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Construiré un servidor MCP personalizado para conectar tu API
Samyak V
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Permite que CLAUDE y CHATGPT usen tus propios sistemas
Ahora mismo, alguien en tu equipo exporta un CSV y lo pega en una ventana de chat
Los datos están desactualizados antes de que envíen.
El MCP — el Protocolo de Contexto del Modelo — es el estándar que permite a un cliente de IA
llamar a tu API directamente. Construye el servidor una vez, y Claude, ChatGPT, Cursor
y todos los futuros clientes MCP podrán usarlo.
LO QUE OBTIENES
- Un servidor MCP en producción que expone tu API, base de datos o herramientas internas
- Definiciones de herramientas tipadas para que el modelo las use correctamente
- Autenticación, permisos y limitación de tasa
- Herramientas de lectura abiertas, herramientas de escritura con aprobación explícita
- Un conjunto de pruebas que cubre cada herramienta, ejecutable en tu CI
- Despliegue (stdio, HTTP o alojado) y documentación completa
POR QUÉ IMPORTA AHORA
El MCP se está convirtiendo en la forma predeterminada en que la IA se conecta a sistemas internos. Una
integración en lugar de una por cada proveedor de IA es el objetivo principal.
FUNCIONA CON
REST, GraphQL, gRPC, Postgres, MySQL, MongoDB, Snowflake y servicios internos
detrás de una VPN
Envíame tu documentación de API y te diré qué herramientas vale la pena exponer
y cuáles representan un problema de seguridad.
Conoce a Samyak V
Samyak V
Associate AIML Engineer
- DeIndia
- Miembro desdeabr 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Hindi, Gujarati
I am an AI/ML engineer with 1.5 years of working experience in developing and deploying AI/ML solutions, designing scalable ML pipelines, and optimizing model performance. I have experience in data science, building end-to-end pipelines, and developing LLM + RAG based applications.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es MCP, en términos sencillos?
El Protocolo de Contexto del Modelo es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA llamar a herramientas externas. En lugar de crear una integración separada para Claude, otra para ChatGPT y otra para lo que venga después, construyes un servidor MCP y todos los clientes compatibles pueden usarlo. Es el USB-C de las integraciones de IA.
¿Es seguro conectar la IA a mi base de datos?
Lo es si está bien construido, y eso es en gran parte lo que estás pagando. Las herramientas de lectura y escritura están separadas, los permisos están limitados a lo mínimo necesario, cada escritura requiere aprobación explícita, los límites de tasa evitan bucles descontrolados y todo se registra. La IA solo ve lo que tú decides exponer.
¿Qué clientes de IA podrán usarlo?
Claude Desktop, Claude Code, ChatGPT, Cursor, Windsurf, Zed y cualquier otro cliente compatible con MCP, incluso los que aún no existen. Ese es el objetivo de construir en un estándar en lugar de en la API de un solo proveedor.
¿Dónde se ejecuta?
Tu elección: localmente a través de stdio, en tu propio servidor vía HTTP o alojado. Funciona en tu infraestructura con tus credenciales. No mantengo acceso después de la entrega.
Mi API no está documentada / es interna / legacy. ¿Aún así puedes hacerlo?
Generalmente sí. He trabajado con especificaciones OpenAPI, colecciones Postman, listas de endpoints en crudo y ocasionalmente leyendo el código del cliente. Envíame lo que tengas y te diré honestamente si es factible antes de que hagas el pedido.
¿Qué incluye el conjunto de pruebas?
Pruebas unitarias por herramienta, pruebas de integración contra un endpoint de staging, pruebas de permisos y autenticación, y una prueba a nivel de prompt que verifica que el modelo invoque cada herramienta correctamente.
