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XPack

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XPack es el primer marketplace MCP de código abierto del mundo: crea y vende tus propios servicios MCP en cuestión de minutos.


✨ Con XPack puedes:

  • ✅ Generar con un clic la configuración OpenAPI → MCP
  • 🧾 Portada y páginas de servicio optimizadas para SEO
  • 💳 Facturación integrada (por llamada o por uso de tokens)
  • 👥 Gestión de cuentas de usuario
  • 🛠 Pagos con Stripe
  • 🔐 Inicio de sesión con correo y Google OAuth

Todo es open source bajo Apache 2.0, listo para uso comercial.


✨ Inicio rápido

😍 Poner XPack en marcha es facilísimo. Con un solo comando tendrás tu marketplace MCP online en 10 minutos.

curl -sSO https://xpack.ai/install/quick-start.sh; bash quick-start.sh

Cómo desplegar tu marketplace MCP en 10 minutos


📸 Funcionalidades

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🖥️ Requisitos del sistema

✅ Hardware recomendado

  • CPU: 8 núcleos
  • Memoria: 16 GB
  • Almacenamiento: 200 GB
  • Sistema operativo: Linux
  • Arquitectura: AMD64

✅ Mínimos

  • CPU: 2 núcleos
  • Memoria: 4 GB
  • Almacenamiento: 200 GB
  • Sistema operativo: Linux / macOS
  • Arquitectura: AMD64 / ARM64

📦 Dependencias de ejecución

XPack-MCP-Market requiere los siguientes servicios (autogestionados o en contenedores):

Componente Versión mínima
MySQL ≥ 5.7.x
Redis ≥ 6.2.x
RabbitMQ ≥ 4.0

Asegúrate de que estos servicios estén disponibles y correctamente configurados antes de arrancar el backend.


💿 Despliegue

😍 Así de simple: con un comando tendrás tu marketplace MCP listo en 10 minutos.

curl -sSO https://xpack.ai/install/quick-start.sh; bash quick-start.sh

🔖 Despliegue con Docker-Compose

Para este método, instala Docker y Docker Compose.

  1. Edita docker-compose.yml
vi docker-compose.yml

  1. Ajusta la configuración (archivo de referencia: docker-compose.yml)
version: '3'
services:
  xpack-mysql:
    image: mysql:8.0.37
    privileged: true
    restart: always
    container_name: xpack-mysql
    hostname: xpack-mysql
    command:
      - "--character-set-server=utf8mb4"
      - "--collation-server=utf8mb4_unicode_ci"
    ports:
      - "33306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=mysql_ZTdhRB
      - MYSQL_DATABASE=xpack
    volumes:
      - /var/lib/xpack/mysql:/var/lib/mysql
    networks:
      - xpack
  xpack-mcp-market:
    image: xpackai/xpack-mcp-market
    container_name: xpack-mcp-market
    privileged: true
    restart: always
    networks:
      - xpack
    ports:
      - "8000:80"
    depends_on:
      - xpack-mysql
      - xpack-redis
      - xpack-rabbitmq
  xpack-redis:
    container_name: xpack-redis
    image: redis:7.2.4
    hostname: xpack-redis
    privileged: true
    restart: always
    ports:
      - 6379:6379
    command:
      - bash
      - -c
      - "redis-server --protected-mode yes --logfile redis.log --appendonly no --port 6379 --requirepass redis_6sJZDm"
    networks:
      - xpack
  xpack-rabbitmq:
    image: rabbitmq:4.1.2-alpine
    container_name: xpack-rabbitmq
    privileged: true
    restart: always
    environment:
      - RABBITMQ_DEFAULT_USER=rabbitmq
      - RABBITMQ_DEFAULT_PASS=rabbitmq_Gs123dA
    networks:
      - xpack
networks:
  xpack:
    driver: bridge
    ipam:
      driver: default
      config:
        - subnet: 172.101.0.0/24

  1. Arranca XPack-MCP-Market
docker-compose up -d

  1. Accede por el puerto 3000 en el navegador
  • Inicio de sesión admin: http://{IP}:3000/admin-signin
  • Usuario: admin
  • Contraseña: 123456789

🔖 Compilación (Build)
  1. Clona el repositorio
git clone https://github.com/xpack-ai/XPack-MCP-Market.git
  1. Entra al proyecto
cd XPack-MCP-Market

Build del frontend

Requisitos:

  • Node >= 22.x
  • Pnpm >= 10.x
  1. Ejecuta el script de build
cd scripts && ./frontend_build.sh && cd ../

El código compilado quedará en frontend/out.

  1. Inicia la interfaz
cd frontend/out && node server.js

Build del backend

Requisitos:

  • Python >= 3.11

Con uv (recomendado)

  1. Crea el entorno virtual
uv venv
  1. Actívalo
source .venv/bin/activate
  1. Instala dependencias
uv pip install -r requirements.txt
  1. Copia el archivo de entorno
cp .env.example .env
  1. Edita las variables
vi .env
  1. Inicia el servicio de administración
    Primer plano
uvicorn services.admin_service.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload

Segundo plano

uvicorn services.admin_service.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload &
```

7. Inicia el servicio API → MCP  
**Primer plano**
```
uvicorn services.api_service.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
``` 
**Segundo plano**
```
uvicorn services.api_service.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload &
```
### Build de Docker
```
docker build -t xpack-mcp-market --build-arg APP=xpack-mcp-market --build-arg VERSION=1.0.0 -f ./scripts/Dockerfile ./
```
</details>

# 📸 Capturas
<img width="1415" height="797" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/5f71bfcf-c128-42ab-8077-3f2ede549f80" />

<img width="1415" height="797" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/d7c0b40d-182e-47a6-bcdf-bd36970f5ee6" />

<img width="1415" height="797" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/ae40f659-87ad-42d4-8379-b47a48eb6a29" />

<img width="1415" height="797" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1049f4e5-ec3f-4520-8480-6d6432d6f5d2" />

<br>

# 🧾 Licencia
XPack-MCP-Market se publica bajo **Apache 2.0**.  
Consulta [LICENSE](./LICENSE) para más detalles.

<br>

# 📬 Contacto
- 🌐 Sitio web: [https://xpack.ai](https://xpack.ai)
- 📧 Correo: [[email protected]](mailto:[email protected])
- 💬 Discord: [Link](https://discord.gg/cyZfcdCXkW)

<br>

# 🤝 Socios
- [Cursor](https://www.cursor.com/): editor de código con IA integrada en el flujo de trabajo; sugerencias contextuales, comprensión profunda del repositorio y edición en lenguaje natural.

- [Dify](https://dify.ai/): plataforma líder para desarrollo de IA agentica; cubre flujos de agentes, RAG, integraciones y observabilidad; compatible con múltiples LLMs y plugins.

- [Trae](https://www.trae.ai/): IDE nativo de IA que apunta a “The Real AI Engineer”; interfaz conversacional con generación y asistencia de código para mejorar calidad y eficiencia.

- [Windsurf](https://windsurf.com/): nuevo IDE impulsado por IA con “Cascade”, “Windsurf Tab” y “Memories” para un entendimiento profundo del código y un flujo continuo.

- [Coze](https://www.coze.com/): plataforma de ByteDance para crear apps y chatbots con IA sin código; workflows, datos propios, plugins y bases de conocimiento.

- [Claude Code](https://www.anthropic.com/claude-code): herramienta CLI de Anthropic que integra Claude Opus 4 en la terminal; edición multiarchivo, ejecución de comandos e integración con IDEs y test.

- [Flowith](https://flowith.io/): espacio de trabajo de creación con interfaz de lienzo y agentes avanzados; optimiza productividad y trabajo profundo.

- [OpenManus](https://github.com/FoundationAgents/OpenManus): framework open source para construir agentes generales; multiactor y con integración de APIs LLM y automatización de navegador.

- [Fellou](https://fellou.ai/): “navegador agéntico” que actúa por ti; automatiza la recolección de información y entrega de insights; integra con Notion/LinkedIn.

- [Genspark](https://www.genspark.ai/): compañero de IA todo en uno (AI Slides, Sheets, Chat); herramientas personalizadas y AI Pods para generar contenido desde múltiples fuentes.

- [TEN](https://github.com/TEN-framework/ten-framework): framework open source para agentes de voz multimodales en tiempo real; avatar, integración MCP, comunicación hardware y detección de pantalla.

- [APIPark](https://apipark.com/): portal de desarrolladores API open source y pasarela LLM todo en uno; API unificadas, balanceo de carga, control de tráfico, caché semántico, gestión de prompts y enmascaramiento de datos.

- [ChatGPT](https://chatgpt.com/): chatbot de OpenAI basado en LLMs; diálogo natural, comprensión de contexto, seguimiento de conversación e integración con múltiples plataformas.

- [LangChain](https://www.langchain.com/): plataforma para desarrollar agentes y apps LLM confiables (LangGraph, LangSmith, LangGraph Platform); generación de código, automatización y búsqueda con IA.

- [LEMON AI](https://lemonai.cc/): primer framework agentico full‑stack, open source; incluye sandbox VM del intérprete de código para ejecución segura.

- [LobeChat](https://lobehub.com/): herramienta de productividad LLM personal; permite crear agentes personales y equipos profesionales; plugins, base de conocimiento, visión y voz.

- [VS Code](https://code.visualstudio.com/): editor de código open source extensible, con funciones de IA como sugerencias inteligentes y “modo agente”.

- [XRoute](https://xroute.ai): interfaz unificada para LLMs; mejores precios, mejor throughput, sin suscripción.

- [MemU](https://github.com/NevaMind-AI/memU): framework de memoria open source para compañeros de IA.