el inspector está corriendo en http://localhost:6274. Ábrelo.

3. Prueba la Herramienta

   1. En la barra lateral izquierda, busca la sección Tools.
   2. Deberías ver analyze_logs. Haz clic en ella.
   3. Verás un formulario. En severity, ingresa el valor: ERROR.
   4. Haz clic en Run Tool.

   Resultado esperado: En el panel derecho verás la respuesta JSON con los logs filtrados:

   [2024-03-10 09:30:00] ERROR: Fallo de conexión con la base de datos (Timeout).
   [2024-03-10 09:30:05] ERROR: No se pudo reintentar la transacción ID #9928.
   [2024-03-10 11:45:00] ERROR: Excepción no controlada en módulo de autenticación.

   ¡Funciona! Ahora cierra el inspector en la terminal (Ctrl + C).

Paso 2: Integración con Copilot

Copilot (en VS Code) ya tiene soporte nativo para MCP. La forma estándar de configurarlo es mediante un archivo en tu carpeta .vscode.

1. Obtén la ruta absoluta

   Copilot necesita saber exactamente dónde está tu servidor. Ejecuta esto dentro de mcp-logs-server:

   En Mac/Linux:

   pwd

   En Windows (PowerShell):

   Get-Location

   (Copia la ruta completa. Ej: /Users/juan/dev/mcp-logs-server).

2. Crea el archivo de configuración

   En la raíz de tu espacio de trabajo actual en VS Code, crea (o edita) el archivo .vscode/mcp.json.

   Si no tienes la carpeta .vscode, créala.

   .vscode/mcp.json

   {
     "servers": {
       "inspector-logs": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "tsx",
           "/RUTA/ABSOLUTA/HACIA/TU/mcp-logs-server/index.ts"
         ]
       }
     }
   }

   
   

   Usuarios de Windows

   Recuerda usar doble barra invertida en el JSON: "C:\\Users\\Juan\\dev\\mcp-logs-server\\index.ts"

3. Verifica la conexión

   Después de guardar el archivo:

   1. Abre el panel de Copilot Chat.
   2. Busca el botón “Configure Tools” (Configurar Herramientas) cerca del cuadro de texto.
   3. Al pulsarlo, verás una lista de herramientas disponibles. Asegúrate de que inspector-logs (o analyze_logs) aparezca en la lista y esté activado.

Paso 3: Prueba de fuego

Ahora vamos a interactuar con Copilot como un agente.

Abre el Chat y escribe:

“Revisa los logs del sistema buscando errores críticos (ERROR) y dime qué falló.”

¿Qué sucederá?

1. Copilot detecta la herramienta: Verá que tiene disponible analyze_logs gracias a tu configuración MCP.
2. Solicita permiso: Es probable que la primera vez te pregunte: “Allow Copilot to run analyze_logs?”. Dale a Allow.
3. Ejecuta y Responde: Copilot ejecutará tu script de Node.js localmente, leerá el archivo system.log y te resumirá el error de la base de datos de las 09:30.

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Conclusión del Módulo

¡Felicidades! Has integrado con éxito un Servidor MCP personalizado con GitHub Copilot.

Lo que acabas de lograr es la base de la IA moderna:

• Tu código no viajó a la nube para ser “entrenado”.
• Copilot tuvo acceso a datos en tiempo real de tu disco duro.
• Creaste una herramienta personalizada que extiende las capacidades del modelo más allá de su entrenamiento original.