MCPs: ampliamos lo que puede hacer Claude Code

Módulo: 5. Herramientas técnicas | Tiempo: unos 25 min de teoría + 30 min de práctica

Lo esencial

Si Claude Code es un smartphone, los MCPs son las apps de la tienda de aplicaciones. Un smartphone básico ya es útil, pero con las apps correctas se vuelve tu centro de mando personal. Los MCPs amplían lo que Claude Code puede hacer: desde extraer datos de sitios web (scraping) hasta trabajar con archivos y repositorios.

Conceptos clave

• MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto de la industria para conectar herramientas a los LLM (desde diciembre de 2025 lo administra la Linux Foundation)
• MCP agrega capacidades nuevas sin modificar Claude Code
• Se conecta con el comando claude mcp add o con un archivo .mcp.json en el proyecto
• El ecosistema de MCPs es grande: miles de integraciones listas

Teoría

Qué es MCP y por qué importa

Anthropic creó un estándar abierto: Model Context Protocol. Es una especificación que describe cómo los servicios externos pueden ofrecerle sus herramientas a un LLM. Cualquier desarrollador puede crear un MCP para su servicio.

Actualización de diciembre de 2025: MCP pasó a la administración de la Linux Foundation (Agentic AI Foundation, AAIF). Ahora es un estándar abierto de la industria, no solo una herramienta de Anthropic. Cofundadores: Anthropic, OpenAI, Block. Microsoft, Google y Amazon anunciaron su apoyo. Esto significa que MCP sobrevive a un cambio de proveedor de LLM. Un sistema de agentes construido sobre MCP no está atado a Claude: puede pasarse a GPT o a Gemini sin cambiar la arquitectura.

🎨 Imagínalo así: MCP es un hub USB para agentes. Un solo puerto, pero le puedes conectar teclado, mouse, monitor, disco, lo que sea. Sin el hub, cada herramienta necesita su propia conexión.

Sin MCP: Claude Code puede trabajar con los archivos de tu computadora, correr código y usar sus herramientas integradas. Potente, pero limitado.

Con MCPs: Claude Code puede extraer datos de sitios web (Firecrawl), trabajar con repositorios de GitHub (GitHub MCP), obtener la documentación actual de cualquier biblioteca (Context7), controlar un navegador (Playwright), trabajar con bases de datos, Slack, Notion, Linear y miles de servicios más.

Cómo funciona: un servidor MCP se ejecuta en local o en remoto y le "dice" a Claude Code: "sé hacer estas operaciones, esta es su descripción". Claude ve esas operaciones como si fueran sus propias herramientas y las usa cuando hace falta.

Registros de MCPs: dónde encontrarlos

Sitio oficial de MCP: la especificación del protocolo, documentación y guías para crear servidores MCP.

MCP en GitHub: la organización del proyecto MCP con el código fuente del protocolo y sus herramientas.

Repositorio de servidores MCP: el repositorio oficial con implementaciones de referencia para servicios populares. Con el tiempo, algunas se reemplazan por los servidores oficiales de las propias empresas, así que revisa que estén vigentes.

Directorio de Anthropic: conectores verificados. Según la documentación de Claude Code, no existe un registro oficial único. Los conectores que agregas en claude.ai (claude.ai/customize/connectors) aparecen automáticamente en Claude Code si entras con la misma cuenta.

Plugins de Claude Code: pueden traer empaquetados servidores MCP, skills y hooks. El menú de plugins se abre con el comando /plugin, y las conexiones MCP se administran con el comando /mcp.

Cómo conectar un MCP a un proyecto

El camino más corto es un comando en la terminal, por ejemplo claude mcp add --transport http <nombre> <dirección del servidor> (para un servidor local, --transport stdio y después de -- el comando para arrancarlo). El parámetro --scope project guarda el servidor en el archivo del proyecto. Todos los MCPs del proyecto que se comparten con el equipo se describen en el archivo .mcp.json en la raíz del proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "${FIRECRAWL_API_KEY}"
      }
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "github": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Cuando guardas el archivo, las herramientas nuevas se conectan: reinicia Claude Code en la carpeta del proyecto o abre /mcp y reconecta el servidor (en versiones nuevas no hace falta reiniciar). La dirección y los parámetros del servidor de GitHub compáralos con la documentación vigente de Claude Code (la sección de MCP): cambian.

MCPs clave, uno por uno

Firecrawl: scraping web potente

Qué hace: descarga el contenido de cualquier sitio web en un formato limpio. No solo HTML: texto limpio, datos estructurados, Markdown. Sabe renderizar sitios hechos con JavaScript, recorrer un sitio completo y escalar a miles de páginas. Respeta las reglas del sitio (robots.txt, términos de uso) y las leyes de protección de datos personales.

Sin Firecrawl: el scraping básico de Claude Code funciona con sitios estáticos simples. Muchos sitios modernos se renderizan con JavaScript, y Claude no ve su contenido.

Con Firecrawl:

• "Extrae todas las reseñas de este sitio y guárdalas en JSON"
• "Encuentra en esta página todos los precios de la competencia"
• "Descarga todos los artículos de este blog y haz un resumen"
• "Vigila esta página por si cambia"

Costo: hay un plan gratuito con un número limitado de créditos al mes (más o menos una página por crédito) y planes de pago. Las condiciones actuales están en firecrawl.dev.

🎨 Imagínalo así: Firecrawl es el capitán de meseros de un restaurante con la cocina escondida. Le dices "tráeme los datos de este sitio": va, resuelve las complicaciones (JavaScript y demás) y te trae un platillo limpio en el formato que pediste. El scraping común es como intentar meterte tú mismo a la cocina.

Escenario real: un agente que monitorea a la competencia. Una vez por semana extrae los sitios de 5 competidores, encuentra productos nuevos y cambios de precio, y manda un resumen.

GitHub MCP: trabajar con repositorios

Qué hace: crea y administra repositorios, lee y crea archivos, trabaja con issues y pull requests, revisa el historial de commits, maneja ramas. Hoy se recomienda el servidor oficial de GitHub (el paquete viejo @modelcontextprotocol/server-github está obsoleto).

Sin GitHub MCP: Claude Code trabaja con archivos locales mediante comandos git en la terminal.

Con GitHub MCP:

• "Crea un issue en el repositorio con la descripción del bug que encontramos"
• "Revisa los pull requests abiertos y dame un resumen breve de cada uno"
• "Encuentra en el repositorio los archivos que usan una API obsoleta"
• "Crea una rama nueva, haz los cambios y abre un pull request"

Es especialmente útil cuando trabajas en equipo o llevas proyectos de clientes.

Context7: documentación al día

El problema que resuelve: Claude fue entrenado hasta cierta fecha. Si una biblioteca sacó una versión nueva con otra API, Claude puede dar consejos viejos.

Qué hace Context7: ante cualquier pregunta sobre una biblioteca o framework concreto, trae en automático la documentación vigente y se la pasa a Claude.

Cómo se ve: preguntas "cómo creo una Stripe Checkout Session en la versión nueva", Context7 encuentra la documentación actual de Stripe y Claude responde con base en ella, no en sus datos de entrenamiento.

🎨 Imagínalo así: Context7 es una enciclopedia viva en vez de un libro de texto viejo. Claude sin él es como un médico que estudió con un manual de 2022 que ya quedó obsoleto. Context7 le pone la página fresca de la documentación justo antes de responder.

Es especialmente importante para: ecosistemas que avanzan rápido (React, Next.js, LangChain, el SDK de Anthropic: todo lo que cambia cada pocos meses).

Costo: hay un plan gratuito con un límite de llamadas a la API al mes y planes de pago para volúmenes grandes; revisa las condiciones en el sitio del servicio.

Chrome DevTools MCP: depurar aplicaciones en el navegador

Qué hace: se conecta al navegador Chrome, puede leer la consola, tomar capturas de pantalla, revisar el rendimiento y analizar las solicitudes de red.

Escenarios:

• "Abre la página, revisa los errores en la consola y corrígelos"
• "Revisa la velocidad de carga y encuentra qué la frena"
• "Toma una captura de cómo se ve la página en un celular"

Filesystem MCP: trabajo ampliado con archivos

Qué hace: amplía las operaciones estándar con archivos: búsqueda recursiva, trabajo con archivos comprimidos, monitoreo de cambios, manejo de permisos.

Nota: Claude Code ya trae herramientas de archivos integradas, así que este MCP no le hace falta a todo el mundo. En algunos proyectos se deja conectado por defecto.

Playwright MCP: automatización del navegador

Qué hace: controla un navegador por programa: hace clic en botones, llena formularios, navega entre páginas. Está hecho para pruebas automáticas y automatización.

Escenarios:

• "Inicia sesión y descarga el reporte (no hay API)"
• "Llena este formulario con los datos de la tabla"
• "Prueba automáticamente todas las páginas del sitio"

🎨 Imagínalo así: Playwright MCP es un control remoto para el navegador. Tú estás en tu casa, el navegador corre en un servidor, pero los botones se presionan, los formularios se llenan y las capturas se toman. Como si tuvieras un empleado invisible frente a la computadora.

Más detalle en la lección Automatización del navegador.

Crear un MCP a la medida

Si no hay un MCP listo para tu servicio, puedes crear el tuyo. Esto vale especialmente si:

• Trabajas con un sistema corporativo sin API pública
• Quieres envolver una herramienta interna de la empresa
• Necesitas una integración especializada

Claude Code sabe crear MCPs: basta con describir qué debe hacer la herramienta. O usa la skill anthropic-skills:mcp-builder para un proceso estructurado.

Estructura de la descripción de una herramienta en un MCP simple (esquema simplificado para entender la idea):

{
  "name": "my-company-crm",
  "version": "1.0.0",
  "tools": [
    {
      "name": "get_client",
      "description": "Obtener los datos de un cliente por su ID",
      "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "client_id": {"type": "string"}
        }
      }
    }
  ]
}

MCPs y tokens: lo que hay que saber

Cada MCP conectado agrega a la ventana de contexto las descripciones de sus herramientas. A grandes rasgos: Firecrawl, unos 3,000 tokens; GitHub MCP, unos 5,000. Si conectas 10 MCPs y cargas las descripciones completas, se comen entre 20,000 y 50,000 tokens. En las versiones nuevas de Claude Code viene activado por defecto el tool search: en el contexto solo quedan los nombres de las herramientas y las descripciones completas se cargan cuando la tarea las necesita. Por eso los servidores de más cuestan menos que antes, pero el orden y el ahorro siguen haciendo falta.

🎨 Imagínalo así: los MCPs en el contexto son como empleados en una oficina. Cada uno ocupa un escritorio y consume presupuesto. Cinco empleados necesarios: productivo. Veinte "por si acaso": la oficina se satura, todo va más lento y se acaba el dinero.

Regla práctica: conecta solo los MCPs que de verdad necesita ese proyecto. No "por si acaso".

Usa /context para ver cuántos tokens ocupan las descripciones de los MCPs.

Servidores MCP populares: tabla de referencia

Regla: 3 a 5 MCPs por proyecto es lo óptimo. Más de 7: revisa si de verdad necesitas todos.

Errores comunes al trabajar con MCPs

1. Conectar demasiados MCPs a la vez. Cada MCP agrega al contexto las descripciones de sus herramientas (a grandes rasgos 2,000-5,000 tokens si se cargan completas). 10 MCPs = 30,000-50,000 tokens solo en descripciones. El tool search suaviza el problema, pero no lo elimina: más servidores = más confusión del modelo al elegir herramienta. Conecta 3 a 5, no más.

2. No revisar el costo en tokens de cada llamada a un MCP. Algunos MCPs (por ejemplo Firecrawl con páginas grandes) pueden devolver más de 10,000 tokens en una sola llamada. Revisa con /context cuánto gastas de verdad.

3. No reconectar el MCP después de cambiar .mcp.json. Si cambiaste la configuración, abre /mcp y reconecta el servidor (o reinicia Claude Code). Si no, la sesión sigue trabajando con la lista vieja.

4. Guardar las claves de API de un MCP directo en .mcp.json. Usa la sintaxis ${VARIABLE_NAME} y guarda las claves en un archivo .env.

Práctica

Tarea: conecta Firecrawl y extrae datos

1. Regístrate en firecrawl.dev y obtén una clave de API (hay plan gratuito; las condiciones vigentes están en el sitio del servicio)

2. Crea el archivo .mcp.json en el proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "${FIRECRAWL_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

3. Agrega la clave a .env: FIRECRAWL_API_KEY=fc-tu_clave

4. Reinicia Claude Code en la carpeta del proyecto (o reconecta el servidor con /mcp)

5. Pídele al agente: "Usa Firecrawl para extraer la página principal de [elige un sitio público, por ejemplo hacker news: news.ycombinator.com] y muéstrame los primeros 10 títulos de artículos como lista numerada"

6. Revisa el resultado: el agente debe devolver títulos reales del sitio

7. Extra: "Guarda los resultados en el archivo scraped-news.json"

Ejemplo real de .mcp.json con varios servidores

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "${FIRECRAWL_API_KEY}"
      }
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "github": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Atención: este archivo va en la raíz del proyecto. Después de guardarlo, reconecta los servidores con /mcp o reinicia Claude Code. Los valores de las variables ${...} se toman del entorno, y las claves viven en un archivo .env al lado (y .env está en .gitignore). Si Claude Code no carga .env por su cuenta, exporta las variables en la terminal antes de arrancar.

Herramientas y recursos

• MCP: sitio oficial: especificación, documentación, guías
• MCP en GitHub: código fuente del protocolo
• Registro de servidores MCP: implementaciones oficiales
• Directorio de Anthropic: conectores verificados
• Documentación de Claude Code: MCP: conectar servidores, alcances (scopes), tool search
• Firecrawl (firecrawl.dev): scraping web, tiene plan gratuito
• Context7: documentación al día, tiene plan gratuito
• GitHub MCP: administración de repositorios (servidor oficial de GitHub)
• anthropic-skills:mcp-builder: skill para crear MCPs a la medida
• Comando /context: monitorear los tokens de las descripciones de MCP
• Comando /mcp: lista de servidores, reconexión, autorización

Precios y versiones actuales: Lo vigente.

Ideas clave

Los MCPs son un ecosistema, no una herramienta suelta. Aparecen MCPs nuevos todo el tiempo. Seguir los catálogos = ampliar capacidades sin escribir código.

No conectes MCPs "por si acaso": gastan tokens. Conecta solo lo que necesita ese proyecto.

Saber crear un MCP a la medida para un sistema corporativo es una habilidad útil por sí misma: te sirve al trabajar con los sistemas de tus clientes.

Lecciones relacionadas

• ← APIs e integraciones: los MCPs son una envoltura automatizada sobre una API. Si entiendes cómo funciona una API, los MCPs te van a quedar clarísimos
• → Subagentes: los subagentes usan MCPs como sus herramientas
• → MCP Builder: crear un MCP a la medida desde cero con anthropic-skills:mcp-builder

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