Cómo configurar MCP en Claude Code en 2026: 7 integraciones

Encontrarás instrucciones adicionales para trabajar con Ailoot en la documentación.

¿Qué es un servidor MCP y por qué lo necesita Claude Code?#

Anthropic anunció MCP el 25 de noviembre de 2024 como estándar abierto. En un año, el protocolo se convirtió en un estándar del sector: OpenAI, Google DeepMind y Microsoft lo admiten. El repositorio oficial modelcontextprotocol/servers contiene servidores de referencia del propio proyecto MCP (Filesystem, Memory, Sequential Thinking, Fetch y otros); proveedores como GitHub, Notion, Stripe, Linear, Cloudflare y Sentry publican servidores MCP en sus propios repositorios. En los índices comunitarios, el número total de servidores asciende a miles.

Técnicamente, MCP funciona sobre JSON-RPC 2.0. La arquitectura es sencilla: tu Claude Code es el cliente, cualquier servicio es un servidor y el servidor MCP que los conecta tiene tres entidades: tools (lo que puede invocar la IA), resources (lo que puede leer la IA) y prompts (plantillas listas para usar).

Por qué es importante para quien programa con vibe coding: antes de MCP, cada conexión entre Claude y un servicio de terceros requería una integración independiente con su propio wrapper. Con MCP, conectar Postgres, Slack y GitHub lleva tres comandos similares, y desconectarlos es igual de fácil cuando ya no necesitas el servicio.

¿En qué se diferencia MCP de Skills y Subagents?#

Una tabla sencilla para tener claras las diferencias:

En la práctica: si una tarea se ha definido una vez y se repite como texto, es un Skill. Si la IA necesita una respuesta en tiempo real de un sistema externo, es MCP. Si la tarea es larga, se ramifica y necesita un cerebro aparte, es un Subagent.

Más información sobre los dos mecanismos relacionados: Claude Code Skills: cómo crear tu propia biblioteca y Claude Code Subagents: 5 ejemplos listos para usar.

Cómo configurar MCP en Claude Code: añadir y verificar el servidor#

Sintaxis completa de la documentación oficial:

claude mcp add <name> [options] -- <command> [args...]

Se admiten tres transportes: --transport stdio (el predeterminado, un proceso local), --transport http (HTTP remoto) y --transport sse (marcado como obsoleto; úsalo solo si el servidor aún no ha migrado).

La opción --scope admite tres ámbitos:

• local — solo en la carpeta del proyecto actual (predeterminado).
• project — se escribe en .mcp.json, se incluye en el repositorio y está disponible para todo el equipo.
• user — global, para todos los proyectos de la máquina.

Ejemplo mínimo con el servidor de referencia Filesystem del proyecto MCP. Se inicia en medio minuto:

claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects
claude mcp list

Después de list, verás filesystem en la lista si existe la carpeta indicada en el comando; de lo contrario, el servidor no se iniciará. Podrá ver las carpetas de trabajo de Claude Code, es decir, la carpeta desde la que lo iniciaste. Más abajo, en el apartado 5.2, explico por qué ocurre y cuándo resulta realmente útil este servidor.

Para comprobar que MCP está conectado, ejecuta /mcp dentro de una sesión de Claude Code. Mostrará todos los servidores, su estado y sus listas de herramientas. Encontrarás instrucciones adicionales para trabajar con Ailoot en la documentación. Consulta el README del servidor MCP que elijas para conocer sus comandos específicos.

¿stdio o HTTP? ¿Qué transporte deberías elegir?#

Comparación según los criterios principales:

Regla general: todo lo que esté almacenado en tu disco o en una base de datos local usa stdio. Todo lo que esté en la nube usa HTTP. SSE está oficialmente obsoleto; no lo elijas.

7 servidores MCP listos para usar para emprendedores#

5.1. GitHub MCP — el servidor oficial de GitHub

Qué hace: da a Claude Code acceso a issues, pull requests, archivos del repositorio y ejecuciones de acciones. El servidor es de código abierto y tiene más de 30.000 estrellas en GitHub.

Instalación (HTTP, mediante OAuth):

claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/

También puedes usar stdio mediante Docker si necesitas un token PAT en vez de OAuth.

Ejemplo: «Lee las issues abiertas con la etiqueta bug, agrúpalas por componente y sugiere el orden para cerrarlas». Claude llamará a GitHub MCP, leerá todas las issues y devolverá una lista priorizada.

Repositorio: github/github-mcp-server.

5.2. Filesystem MCP — el servidor de referencia del proyecto MCP

Qué hace: da a la IA acceso a los archivos del ordenador dentro de las carpetas autorizadas. Lo publica el propio proyecto MCP; en el registro npm, Model Context Protocol a Series of LF Projects, LLC figura como autor.

Instalación (stdio), con una versión fijada:

claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects

Cuando Claude Code se conecta, pasa sus carpetas de trabajo al servidor, lo que sustituye todo lo especificado en el comando. Las carpetas de trabajo de Claude Code son aquella desde la que lo iniciaste, más las que se añadan con el comando /add-dir o la opción --add-dir. No puedes darle al servidor una carpeta independiente con maquetas mediante el comando. Aun así, la carpeta del comando debe existir o el servidor no se iniciará.

Por tanto, en Claude Code, esto duplica en gran medida las herramientas integradas. Para acceder a archivos de otra carpeta, basta con /add-dir: después de eso, las herramientas propias de Claude Code también podrán leerla. El servidor es más útil para programas que no tienen acceso propio a los archivos. En Claude Desktop puede aparecer otro problema: se rechazan las herramientas del servidor porque sus descripciones usan un formato de esquema antiguo; este problema sigue abierto.

Concede acceso solo a las carpetas que realmente necesites, tanto en el comando como mediante /add-dir. No concedas acceso a la raíz del disco: esa es la primera brecha de seguridad.

Ejemplo: primero ejecuta /add-dir ~/Documents/design y luego pide: «Mueve todas las maquetas de ~/Documents/design/landing-v3/ al proyecto actual y cámbiales el nombre según la convención hero-*.png».

5.3. Postgres MCP — DBHub (Bytebase)

Qué hace: conecta Claude a Postgres, MySQL, SQL Server, MariaDB o SQLite. Admite el modo de solo lectura, de forma que el agente de IA no pueda eliminar la base de datos con un solo comando. Se suele utilizar como sustituto del servidor de referencia archivado de Anthropic, server-postgres.

Instalación (HTTP, solo lectura):

claude mcp add postgres -- npx -y @bytebase/dbhub --dsn "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb?sslmode=disable" --readonly

Para una base de datos de producción, usa siempre un usuario independiente con permisos de solo lectura y anonimiza los datos personales mediante una VIEW o una ruta de API intermediaria. No conectes una base de producción con permisos de escritura.

Ejemplo: «Consulta los clientes con estado de suscripción expired del último mes y enumera los 20 que más han pagado en total».

Repositorio: bytebase/dbhub.

5.4. Slack MCP — comunicación de equipo

Qué hace: permite a Claude leer canales de Slack y enviar mensajes. Es útil para automatizar tareas: «Cuando se complete la compilación, publica un mensaje en #releases»; «Prepara un resumen semanal de #engineering».

Instalación (stdio mediante un wrapper de npx, como @modelcontextprotocol/server-slack o un equivalente del proveedor):

claude mcp add slack \
  -e SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-... \
  -e SLACK_TEAM_ID=T0... \
  -- npx -y @modelcontextprotocol/server-slack

La autorización usa un token de Slack Bot; el acceso se restringe mediante scopes en Slack. Puedes conceder a la IA únicamente chat:read y chat:write:user; así no podrá editar los ajustes del espacio de trabajo. Consulta el README del servidor que elijas para ver los comandos actuales; el ecosistema cambia rápidamente.

Ejemplo: «Cada mañana a las 9:00, envía a #daily una lista de las PR fusionadas el día anterior».

5.5. Notion MCP — base de conocimientos

Qué hace: da a Claude acceso a páginas y bases de datos de Notion. Es una base de conocimiento fuera de tu proyecto: si guardas allí notas, un registro de clientes o una política editorial, la IA podrá leerlos.

Instalación (HTTP, mediante OAuth):

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

También puedes usar el plugin oficial de Anthropic @makenotion/claude-code-notion-plugin.

Ejemplo: «En la base de datos de Notion “Customers”, busca a todas las personas cuyo estado sea “active” y que no hayan tenido una llamada en más de dos semanas. Redacta un correo para cada una».

Guía de Notion: developers.notion.com/guides/mcp.

5.6. Sentry MCP — seguimiento de errores

Qué hace: conecta Claude a los errores de tu sistema de producción. Si una página falla con un error 500, puedes preguntar: «Muéstrame las 10 issues más recientes de Sentry para el proyecto y explica la causa principal de cada una» y obtener un análisis al instante.

Instalación (HTTP):

claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

La autorización se realiza mediante Sentry OAuth. El acceso puede limitarse a un proyecto concreto.

Ejemplo: «Toma las tres issues más frecuentes de las últimas 24 horas. Explica en lenguaje sencillo qué ocurrió y sugiere cómo solucionarlo».

Repositorio: getsentry/sentry-mcp.

5.7. Playwright MCP — workflows en el navegador

Qué hace: proporciona un navegador a Claude. La IA puede abrir una página, hacer clic, rellenar un formulario y tomar una captura de pantalla. Es útil para comprobar la interfaz, hacer pruebas manuales después de publicar y analizar workflows.

Instalación (stdio):

claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

La versión v0.0.75, publicada el 7 de mayo de 2026, recibe mantenimiento activo de Microsoft (más de 32.000 estrellas).

Ejemplo: «Abre la página de inicio de nuestro sitio web, comprueba que todas las tarjetas se muestren correctamente y toma una captura de pantalla en ordenador y móvil».

Repositorio: microsoft/playwright-mcp.

Consulta el README de la versión de Playwright MCP seleccionada para ver el comando con una versión fijada, la opción para varias sesiones simultáneas y los errores de instalación habituales.

Cómo controlar la seguridad con un hook PreToolUse#

Una lista negra de prefijos SQL no impone permisos de solo lectura: tres prefijos en mayúsculas no cubren SQL en minúsculas, comentarios, UPDATE, INSERT, ALTER, varias sentencias ni funciones con efectos secundarios. Asigna a la conexión un rol independiente con permisos de solo lectura y verifícalos en una base de prueba desechable. Un hook es un control adicional de llamadas, no un sustituto de esos permisos.

Este es un ejemplo de cuarentena deliberadamente limitado: deniega todas las llamadas de las tres familias de servidores MCP indicadas hasta revisar y probar una política más específica. Bloquea tanto lecturas como escrituras. Usa los nombres reales de tus servidores y herramientas; un servidor renombrado, Bash integrado u otro conector quedan fuera de estos patrones.

Coloca estas reglas separadas en .claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "mcp__postgres__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      },
      {
        "matcher": "mcp__slack__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      },
      {
        "matcher": "mcp__filesystem__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      }
    ]
  }
}

Guarda este script como .claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh. Devuelve el contrato de decisión documentado de PreToolUse, en lugar del antiguo formato decision: approve/block de nivel superior:

#!/bin/bash
printf '%s\n' '{"hookSpecificOutput":{"hookEventName":"PreToolUse","permissionDecision":"deny","permissionDecisionReason":"This MCP server family is quarantined pending a reviewed policy."}}'

Este script no analiza ni clasifica SQL. Siempre deniega una llamada coincidente. Comprueba la coincidencia y el resultado del hook en una sesión aislada antes de conectar datos valiosos: SELECT 1, delete en minúsculas, un UPDATE precedido por comentario, una herramienta Slack de lectura o envío y una lectura de .env mediante Filesystem deben denegarse si sus nombres coinciden. Una herramienta de otra familia debe quedar fuera del ejemplo; verifica expresamente ese límite por separado.

Para permitir consultas de solo lectura, usa permisos de base de datos verificados y sustituye la cuarentena por una política revisada para las herramientas reales. En Slack, utiliza credenciales sin permisos de envío cuando solo necesites leer. Para archivos, restringe las raíces permitidas del servidor y los permisos del proceso. No afirmes que este hook impide el acceso por otras herramientas, comandos del shell, adjuntos de prompts o una política que el agente pueda editar.

La guía Plan Mode en Claude Code explica el mismo enfoque con más detalle; emplea una lógica similar de «comprobar antes de ejecutar».

¿Qué hacer si tienes más de 40 herramientas y Claude se pierde?#

Según la documentación de Claude Code, ahora está habilitada de forma predeterminada y no hace falta activarla manualmente.

Excepciones en las que Claude Code carga todas las herramientas de inmediato: trabajar a través de un proxy de terceros (cuando ANTHROPIC_BASE_URL apunta a una dirección distinta de la de Anthropic), modelos anteriores a la generación 4.5 en Google Cloud y despliegues de Microsoft Foundry en Azure. La variable ENABLE_TOOL_SEARCH cambia el comportamiento:

• sin definir — todas las herramientas MCP se posponen y se cargan cuando se necesitan;
• true — lo mismo y, además, Claude Code intenta habilitar la búsqueda a través de un proxy;
• auto — modo de umbral: mientras todas las descripciones de las herramientas ocupen menos del 10% de la ventana de contexto, se cargan de inmediato; al superar ese límite, se posponen;
• auto:N — lo mismo, pero con un umbral porcentual personalizado, por ejemplo, auto:5;
• false — el comportamiento anterior: todas las herramientas se incluyen inmediatamente en el contexto.

Para las herramientas críticas que siempre deben estar visibles, hay una opción alwaysLoad: true en .mcp.json, junto a la descripción del servidor. Cada herramienta de este tipo ocupa espacio de contexto desde el primer momento, así que úsala solo para las que Claude necesita en casi todas las respuestas.

Si tienes cinco o más servidores MCP y Claude se confunde sobre qué herramienta invocar, comprueba primero si la búsqueda está desactivada: busca ENABLE_TOOL_SEARCH=false en la configuración y comprueba si estás trabajando a través de un proxy.

También puede ayudar reducir el contexto con /compact.

Cuándo no necesitas MCP: ¿es mejor un Skill, un Subagent o la CLI?#

Jerarquía por coste en tokens y complejidad:

1. Comando de CLI mediante Bash — casi gratis. La IA ejecuta gh pr list, psql -c o curl y obtiene una respuesta como cualquier usuario del terminal.
2. Skill — barato. Una plantilla de prompt lista para usar, con instrucciones sobre qué invocar y cómo procesar el resultado. Se carga a partir de un disparador en el nombre de la carpeta.
3. Subagent — coste medio. Un contexto independiente para una tarea larga, con su propia sesión de tokens.
4. Servidor MCP — caro. Solo los nombres de las herramientas permanecen en el contexto, pero Claude carga la descripción de una herramienta cuando la encuentra antes de una llamada, y las respuestas de los servicios pueden ser extensas: Claude Code avisa cuando una respuesta de herramienta supera los 10,000 tokens. Además, hace falta una sesión OAuth para HTTP.

Consejo contraintuitivo: para analizar páginas web, trabajar con git, abrir archivos PDF y usar utilidades de código abierto, elige CLI en vez de MCP. La IA puede ejecutar comandos del terminal tan bien como una persona, y solo se gastan tokens en el comando y su respuesta, sin descripciones de herramientas ni sobrecarga del servidor.

MCP está justificado en dos casos:

• El servicio es cerrado: Slack, Notion, Sentry, Linear. También existen herramientas CLI, pero MCP ofrece un acceso más granular mediante OAuth y controles de scopes.
• Hace falta un intercambio bidireccional en tiempo real: la IA se conecta a Postgres, comprueba el esquema, hace una consulta de seguimiento, recibe los datos y da el siguiente paso. Con la CLI, esto supondría 10 comandos manuales.

6 antipatrones de conexión a MCP#

1. El cajón de servidores MCP. Has conectado 10 servidores «por si acaso»; Claude se confunde sobre qué herramienta invocar y sus respuestas atascan el contexto. Solución: conserva 3–5 servidores para el proyecto actual y elimina el resto con claude mcp remove.

2. Acceso de escritura a una base de datos de producción. Has conectado Postgres MCP a una base de producción sin --readonly, sin un usuario independiente ni un hook de lista de permitidos. Un prompt —«elimina los registros de prueba»— y se borran los datos de producción. Solución: un rol independiente con permisos de solo lectura verificados, el modo de solo lectura del servidor cuando corresponda y controles de llamadas probados. Una lista negra de prefijos DROP|TRUNCATE|DELETE no es autorización suficiente.

3. Datos personales sin anonimizar. Has conectado directamente una base de datos que contiene correos electrónicos, números de teléfono y datos del pasaporte de clientes. Claude ve los datos y estos acaban en los registros de Anthropic. Solución: una VIEW o una ruta de API intermediaria que devuelva datos enmascarados como j***@gmail.com.

4. MCP en vez de un Skill. Necesitas «crear un informe de ventas en el formato X»: una tarea rutinaria que se resuelve con un Skill y un prompt listo para usar. No crees un servidor MCP.

5. MCP en vez de una CLI de código abierto. Necesitas convertir un PDF a texto. Para eso existe pdftotext. No crees un «MCP para PDF»: solo desperdiciará tokens.

6. No hacer seguimiento del coste de tokens. Ves el servidor conectado en claude mcp list, pero no cuánto consume en cada conversación. Después de una semana, no tienes ni idea de que «MCP consumió el 40% del contexto y llevo pagando por ello todo este tiempo». Solución: desactiva periódicamente los servidores que no uses y observa cómo cambia el uso mediante el seguimiento de los límites de uso de Claude Code.

Cómo diagnosticar un fallo de conexión MCP#

Lista de comprobación paso a paso:

1. ¿Aparece el servidor en la lista?

   claude mcp list
   

   Si no aparece, claude mcp add no llegó a completarse. La causa más habitual es --scope: lo añadiste con local y estás comprobándolo desde otro proyecto.

2. ¿El estado del servidor está en verde?

   claude mcp status <name>
   

   El rojo significa que el proceso no se inició (en stdio) o que el servidor no respondió (en HTTP).

3. ¿Los registros del servidor dicen algo útil?

   claude mcp logs <name>
   

   Si ves un stack trace, el problema suele estar en el paquete (npx no pudo encontrarlo o la versión de Node es anterior a 20).

4. ¿El callback de OAuth no vuelve? El problema suele ser --callback-port o un filtro de red. Reenvía un puerto concreto:

   claude mcp add --transport http --callback-port 8765 [name] [url]
   

5. ¿Hay un conflicto de nombres de herramientas? Dos servidores exponen una herramienta con el mismo nombre y Claude invoca la equivocada. Usa Tool Search (consulta el H2 anterior) o elimina manualmente el servidor sobrante con claude mcp remove.

6. ¿No puedes ver las extensiones (connectors) de claude.ai? Es un problema conocido: las extensiones (connectors) de la interfaz web de claude.ai no están disponibles en Claude Code cuando este usa una clave API. Solución: conecta MCP mediante la CLI, no desde la interfaz web.

Qué viene después: OAuth, tus propios servidores MCP y el Plugin Marketplace#

El Plugin Marketplace agiliza el trabajo de quienes no quieren memorizar comandos de instalación. El formato es un manifiesto .claude-plugin/marketplace.json que describe un conjunto de servidores en un solo paquete.

Instala un plugin desde el marketplace:

claude plugin install <plugin-name>

Un plugin puede incluir varios servidores MCP, Skills y Subagents a la vez: una configuración empaquetada para un caso concreto, como comercio electrónico, marketing o un departamento jurídico.

Escribe tu propio servidor MCP según la especificación de modelcontextprotocol.io. Una plantilla mínima usa el SDK de Python o TypeScript de Anthropic; después describe las herramientas y conecta un transporte. La complejidad es comparable a escribir una API REST con FastAPI.

Si tu proyecto ya tiene un CLAUDE.md configurado y entiendes la ingeniería del contexto, añadir tu propio MCP lleva un día. Si no, es mejor aprender primero los fundamentos.

Para seguir trabajando con modelos, ve a Ailoot.