MCP permite a Claude, Cursor y ChatGPT acceder a tus archivos y herramientas mediante un formato compartido. Este artículo te guía por un primer servidor seguro, configuraciones que funcionan en cada aplicación, los hábitos de aprobación que te mantienen al mando y soluciones a los errores que más encuentran los principiantes.
Tu asistente de IA puede redactar un correo en segundos, pero pídele que lea la hoja de cálculo que tienes en el escritorio y topará con un muro. MCP elimina ese muro. El Model Context Protocol es un estándar abierto que permite a una aplicación de IA acceder a tus archivos, bases de datos, calendarios y otras herramientas mediante un formato de conexión compartido. Configuras una herramienta una sola vez y cualquier aplicación compatible puede usarla.
Este artículo te enseña a usar MCP desde cero. Conocerás las tres piezas que intervienen, crearás una primera configuración funcional en Claude, Cursor y ChatGPT, aprenderás los hábitos de seguridad que conviene adoptar desde el primer día y solucionarás los errores que casi todos los principiantes encuentran. Calcula en torno a una hora para las tres aplicaciones, o diez minutos para una sola.
MCP son las siglas de Model Context Protocol. Anthropic lo presentó en noviembre de 2024, y el proyecto ahora forma parte de la Agentic AI Foundation, un fondo dirigido de la Linux Foundation cofundado por Anthropic, Block y OpenAI. La documentación oficial lo describe como un puerto USB-C para aplicaciones de IA: un único tipo de conector que funciona con muchos dispositivos.
Antes de MCP, cada integración requería un trabajo a medida. Un conector creado para una aplicación no servía de nada en otra. Ahora, un servidor escrito una sola vez funciona en cualquier cliente que hable el protocolo, y Claude, ChatGPT, Cursor y Visual Studio Code lo hacen.
Todas las configuraciones de MCP tienen los mismos protagonistas:
Cuando edites un archivo de configuración más abajo, estarás indicando a un host qué servidores debe iniciar o llamar.
💡 Atajo para principiantes: la mayoría de los tutoriales llaman «cliente» a la propia aplicación (Claude, Cursor, ChatGPT). La diferencia solo importa cuando creas tu propio servidor.
Un servidor puede ofrecer tres tipos de cosas:
| Primitiva | Qué es | Ejemplo |
|---|---|---|
| Herramientas | Funciones que el asistente puede llamar | Crear un archivo, ejecutar una consulta a una base de datos |
| Recursos | Datos que el asistente puede leer | El contenido de un archivo, el esquema de una base de datos |
| Prompts | Plantillas reutilizables | Un formato de informe de errores con campos para rellenar |
Las herramientas son lo que usarás primero. Cuando le pidas a Claude que renombre una carpeta de archivos, elegirá una herramienta de la lista del servidor y esperará tu aprobación antes de ejecutarla.
Los servidores vienen en dos variantes, y la diferencia determina qué aplicaciones pueden usarlos:
| Local (stdio) | Remoto (Streamable HTTP) | |
|---|---|---|
| Dónde se ejecuta | En tu equipo, iniciado por la aplicación | En un servicio alojado |
| Quién lo usa | Una persona | Muchas personas |
| Inicio de sesión | Rara vez necesario | Normalmente OAuth |
| Ideal para | Archivos, bases de datos locales | Servicios en la nube como gestores de incidencias |
Claude Desktop y Claude Code pueden iniciar servidores locales. Cursor admite ambos tipos. ChatGPT solo se conecta a los remotos. Ten en cuenta esta tabla, porque explica buena parte de la confusión que aparece en las secciones siguientes.
💡 El protocolo sigue evolucionando (la revisión más reciente está fechada el 2026-07-28), pero una configuración para principiantes no necesita los detalles de la especificación. Mantén tus aplicaciones actualizadas y sigue adelante.
La mayoría de los servidores de la comunidad se inician con npx, una herramienta que viene incluida con Node.js. Abre una terminal y ejecuta:
node --version
Si ves un número de versión, todo está listo. Si el comando no se encuentra, instala la versión LTS desde nodejs.org y luego vuelve a abrir la terminal. LTS significa Long Term Support (soporte a largo plazo) y es la opción estable.
Empieza con el servidor oficial de sistema de archivos, publicado como @modelcontextprotocol/server-filesystem. Permite al asistente leer, crear, mover y buscar archivos dentro de las carpetas que indiques.
Crea una carpeta desechable llamada mcp-sandbox y guarda en ella dos o tres archivos de texto. Usa esa carpeta para todas las pruebas de este artículo.
⚠️ Un servidor local se ejecuta con los permisos de tu cuenta de usuario. Incluye solo carpetas que te sientas cómodo dejando leer y modificar al asistente. Tu directorio personal completo es una mala primera opción.
Las aplicaciones de Anthropic ofrecen dos vías. Claude Desktop usa un archivo de configuración JSON. Claude Code, la aplicación de terminal, usa un comando. Elige la que uses a diario, o usa las dos.
| Sistema | Ruta |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
Sustituye el contenido por el fragmento correspondiente a tu sistema, cambiando el nombre de usuario de ejemplo por el tuyo. En macOS:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
}
}
}
En Windows, usa barras invertidas dobles:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\username\\mcp-sandbox"]
}
}
}
Cada parte tiene una función:
"filesystem" es el nombre amigable que aparece en la aplicación."command": "npx" ejecuta el servidor a través de Node.js.-y confirma la descarga del paquete para que el inicio no se detenga esperando una respuesta.Guarda el archivo y cierra por completo Claude Desktop, y luego vuelve a abrirlo. Cerrar la ventana no basta, porque la aplicación lee la configuración al iniciarse.
Haz clic en el botón Añadir archivos, conectores y más, en la esquina inferior izquierda del cuadro de mensajes, pasa el cursor sobre Conectores y elige Gestionar conectores. Selecciona filesystem para ver sus herramientas. Después prueba una petición sencilla:
Lista los archivos de mi carpeta mcp-sandbox y dime cuál cambió más recientemente.
Claude pide aprobación antes de cada operación con archivos. Lee la petición y luego aprueba o rechaza.
💡 Los servidores remotos no necesitan JSON. En claude.ai, ve a Configuración y después a Conectores, haz clic en Añadir conector personalizado, ponle un nombre y pega la URL del servidor. Normalmente iniciarás sesión mediante OAuth. Las cuentas gratuitas están limitadas a un conector personalizado.
Claude Code añade servidores desde la terminal. La forma del comando depende del tipo de servidor:
# Remote server over HTTP
claude mcp add --transport http example https://example.com/mcp
# Local server over stdio (note the double dash)
claude mcp add --transport stdio files -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/username/mcp-sandbox
# See what is configured
claude mcp list
claude mcp get files
claude mcp remove files
El -- separa las opciones propias de Claude del comando que inicia el servidor. Si lo olvidas, los argumentos se interpretarán mal. Dentro de una sesión de Claude Code, escribe /mcp para comprobar el estado de cada servidor o para terminar un inicio de sesión OAuth.
Dónde se guarda el servidor depende de su ámbito:
| Ámbito | Disponible en | Compartido con el equipo | Se guarda en |
|---|---|---|---|
| Local (predeterminado) | Solo el proyecto actual | No | ~/.claude.json |
| Proyecto | Solo el proyecto actual | Sí | .mcp.json en la raíz del proyecto |
| Usuario | Todos tus proyectos | No | ~/.claude.json |
Añade --scope project para crear un archivo .mcp.json que puedas confirmar en el repositorio, de modo que tus compañeros tengan los mismos servidores. Usa --scope user para las herramientas que quieras tener en todas partes.
Cursor lee un archivo JSON en uno de dos niveles:
.cursor/mcp.json en la raíz del proyecto, para herramientas ligadas a una base de código concreta.~/.cursor/mcp.json en tu directorio personal, para herramientas que quieras en todos los proyectos.El formato es el mismo que el de Claude Desktop:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
}
}
}
Cursor admite tres transportes, así que puedes combinar servidores locales y remotos en el mismo archivo:
| Transporte | Se ejecuta | Ideal para |
|---|---|---|
| stdio | Localmente, gestionado por Cursor | Un usuario, herramientas locales |
| SSE | Local o remoto | Servidores que ya lo usan |
| Streamable HTTP | Local o remoto | Servidores compartidos y alojados |
Por defecto, Cursor pide aprobación antes de ejecutar una herramienta de MCP. Los modos de ejecución pueden aprobar automáticamente las herramientas incluidas en la lista de permitidas, así que empieza con restricciones estrictas y relájalas más adelante.
Para un servidor alojado, sustituye command y args por una URL:
{
"mcpServers": {
"example": {
"url": "https://example.com/mcp"
}
}
}
El Cursor Marketplace y cursor.directory también ofrecen un botón Add to Cursor que instala un servidor y gestiona el inicio de sesión OAuth en un solo paso. Si un servidor necesita un token, usa la interpolación ${env:NAME} en lugar de pegar el secreto en el archivo. Cursor también acepta ${userHome} y ${workspaceFolder} en los valores de configuración.
ChatGPT funciona de forma distinta a las otras dos aplicaciones. Se conecta a servidores remotos accesibles por HTTPS. Un servidor que inicies con npx en tu equipo no aparecerá, porque ChatGPT no puede lanzar un proceso en tu equipo.
El proceso, tal como lo describe OpenAI:
OpenAI indica que los servidores MCP personalizados son servicios de terceros, que OpenAI no desarrolla ni verifica. Los nombres de los menús han cambiado varias veces, así que si una etiqueta no coincide, busca "developer mode" en la documentación para desarrolladores de OpenAI. Algunos planes también limitan las acciones de escritura, así que un conector puede leer datos pero negarse a modificar nada. Comprueba tu plan antes de depurar algo que en realidad es un límite del plan.
Quienes desarrollan con la API pueden adjuntar el mismo servidor mediante la Responses API, con una entrada de herramienta de tipo type: "mcp", además de un server_label, un server_url, una lista de allowed_tools y un ajuste de require_approval.
💡 Un servidor, tres aplicaciones. Aloja un único servidor remoto y podrás pegar su URL en los conectores personalizados de Claude, en
mcp.jsonde Cursor y en ChatGPT. Esa es la ventaja de un protocolo compartido.
Un asistente con herramientas puede actuar, y actuar tiene consecuencias. Dos hábitos eliminan la mayor parte del riesgo.
Nunca pegues un secreto en un archivo de configuración que puedas confirmar o compartir. Pásalo mediante una variable de entorno. En Cursor, usa ${env:NAME}. En Claude Code, añade --env NAME=value al registrar un servidor local. Antes de confirmar .mcp.json o .cursor/mcp.json, abre el archivo y comprueba que no haya ningún token dentro.
Empieza por los registros. Claude Desktop escribe los registros de MCP en ~/Library/Logs/Claude en macOS y en %APPDATA%\Claude\logs en Windows. El archivo mcp.log registra los intentos de conexión y los fallos, y cada servidor también tiene su propio mcp-server-NAME.log con lo que haya escrito en stderr.
| Síntoma | Causa probable | Solución |
|---|---|---|
| Servidor ausente en Claude Desktop | Error tipográfico en el JSON, o se cerró la ventana en lugar de salir por completo | Valida el JSON, cierra la aplicación por completo y vuelve a abrirla |
npx falla o muestra ENOENT | Node.js no está en el PATH, o %APPDATA%\npm no existe en Windows | Instala la versión LTS de Node.js, ejecuta npm install -g npm y vuelve a abrir la aplicación |
| El servidor se conecta pero las herramientas fallan en silencio | Rutas relativas, o un paquete que se bloquea al iniciarse | Usa rutas absolutas y luego ejecuta el mismo comando npx en una terminal y lee el error |
| "Needs authentication" en Claude Code | El inicio de sesión OAuth no se ha completado | Ejecuta /mcp y termina el inicio de sesión en el navegador |
| No aparece nada en ChatGPT | Servidor solo local, modo desarrollador desactivado o límite del plan | Usa un servidor HTTPS remoto y revisa el modo desarrollador y tu plan |
En Windows, si un registro menciona ${APPDATA} dentro de una ruta, añade el valor expandido al bloque env del servidor, por ejemplo "APPDATA": "C:\\Users\\username\\AppData\\Roaming\\", y luego reinicia la aplicación.
Cuando nada más funcione, ejecuta el comando del servidor a mano. Si falla en una terminal, también fallará dentro de la aplicación, y la terminal te muestra el error completo.
Cuando la prueba del sistema de archivos funcione, añade un servidor que produzca algo que puedas ver. La generación de imágenes es un buen segundo paso, porque puedes juzgar el resultado de un vistazo.
PicassoIA ofrece un conector de MCP que da a tu asistente cuatro modelos: PicassoIA Image para texto a imagen, PicassoIA Image Editor Pro para ediciones, PicassoIA Video para video a partir de texto o de una imagen, y Seedance 2.5 Lite para video con audio. Gestionas las conexiones desde tu cuenta de PicassoIA después de iniciar sesión.
Las generaciones son asíncronas. El asistente inicia una tarea, recibe un ID de predicción con un tiempo estimado y, tras la espera sugerida, consulta el estado hasta que la tarea informa de éxito o fallo. Un fallo es definitivo, así que el asistente simplemente inicia una nueva generación. Cada cuenta ejecuta hasta cinco predicciones a la vez, compartidas entre todas sus conexiones.
Usa un primer prompt como este para probar la conexión:
Genera una imagen fotorrealista de un escritorio de madera con un equipo portátil y una taza de café con luz suave de la mañana, y luego muéstrame el enlace.
¿Tienes curiosidad por ver cómo responden distintos modelos a la misma pregunta de configuración? Pega una configuración rota en Claude Sonnet 5 y en GPT 5.6 Sol y comprueba cuál explica mejor el error del JSON.
Tus próximos diez minutos son sencillos. Elige una aplicación de este artículo, añade el servidor de sistema de archivos y ejecuta el prompt de prueba. Después abre Picasso IA, elige un modelo de la lista completa de modelos y genera tu primera imagen. Una configuración que funciona es solo el principio. Lo divertido empieza cuando tu asistente construye cosas con las herramientas que le diste.
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