# Vedaword MCP — un servidor MCP público que no inventa escrituras

Un servidor MCP público sobre la biblioteca Vedaword: unos 110,000 versos en sánscrito con traducciones y comentarios. Cualquier asistente de AI puede buscar en ella y citar versos reales con su referencia y un enlace. Su regla principal: cuando la biblioteca no tiene una buena respuesta, lo dice, en lugar de darle al modelo una coincidencia débil sobre la cual construir.

- **Author:** Fedor Chishchin
- **Role:** Solo — diseño, implementación, tests
- **Period:** 2026
- **Stack:** TypeScript · Next.js · MCP (Streamable HTTP) · PostgreSQL · pgvector · búsqueda híbrida
- **Source:** https://fedorthinks.com/es/work/vedaword-mcp

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## El problema

Pregúntale a un asistente de AI qué dice un texto antiguo y te responderá con gusto — muchas veces
con un verso que suena bien pero no existe, o con un verso real pero con el número equivocado. Con
las escrituras, ese es el peor error posible: la gente las cita, enseña con ellas y confía en ellas.

La solución no es un mejor prompt. El asistente necesita una forma de buscar el texto, y necesita
que le digan con claridad cuando no hay nada que encontrar.

## Qué construí

Un servidor MCP para [Vedaword](https://vedaword.com), una biblioteca de escrituras en sánscrito: el
Mahābhārata, el Rāmāyaṇa, las 108 Upaniṣads, la Bhagavad-gītā, el Vedānta-sūtra con su comentario y
más — unos 110,000 versos. Cualquier asistente que hable MCP (Claude, ChatGPT, Cursor…) puede
conectarse a `https://mcp.vedaword.com` y usar unas pocas herramientas bien enfocadas:

- **search_texts** — encuentra pasajes por significado y por palabras al mismo tiempo, así que una
  pregunta con otras palabras funciona igual de bien que una frase exacta.
- **get_verse** — un verso completo: sánscrito, significado palabra por palabra, traducción,
  comentario.
- **lookup_sanskrit_term** — qué significa una palabra en sánscrito y dónde aparece.
- **find_similar_verses** — otros lugares que dicen lo mismo.
- **list_works** — qué hay en la biblioteca y en qué idiomas.

## Las reglas que importan

- **Un "no hay respuesta" honesto.** Cada búsqueda devuelve un nivel de confianza. Cuando es
  `none`, el servidor no devuelve nada para citar, y la descripción de la herramienta le indica al
  modelo que lo diga — en lugar de armar un argumento sobre una coincidencia débil.
- **Citas verificables.** Cada resultado trae la referencia exacta, un enlace al verso en el sitio
  y un hash de versión del texto, para que una cita se pueda verificar después.
- **Decir qué idioma recibiste.** Algunas obras solo existen en ruso. El servidor indica en qué
  idioma está cada pasaje, para que el asistente sepa cuándo está traduciendo y no finja que cita.
- **Pocas herramientas, nombres claros.** Cinco herramientas que no se superponen, porque más
  herramientas con descripciones parecidas hacen que un modelo elija la equivocada.

## Cómo está construido

El servidor es una ruta en la misma app de Next.js que el sitio y habla Streamable HTTP. La búsqueda
es híbrida: la búsqueda de texto completo y la búsqueda vectorial (PostgreSQL con pgvector) corren
juntas, y sus resultados se combinan y se ordenan. Es público y de solo lectura, así que no necesita
inicio de sesión. Cada cambio se prueba con preguntas reales de respuesta conocida antes de salir.

## Por qué existe

Es la prueba más clara de lo que vendo: un servidor MCP que convierte un conjunto real de
conocimiento en herramientas que cualquier asistente de AI puede usar — y que está diseñado en
torno al único error que más importa para sus datos.