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Servicio

Integración MCP

Un servidor conecta todas sus herramientas de IA a sus sistemas internos. CRM, ERP, bases de datos, a través de una sola interfaz.

Descripción general

Hoy, conectar un asistente de IA a sus herramientas de negocio implica código de integración personalizado para cada plataforma. Model Context Protocol cambia eso: un único servidor expone sus APIs internas, bases de datos y herramientas SaaS a cualquier cliente de IA compatible a través de una interfaz universal. La IA descubre lo que está disponible en tiempo de ejecución, lee datos en vivo y actúa sobre ellos. Una sola implementación cubre Claude Desktop, ChatGPT, Cursor y aplicaciones personalizadas. El resultado es una IA que realmente opera dentro de sus sistemas de negocio en lugar de solo generar texto sobre ellos.

Capacidades

Desarrollo de servidores personalizados

Servidores MCP que exponen sus APIs internas, bases de datos y herramientas SaaS como definiciones tipadas con validación de esquemas. Su IA lee desde su CRM, escribe en su gestor de proyectos o consulta su data warehouse a través de una interfaz limpia y estandarizada.

Despliegue local y remoto

Se ejecuta localmente en la máquina de un desarrollador o se despliega como un servicio remoto accesible en toda su organización. Las sesiones con estado permiten que la IA descubra lo que ofrece su servidor al conectarse y mantenga el contexto durante toda la conversación.

Orquestación de flujos de trabajo

La IA encadena múltiples herramientas en una sola conversación: consulta una base de datos, procesa resultados, actualiza su CRM, notifica vía Slack. Flujos de trabajo complejos de múltiples pasos se ejecutan sin código de orquestación personalizado.

Seguridad y control de acceso

Permisos por herramienta y por usuario controlan quién puede hacer qué. Registro de auditoría en cada invocación, limitación de tasa, ejecución aislada e integración OAuth 2.1 para servicios de terceros.

Entregables

  • Servidor(es) MCP listos para producción con documentación completa
  • Pruebas de integración y panel de monitoreo
  • Pipeline de despliegue (Docker/Kubernetes)

Tech Stack

TypeScriptPythonDockerJSON-RPC 2.0SSE

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