CRM & Ventas
Agente comercial con MCP a HubSpot/Salesforce
El agente IA crea leads, actualiza oportunidades, lee historial de email y agenda tareas usando llamadas naturales del LLM.
→ SDRs IA que cualifican 200+ leads/mes
MCP Servers a medida
El puente entre tus LLMs y tu empresa
Diseñamos y desplegamos MCP Servers (Model Context Protocol) custom para que Claude, GPT, Gemini y cualquier agente IA accedan a tu CRM, ERP, BBDD y APIs internas. Estandarizado, seguro y auditable.
TypeScript SDK + Python SDK oficialesOAuth 2.1 + audit logCloud Run / AWS / AzureGDPR-ready
Definición
¿Qué es un MCP Server?
Un MCP Server es un servicio backend que expone tus herramientas, datos y prompts a modelos de IA mediante el Model Context Protocol, un estándar abierto creado por Anthropic. Permite que un agente IA consulte tu CRM, ERP, base de datos o APIs internas en tiempo real y de forma segura, sin glue code propietario para cada modelo.
Imagina el MCP como el USB-C de las aplicaciones de IA. Antes de MCP, conectar un LLM con tu software requería escribir integraciones específicas para cada modelo (function calling de OpenAI, tool use de Anthropic, function declarations de Gemini), y cambiar de proveedor implicaba re-hacerlo todo. Con MCP, defines las herramientas una sola vez y cualquier cliente compatible — Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Continue, Zed — puede usarlas inmediatamente.
Un MCP Server expone tres primitivas: Tools (funciones que el LLM puede invocar para ejecutar acciones), Resources (datos consultables tipo file-system) y Prompts (plantillas reusables). El cliente las descubre dinámicamente y el LLM las usa cuando el contexto lo requiere.
Capacidades de un MCP Server bien construido
Lo que te entregamos no es un script. Es un servicio production-ready con seguridad, observability y mantenimiento.
Conexión segura LLM↔empresa
OAuth, audit logs, rate limiting y allow-listing por usuario y herramienta.
Acceso real a tus datos
Tus LLMs consultan CRM, ERP, BD y APIs internas en tiempo real, sin indexación previa.
Tools, Resources y Prompts
Las 3 primitivas del protocolo MCP correctamente expuestas, descubribles y documentadas.
Compatible Claude/GPT/Cursor
Funciona con Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue y cualquier cliente MCP.
Cumplimiento GDPR/RGPD
Audit trail completo, consent management, datos en EU. Listos para auditoría.
Versionado y observability
OpenTelemetry, métricas por tool, despliegue blue/green y rollbacks instantáneos.
Casos de uso reales por sector
Estos son los patrones que vemos repetirse en empresas que ya usan MCP en producción.
Healthcare
Consulta segura a HIS y agenda médica
MCP que expone agenda, historial clínico anonimizado y protocolos a un agente IA, con audit log y consentimiento por paciente.
→ Reducción 40% del tiempo administrativo
Fintech
Acceso controlado a posiciones y reglas KYC
El LLM consulta saldos, movimientos y reglas de compliance vía MCP server con OAuth y MFA. Cero exposición directa de la BD.
→ Onboarding 3× más rápido
Operaciones
Helpdesk IT con acceso a Jira, Datadog y K8s
El agente investiga incidentes leyendo logs, métricas y tickets vía MCP, propone fix y abre PR si tiene permiso.
→ +60% tickets resueltos sin humano
E-commerce
Catálogo, pedidos y stock en tiempo real
Agentes que consultan inventario, modifican precios dentro de policies, lanzan campañas y atienden RMA usando MCP.
→ Time-to-launch campañas: días → minutos
Internal tools
Reemplazo de scripts y dashboards
Sustituye dashboards estáticos: pregunta en lenguaje natural y el LLM consulta directamente vía MCP, con respuestas razonadas.
→ BI on-demand para todo el equipo
MCP vs Function Calling vs RAG vs LangChain
Por qué MCP se está imponiendo como el estándar para conectar LLMs a sistemas empresariales.
| Característica | MCP Server | Function Calling | RAG | LangChain |
|---|---|---|---|---|
| Acceso a datos en tiempo real | ||||
| Estandarización (cualquier LLM) | ||||
| Sin re-indexación previa | ||||
| Audit trail nativo | ||||
| Tools + Resources + Prompts | ||||
| Rate limiting y permisos por tool | ||||
| Reutilizable entre clientes (Cursor, Claude, Continue) | ||||
| Mantenimiento bajo (1 server, N clientes) |
Cómo desarrollamos tu MCP Server
Proceso de 4 fases. De la idea a producción en 4-8 semanas según alcance.
- 01
Discovery técnico
1 semanaAuditamos tu stack (CRM, ERP, BBDD, APIs internas), identificamos los casos de uso prioritarios y definimos las herramientas, recursos y prompts del MCP.
- Audit técnico
- Lista de tools y permisos
- Plan de seguridad
- 02
Diseño del MCP server
1-2 semanasArquitectura con transport (stdio o HTTP+SSE), modelo de auth (OAuth/JWT/API key), schema de tools tipado y manejo de errores recoverable.
- Spec OpenAPI
- Arquitectura
- Threat model
- 03
Implementación + tests
2-4 semanasDesarrollamos el MCP en TypeScript SDK o Python SDK oficiales de Anthropic. Tests unitarios, de integración y de seguridad. Observability con OpenTelemetry.
- Repo + CI/CD
- Tests >80% coverage
- Runbook ops
- 04
Despliegue + integración
1 semanaDespliegue en Cloud Run, AWS Lambda o tu cloud. Integramos con Claude Desktop, Cursor o el cliente que uses. Formación al equipo.
- Despliegue producción
- Integración cliente
- Docs internas + formación
Stack técnico
Tecnología que usamos
Stack moderno, oficial y mantenible. Sin frameworks experimentales que se queden obsoletos en 6 meses.
- SDKs oficiales Anthropic:
@modelcontextprotocol/sdk(TypeScript) omcp(Python) según el caso - Transport: HTTP + Server-Sent Events (SSE) para producción remota; stdio para herramientas locales/desktop
- Auth: OAuth 2.1 con PKCE, JWT, mTLS o API keys según tu modelo de seguridad
- Hosting: Cloud Run (recomendado por costes y autoscaling), AWS Lambda, Azure Container Apps o tu propio Kubernetes
- Observability: OpenTelemetry para traces, métricas y logs; dashboards en Datadog, Grafana o tu APM
- CI/CD: GitHub Actions con tests automáticos, security scanning (Snyk) y blue-green deploys
- Tests: Vitest o pytest, coverage > 80%, tests de integración con clientes MCP reales
Pricing transparente
Tres tiers según alcance. Sin sorpresas, sin costes ocultos. Hablamos de discovery primero — si no encaja, no cobramos.
MCP Starter
Para validar un caso de uso concreto.
4.900€
Pago único. 1 MCP server con hasta 5 tools.
- 1 MCP server custom
- Hasta 5 tools + 3 resources
- Auth básica (API key u OAuth)
- Despliegue en tu cloud o el nuestro
- Documentación técnica completa
- Soporte 30 días post-go-live
Más popular
MCP Pro
El standard para empresas con varios sistemas.
12.900€
Pago único. Hasta 15 tools + audit log + observability.
- 1 MCP server avanzado
- Hasta 15 tools + 10 resources + prompts
- OAuth + RBAC por usuario
- Audit log completo + dashboards
- OpenTelemetry + alertas
- CI/CD + blue-green deploys
- Soporte 90 días post-go-live
MCP Enterprise
Multi-MCP, multi-cloud, compliance avanzado.
Desde 24.900€
Pago único + retainer mensual opcional.
- Múltiples MCP servers
- Tools ilimitadas
- SSO + IdP corporativo
- Audit + SOC2 / ISO 27001 ready
- Multi-region + DR
- Retainer mensual con SLA
- Equipo dedicado + Slack compartido
Preguntas frecuentes sobre MCP Servers
Lo que las empresas nos preguntan antes de empezar.
Un MCP Server (Model Context Protocol Server) es un servicio backend que expone herramientas, datos y prompts a modelos de IA como Claude, GPT o Gemini mediante un protocolo estandarizado. Permite que un agente IA consulte tu CRM, ERP, base de datos o APIs internas en tiempo real, de forma segura y auditable, sin necesidad de indexación previa ni código pegado a cada herramienta. Es el "puerto USB-C" para aplicaciones de IA: un único protocolo que cualquier LLM compatible puede usar.
Function calling es propio de cada proveedor (OpenAI, Anthropic, Google) y obliga a re-implementar la integración para cada modelo. MCP estandariza la interfaz: defines tus tools una vez y cualquier cliente compatible (Claude Desktop, Cursor, Continue, Claude Code) puede consumirlas. Además, MCP añade primitivas que function calling no tiene: Resources (datos consultables como ficheros), Prompts reusables, transport bidireccional con notificaciones y descubrimiento dinámico de herramientas.
Desde 4 semanas para un MCP Starter (1 sistema, hasta 5 tools) hasta 8-12 semanas para un MCP Enterprise multi-sistema con compliance avanzado. El factor crítico no es el desarrollo en sí, sino los accesos a tus APIs internas, decisiones de auth y la lista priorizada de tools. Cuanto más claros los requirements, más rápido vamos.
La seguridad es donde MCP brilla. Implementamos por defecto: OAuth 2.1 + PKCE para auth, scopes granulares por tool, audit log completo (quién llamó qué tool con qué args y respuesta), rate limiting, allow-listing de orígenes, sanitización de inputs y outputs, y datos siempre en EU si lo requieres. Para sectores regulados (healthcare, fintech) añadimos pseudonimización en el propio MCP antes de entregar al LLM.
Sí. Diseñamos MCPs compatibles con cualquier cliente del ecosistema oficial: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Zed AI y la mayoría de IDEs con soporte MCP. Si quieres usarlo programáticamente desde tu propio agente, también te entregamos cliente MCP de referencia en TypeScript o Python.
RAG (Retrieval Augmented Generation) requiere indexar tus datos en una base vectorial y devuelve trozos de texto relevantes que el LLM concatena al prompt. MCP no necesita indexación: el LLM consulta los datos en vivo a través de tools. Para datos que cambian rápido (inventario, precios, agenda) MCP es mejor. Para conocimiento estático (documentación, manuales) RAG sigue siendo válido. Lo habitual es combinarlos: RAG para docs estáticas + MCP para sistemas operativos.
Tu eliges. Por defecto desplegamos en tu propia cloud (GCP, AWS, Azure, Cloudflare Workers) para que los datos nunca salgan de tu perímetro. Si prefieres operación gestionada, lo desplegamos en nuestra infraestructura europea con DPA firmado y SLA. Cloud Run es el target más común por costes y autoscaling.
TypeScript SDK oficial de Anthropic (@modelcontextprotocol/sdk) o Python SDK según el caso. Transport HTTP+SSE para producción remota, stdio para herramientas locales. OAuth 2.1 + PKCE, OpenTelemetry para observability, GitHub Actions para CI/CD, Cloud Run o AWS Lambda para hosting. Tests con Vitest/pytest.
Blog
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