Integración de servidores MCP existentes
GitHub, Slack, Drive, Notion y demás, con las credenciales fuera del entorno del agente
Con liberar 3,4 horas a la semana, ya está pagado.
Conectar un agente a las herramientas de siempre parece trivial hasta que toca decidir dónde viven las credenciales. La solución rápida —meter el token en el entorno del agente— es la que hace que cualquier fallo de contención se convierta en un token robado.
Qué hacemos
Integramos los servidores MCP que ya mantienen los propios fabricantes, en vez de construir versiones peores de lo mismo. Si existe uno oficial, ese usamos.
Las credenciales van en bóveda y se inyectan en la petición después de salir del entorno del agente. El código que corre ahí dentro, incluido lo que el propio agente escriba, no puede leerlas ni filtrarlas.
Y acotamos permisos por operación: que el agente pueda leer incidencias no significa que pueda cerrarlas.
Cómo funciona
Dónde vive el dato
Retorno de la inversión
Con liberar 3,4 horas a la semana, ya está pagado.
En un caso típico libera unas 25 h al mes, por encima de ese listón.
- Coste actual del proceso
- 2275 € /mes
- Horas liberadas al mes
- 25 h
- Inversión de implantación
- 4200 €
- Operación
- 170 € /mes
- Ahorro neto
- 706 € /mes
- Punto de equilibrio
- 6 meses
- Resultado a 12 meses
- 4271 €
Supuestos de este cálculo (3)
- 65 h/mes de consultas y actualizaciones manuales repartidas entre varias herramientas
- Menor inversión que un MCP a medida porque se aprovechan los servidores oficiales
- Factor de realismo del 70% sobre la parte automatizable
Qué incluye
- Conexión de los servidores MCP oficiales que necesites
- Credenciales en bóveda, fuera del alcance del agente
- Permisos acotados por operación, no por servicio entero
- Registro de cada llamada con su resultado
- Documentación de qué puede hacer el agente en cada herramienta
Con qué lo montamos
No trabajamos con una sola herramienta ni te casamos con ninguna. Esto es lo que solemos usar para este servicio y para qué sirve cada pieza — si ya tienes algo montado, partimos de ahí.
- Model Context Protocol (MCP)el protocolo común de todos los conectores
- MCP Server GitHub · Slack · Drive · Notion · Linear · Jiralos servidores oficiales que ya existen
- MCP Server PostgreSQLconsulta de datos con permisos acotados
- MCP Registry / Smitheryde dónde salen y en qué versión están
- HashiCorp Vaulttokens fuera del alcance del agente
- MCP Inspectorauditoría de lo que expone cada servidor de terceros
Cada una de estas piezas está catalogada en el stack, con lo importante: si se ejecuta dentro de tu empresa o si al meterla tu dato empieza a viajar.
Con qué motor lo movemos
Preferimos montarlo dentro de tu red, con un modelo abierto en tu propio servidor: es la única forma de que el dato no dependa de las condiciones de un tercero. Cuando eso no encaja — por presupuesto o porque no hace falta — trabajamos con modelos low cost adaptados a lo que puedas gastar, o con modelos frontera si la tarea lo pide. Para este servicio proponemos la capa marcada, pero se cambia sin rehacer el trabajo.
En tu servidor
El dato no sale. Es lo que preferimos.
- Cuándo
- Historiales, expedientes, nóminas, contratos, datos de salud, sector público — o cualquier cosa que no puedas explicar en una auditoría si acaba fuera.
- Tu dato
- No cruza el límite de tu empresa. Ni tu proveedor de nube ni nosotros vemos el contenido.
- Cómo se paga
- Inversión inicial en hardware y después coste plano: no sube aunque dupliques el uso.
- LlamaMeta · pesos abiertos
- QwenAlibaba · pesos abiertos
- DeepSeekChina · pesos abiertos
- MistralFrancia · pesos abiertos
- GemmaGoogle · pesos abiertos
- gpt-ossOpenAI · pesos abiertos
API de bajo coste
Lo que proponemos aquí
Potencia de sobra por céntimos.
- Cuándo
- Cuando el dato puede salir y lo que manda es el volumen: clasificar, extraer, traducir, resumir, etiquetar. Miles de operaciones al mes donde lo que cuenta es el precio por unidad.
- Tu dato
- Sale al proveedor que elijas. Te decimos cuál, en qué país están sus servidores y qué dicen sus condiciones de empresa sobre entrenar con lo que les mandas.
- Cómo se paga
- Céntimos por millón de palabras. Es la capa que hace viables los volúmenes grandes sin comprar una máquina.
- Kimi K2Moonshot · China
- DeepSeekChina
- MistralFrancia · Europa
- Gemini FlashGoogle · EE. UU.
- GrokxAI · EE. UU.
- GPT miniOpenAI · EE. UU.
Modelos frontera
Cuando el trabajo es difícil de verdad.
- Cuándo
- Razonamiento largo, código, análisis jurídico o financiero, agentes que encadenan veinte pasos sin que nadie mire. Donde una respuesta mediocre cuesta más de lo que cuesta el modelo.
- Tu dato
- Sale al proveedor. Leemos sus condiciones de empresa y te las resumimos por escrito antes de firmar nada.
- Cómo se paga
- El precio por palabra más alto del mercado — y a menudo el coste por tarea resuelta más bajo, porque acierta a la primera y no hay que revisarlo.
- Claude Opus 5Anthropic · EE. UU.
- GPT-5OpenAI · EE. UU.
- Gemini ProGoogle · EE. UU.
En la práctica casi nunca es uno solo
Lo normal es enrutar: el modelo barato se come el 90% del volumen y solo lo que de verdad es difícil sube al modelo frontera. Si además hay dato sensible, esa parte se queda en el servidor local y nunca entra en el enrutado. Se factura la mezcla, no el modelo más caro — y ahí es donde una factura de IA se divide entre tres o entre diez.
Cómo elegimos el motor, en detalle →Qué necesitamos de ti
- Cuentas con permiso para autorizar cada integración
- Decidir qué operaciones son de lectura y cuáles pueden escribir
- Un entorno de pruebas donde equivocarse sin consecuencias
Plazo típico: 1 a 3 semanas
Lo que sueles preguntarte
¿Cuánto tarda en estar funcionando?
1 a 3 semanas, contando desde que tenemos los accesos. El plazo exacto va en la propuesta, no lo dejamos abierto.
¿Salen mis datos de la empresa?
Sí, en parte: este servicio envía datos a cada servicio conectado. Lo decimos aquí y queda por escrito en la propuesta, para que la decisión la tomes con la información delante.
¿Con qué modelo de IA lo montáis?
Aquí sale a cuenta una API de bajo coste (Kimi, DeepSeek, Mistral, Gemini Flash…) porque manda el volumen. Si hace falta más calidad en una parte, esa parte sube a un modelo frontera. Preferimos la seguridad del dato y montar red y sistemas en local, pero trabajamos con las tres capas: modelos abiertos en tu propio servidor, LLM de bajo coste adaptados al presupuesto —chinos como Kimi K2 o DeepSeek, europeos como Mistral, estadounidenses como Gemini o Grok— y modelos frontera como Claude Opus 5 o GPT-5. El motor se cambia en la configuración sin rehacer el trabajo.
¿Cuánto tiene que funcionar para que me salga a cuenta?
Con liberar 3,4 horas a la semana, ya está pagado. En un caso típico libera unas 25 h al mes, por encima de ese listón. Los supuestos del cálculo están publicados en esta misma página, para que puedas discutirlos.
¿Qué necesitáis de mi parte?
Cuentas con permiso para autorizar cada integración; Decidir qué operaciones son de lectura y cuáles pueden escribir; Un entorno de pruebas donde equivocarse sin consecuencias. Nada más: el resto del trabajo es nuestro.
¿Cuándo NO me conviene contratarlo?
Si el servicio que quieres conectar no tiene MCP oficial ni API decente, esto se convierte en un desarrollo a medida — que también hacemos, pero es otra ficha y otro presupuesto.
¿Puedo mantenerlo yo después, sin vosotros?
Sí. Todo lo que montamos se entrega documentado y con traspaso al equipo. No trabajamos con cajas negras.
¿Encaja con lo que necesitas?
Cuéntanos el proceso concreto y te decimos si este servicio es el que te conviene — o cuál de los otros 48 lo es.