Conecta aplicaciones externas
con control comercial.

Ruta A · Conector dentro de ChatGPT

1. Revisa si la aplicación está disponible en el directorio de conectores o plugins de tu espacio.
2. Instálala o habilítala y completa la autenticación solicitada.
3. Revisa qué herramientas y permisos ofrece antes de usarla.
4. Actívala en la conversación y empieza con una consulta de lectura.
5. Prueba con un registro no sensible y confirma que la respuesta indique fuente y fecha.

La disponibilidad y administración dependen del plan y de las políticas del espacio de trabajo.

Ruta B · OpenAI API

1. Ten un endpoint MCP remoto o elige un conector mantenido por OpenAI.
2. Desde tu backend llama a Responses API y declara una herramienta de tipo mcp.
3. Incluye server_url; añade OAuth cuando el servidor lo requiera.
4. Usa aprobación obligatoria para acciones externas hasta completar las pruebas.
5. Registra tool calls, errores y resultado final.

const respuesta = await openai.responses.create({
  model: "TU_MODELO_COMPATIBLE",
  input: "Resume el deal 123 y señala la información faltante.",
  tools: [{
    type: "mcp",
    server_label: "hubspot_comercial",
    server_url: "https://tu-dominio.com/mcp",
    require_approval: "always"
  }]
});

Ruta A · Conector dentro de Claude

1. En plan individual abre Personalizar y luego Conectores; en Team o Enterprise un propietario lo agrega en la configuración de la organización.
2. Selecciona un conector existente o “Añadir conector personalizado”.
3. Introduce la URL pública del MCP remoto y configura OAuth si corresponde.
4. Conecta tu cuenta y habilita el conector en la conversación.
5. Revisa cada solicitud de herramienta; no marques “permitir siempre” para escrituras sensibles.

Un MCP remoto debe ser accesible desde la infraestructura de Anthropic. Un MCP local de Claude Desktop es otra modalidad.

Ruta B · Claude API

1. Usa Messages API con la versión vigente del conector MCP.
2. Declara el servidor en mcp_servers.
3. Entrega un token OAuth del usuario cuando el servidor esté protegido.
4. Permite solo las herramientas necesarias y gestiona confirmaciones en tu aplicación.
5. Prueba errores de autenticación, timeouts y respuestas incompletas.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: mcp-client-2025-11-20" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "TU_MODELO_CLAUDE",
    "max_tokens": 1200,
    "messages": [{"role":"user","content":"Resume el deal 123"}],
    "mcp_servers": [{
      "type": "url",
      "name": "hubspot_comercial",
      "url": "https://tu-dominio.com/mcp",
      "authorization_token": "TOKEN_OAUTH_DEL_USUARIO"
    }]
  }'

Ruta A · Gemini API

1. Para MCP remoto usa Interactions API y un servidor con transporte Streamable HTTP.
2. Declara la herramienta como mcp_server, con nombre, URL y herramientas permitidas.
3. Usa nombres en snake_case; evita guiones en el nombre del servidor.
4. Guarda la clave de Gemini y los tokens externos en el backend.
5. Si la aplicación solo ofrece REST, define funciones y ejecuta su API desde tu servidor.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});
const respuesta = await client.interactions.create({
  model: "TU_MODELO_GEMINI",
  input: "Resume el deal 123 y lista los datos faltantes.",
  tools: [{
    type: "mcp_server",
    name: "hubspot_comercial",
    url: "https://tu-dominio.com/mcp",
    allowed_tools: ["buscar_empresa", "leer_deal", "listar_actividades"]
  }]
});

Ruta B · Gemini CLI

1. Instala y autentica Gemini CLI.
2. Abre su archivo settings.json y agrega el servidor bajo mcpServers.
3. Para un servidor remoto configura httpUrl y los encabezados requeridos.
4. Reinicia la CLI o ejecuta la actualización de MCP.
5. Comprueba la lista de herramientas y realiza primero una consulta de lectura.

La aplicación de consumo de Gemini, Gemini API y Gemini CLI son productos distintos. Esta guía cubre la API y la CLI, donde la configuración técnica está documentada.