MCP’s: Manos para tus iniciativas de growth

Los modelos como ChatGPT, Perplexity y Claude pasaron de solo informar a ejecutar acciones reales gracias al protocolo MCP. Con una interacción conversacional, ahora puedes disparar tareas en herramientas, automatizar flujos y convertir preguntas en resultados medibles, con foco en seguridad y eficiencia.

¿Qué es el protocolo MCP y por qué importa?

El MCP permite a los LLMs comunicarse con herramientas de forma estandarizada y ejecutar acciones. Ya no necesitas conectarte manualmente vía API: el modelo interpreta tu solicitud y coordina con un servidor MCP para cumplirla.

• Flujo estandarizado: solicitud del usuario, envío al servidor, respuesta al cliente MCP.
• Acciones reales: desde búsquedas hasta análisis de datos, con resultados dinámicos.
• Interacción conversacional: usa lenguaje natural para activar integraciones.

¿Cómo habilita acciones con LLMs?

• El modelo interpreta la intención y la traduce en requerimientos para cada herramienta.
• El MCP server estandariza la comunicación y devuelve resultados al cliente MCP.
• Ganas “manos” para tus herramientas de IA con activaciones controladas.

¿Qué plataformas ya lo usan?

• Gumloop: automatiza flujos con IA mediante nodos predeterminados o personalizados.
• Claude y ChatGPT: permiten integrar conectores basados en MCP para operar herramientas.
• Centralizadores MCP: reúnen múltiples integraciones y simplifican la orquestación.

¿Qué riesgos y buenas prácticas existen?

• Cualquiera puede crear un MCP: evita conectarte a servidores desconocidos.
• Pide revisión a tu equipo técnico antes de integrarte.
• Prefiere herramientas con protocolos de seguridad avanzados y modelos robustos: Klavis AI (apoyada por Y Combinator y Sequoia) y Composio.

¿Cómo integrar herramientas seguras con MCP paso a paso?

La clave es autorizar integraciones con cuidado y gestionar credenciales de forma responsable. Así habilitas funcionalidades confiables que puedes activar desde distintas plataformas.

¿Qué evaluar para confiar en un MCP?

• Procedencia del servidor MCP y controles de acceso.
• Revisión técnica interna antes de autorizar.
• Historial de seguridad y robustez del proveedor.

¿Cómo autorizar integraciones en Klavis AI?

• Inicia en el plan gratuito con la opción Start free.
• Autoriza herramientas para habilitar funcionalidades: búsquedas avanzadas en la web, scrapear, buscar y analizar data.
• Activa solo lo que necesites por tarea, manteniendo control de permisos.

¿Cómo obtener una API key en PostHog?

• Entra a Settings en PostHog.
• Ve a API, luego Personal API Keys.
• Crea una nueva API key: asígnale nombre (por ejemplo, “MCP Server”), define alcance de acceso y guarda.

¿Cómo conectar el MCP en Claude o ChatGPT y obtener resultados?

Conecta el MCP como conector, activa la herramienta exacta y realiza un análisis guiado paso a paso. El modelo razona, consulta la fuente y te devuelve un resultado utilizable.

¿Cómo agregar el MCP como conector?

• Entra a The Settings o Configuración, luego a Connectors.
• Pega la URL del servidor MCP que te provee la plataforma y asígnale un nombre.
• Guarda y verifica que aparezca en tu lista de conectores.

¿Cómo activar herramientas y ejecutar análisis?

• En Search and Tools, activa solo la herramienta necesaria: por ejemplo, desactiva Web Search y deja PostHog.
• Haz una petición clara: por ejemplo, “analiza el tráfico web de los últimos tres meses”.
• Espera el proceso: el modelo consulta PostHog, razona y arma el reporte de forma dinámica.

¿Cómo compartir y accionar con los resultados?

• Publica el reporte como artefacto y compártelo con tu equipo.
• Pide gráficos adicionales y análisis específico con la misma data.
• Enfócate en insights y accionables en lugar de construir reportes manuales.

¿Ya conectaste Klavis AI o Composio y probaste una integración con PostHog, Notion o Google Analytics 4? Cuéntame en comentarios qué datos trajiste, qué acciones ejecutaste y qué resultados obtuviste.