Servidor MCP de Raindrop.io

Conecta Raindrop.io a tu asistente de IA con un servidor MCP sencillo. Úsalo para organizar, buscar y gestionar marcadores con lenguaje natural.

Qué puede hacer

• Crear, actualizar y eliminar colecciones y marcadores
• Buscar marcadores por etiquetas, dominio, tipo, fecha y más
• Gestionar etiquetas (listar, renombrar, fusionar, eliminar)
• Leer resaltados de marcadores
• Editar marcadores en lote dentro de una colección
• Auditar enlaces rotos y duplicados, y gestionar la papelera

Herramientas

• diagnostics - Información diagnóstica del servidor y métricas de salud de la biblioteca
• collection_list - Lista todas las colecciones en una lista plana
• get_collection_tree - Vista jerárquica de colecciones con rutas completas de migas de pan
• collection_manage - Crear, actualizar o eliminar colecciones
• bookmark_search - Búsqueda avanzada con filtros, etiquetas y paginación
• bookmark_manage - Crear, actualizar o eliminar marcadores
• get_raindrop - Obtener un marcador único por ID
• list_raindrops - Listar marcadores de una colección con paginación
• get_suggestions - Consejos de organización impulsados por IA (etiquetas/colecciones) para una URL o marcador
• suggest_tags - Sugerir etiquetas relevantes a partir de metadatos del marcador usando análisis asistido por IA
• bulk_edit_raindrops - Actualizar, mover o eliminar marcadores en lote dentro de una colección específica
• tag_manage - Renombrar, fusionar o eliminar etiquetas
• highlight_manage - Crear, actualizar o eliminar resaltados
• library_audit - Escanear la biblioteca para enlaces rotos, duplicados y elementos sin etiqueta
• empty_trash - Vaciar permanentemente la papelera (requiere confirmación)
• cleanup_collections - Eliminar colecciones vacías (requiere confirmación)
• remove_duplicates - Encontrar y eliminar marcadores duplicados con flujo de confirmación seguro

Instalación

Inicio rápido (Una línea)

| Herramienta | Comando en una línea | | :----------------- | :---------------------------------------------------------------- | | Gemini CLI | gemini extensions install https://github.com/adeze/raindrop-mcp | | Codex CLI | codex mcp add raindrop -- npx -y @adeze/raindrop-mcp | | Claude Code | claude mcp add raindrop -- npx -y @adeze/raindrop-mcp | | GitHub Copilot | gh copilot config mcp add raindrop -- npx -y @adeze/raindrop-mcp | | Vercel Skills | npx skills add adeze/raindrop-mcp |

Nota: Para las herramientas que agregan un servidor MCP mediante npx, debe tener la variable de entorno RAINDROP_ACCESS_TOKEN configurada en su shell o en la configuración del entorno de la herramienta.

Vercel Skills (npx skills)

Este proyecto es compatible con el sistema Vercel Skills. Todos los manifiestos necesarios están presentes:

• manifest.json: Manifiesto MCP estándar para la definición del servidor.
• SKILL.md: Descripción estandarizada de la habilidad para el descubrimiento de agentes.
• mcp.json: Configuración raíz para clientes y registros MCP.

Para agregar este servidor a su directorio local de habilidades:

npx skills add adeze/raindrop-mcp --global

Para contribuir con esto al Registro de Habilidades de Vercel, envía una Pull Request añadiendo la URL de este repositorio al registro.

Claude Desktop (MCPB)

Descarga el último raindrop-mcp.mcpb desde el Release de GitHub y añádelo a Claude Desktop:

• Releases: https://github.com/adeze/raindrop-mcp/releases

En Claude Desktop, añade el bundle y configura esta variable de entorno:

• RAINDROP_ACCESS_TOKEN (desde la configuración de integraciones de Raindrop.io)

NPX (CLI)

Configura tu token API como variable de entorno y ejecuta:

export RAINDROP_ACCESS_TOKEN=YOUR_RAINDROP_ACCESS_TOKEN
npx @adeze/raindrop-mcp

Configuración manual de MCP (mcp.json)

Agrega esto a la configuración de tu cliente MCP:

{
  "servers": {
    "raindrop": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["@adeze/raindrop-mcp@latest"],
      "env": {
        "RAINDROP_ACCESS_TOKEN": "YOUR_RAINDROP_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Requisitos

• Una cuenta de Raindrop.io
• Un token de acceso API de Raindrop.io: https://app.raindrop.io/settings/integrations

Soporte

• Problemas: https://github.com/adeze/raindrop-mcp/issues

Lanzamiento

Este repositorio usa semantic-release como el único flujo de lanzamiento soportado.

Cómo funciona la publicación

• Los lanzamientos se ejecutan a partir de pushes a master mediante .github/workflows/ci.yml.
• semantic-release analiza los mensajes de Commits Convencionales, calcula la siguiente versión, actualiza CHANGELOG.md, etiqueta/lanzamientos en GitHub y publica en npm.
• Durante la preparación del lanzamiento, .releaserc.json sincroniza manifest.json, mcp.json y gemini-extension.json, luego construye raindrop-mcp.mcpb para que el lanzamiento de GitHub incluya el paquete.

Simulación de pre-lanzamiento

• Ejecuta .github/workflows/release-dry-run.yml con Run workflow antes de hacer un lanzamiento público.
• Esto valida el cálculo de versión semántica, la autenticación del registro y el comportamiento del pipeline de lanzamiento sin publicar.

Secretos requeridos

• GITHUB_TOKEN es proporcionado por GitHub Actions para la automatización del lanzamiento.

Publicación confiable en npm

• La publicación en npm está configurada mediante la publicación confiable OIDC de GitHub Actions.
• NPM_TOKEN no es requerido para el camino estándar de lanzamiento CI.

Validación local antes de fusionar

bun run lint
bun run type-check
bun run test
bun run build

Ejemplos de mensajes de commit

• fix: manejar payload de fusión de etiqueta vacío
• feat: agregar filtro de ruta de colección
• feat!: eliminar parámetro de búsqueda obsoleto

No aumente manualmente las versiones, no envíe etiquetas de lanzamiento ni ejecute comandos manuales de npm publish para lanzamientos normales.

📋 Mejoras Recientes (v2.4.x)

Organización Inteligente y Jerarquía

• Sugerencias de IA: Nueva herramienta get_suggestions ofrece consejos organizativos usando la API de Raindrop y muestreo MCP.
• Árbol de Colecciones: La herramienta get_collection_tree proporciona una vista jerárquica con rutas completas de migas de pan.
• Movimiento Masivo: Añadida operación move a bulk_edit_raindrops para organización eficiente de la biblioteca.
• Soporte de Paginación: Estandarizados list_raindrops y bookmark_search con paginación para bibliotecas grandes.

Seguridad y Calidad

• Lógica de Confirmación: Las herramientas destructivas (empty_trash, cleanup_collections) ahora requieren confirmación explícita.
• Nomenclatura Estandarizada: Todas las herramientas usan ahora convenciones consistentes en snake_case.
• Pipeline CI/CD: GitHub Actions mejorado con linting automatizado, chequeo de tipos y pruebas cruzadas entre transportes.
• Calidad del Código: Configuraciones establecidas para ESLint y Prettier para desarrollo mantenible.

📋 Mejoras Previas (v2.3.3)

Limpieza Avanzada y Auditoría de Biblioteca

📋 Mejoras Previas (v2.3.2)

Implementación de Enlaces de Recursos MCP

• Contenido resource moderno siguiendo las mejores prácticas actuales del SDK MCP
• Acceso eficiente a datos: las herramientas devuelven enlaces ligeros en lugar de payloads completos
• Mejor rendimiento: los clientes obtienen datos completos de marcadores/colecciones solo cuando es necesario
• Integración fluida con el sistema dinámico de recursos (mcp://raindrop/{id})

Actualizaciones del SDK y API

• Actualizado al SDK MCP más reciente soportado en este repositorio
• Registro moderno de herramientas con descripciones mejoradas
• Corrección de puntos finales de API y parámetros de ruta
• Todas las herramientas principales completamente funcionales

Optimización de Herramientas

• Respuestas eficientes en recursos para listas de marcadores/colecciones
• Acceso dinámico a recursos vía mcp://collection/{id} y mcp://raindrop/{id}
• Mejor experiencia de usuario con cargas de lista más ligeras
• Cumplimiento completo de MCP con patrones oficiales del SDK

Mejoras en la Capa de Servicio

• Código reducido mediante helpers comunes extraídos
• Manejo de errores y procesamiento de respuestas consistente
• Mayor seguridad de tipos con manejadores genéricos
• Construcción centralizada de puntos finales

Mejoras en Pruebas

• Cobertura end-to-end más robusta para ejecución de herramientas MCP
• Pruebas de integración ampliadas para flujos reales de clientes

Preparación MCP 2.0 (Operaciones Masivas)

• Bases para flujos de trabajo y herramientas de operaciones masivas MCP 2.0

OAuth (Próximamente)

• Flujo de autenticación basado en OAuth para simplificar la configuración sin tokens manuales

Nota

Disculpas a quienes se vieron afectados por las últimas compilaciones. Gracias por la paciencia y los reportes.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulte el archivo LICENSE para más detalles.

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-05-11 ---