Ya tiene herramientas de IA: chatbots, agentes, copilots. Pero cada una se conecta a sus datos de forma diferente, con código personalizado que se rompe cuando las API cambian. La Integración MCP reemplaza las conexiones punto a punto frágiles con una capa estandarizada que cualquier cliente de IA puede usar. Integramos MCP en su infraestructura existente, conectando sus herramientas de IA actuales a CRM, ERP, bases de datos y sistemas internos sin reconstruir nada desde cero.
El despliegue típico de IA empresarial se ve así: un chatbot conectado a la base de conocimientos mediante una integración, un agente conectado al CRM mediante otra, un copilot de análisis conectado al almacén de datos mediante una tercera. Cada integración tiene su propia lógica de autenticación, manejo de errores y formato de datos.
Cuando la API del CRM cambia, la integración del agente se rompe. Cuando añade una nueva herramienta de IA, construye otro conjunto de integraciones desde cero. Cuando cambia de un proveedor de LLM a otro, cada integración necesita modificaciones.
Esta proliferación de integraciones es la razón número 1 por la que los proyectos de IA se estancan después del despliegue inicial. Los equipos dedican más tiempo a mantener conexiones que a construir funcionalidades. MCP elimina esto creando una capa de interfaz estándar: construya la conexión una vez y todas las herramientas de IA de su stack pueden usarla.
La Integración MCP consiste en conectar el protocolo a sus sistemas existentes, no en construir desde cero.
Auditamos sus herramientas de IA actuales y fuentes de datos, luego diseñamos una capa MCP que se sitúa entre ellas. Su chatbot, agentes de IA, copilots y cualquier futura herramienta de IA se conectan a servidores MCP en lugar de directamente a sus sistemas. Los servidores MCP manejan la autenticación, transformación de datos y control de acceso.
Para plataformas comunes, desplegamos conectores MCP preconstruidos: Salesforce, HubSpot, Slack, Jira, Confluence, GitHub, Google Workspace y docenas más. Para sistemas propietarios, construimos servidores MCP personalizados que envuelven sus API existentes.
El resultado es una arquitectura limpia donde añadir una nueva capacidad de IA toma horas en lugar de semanas, y cambiar el sistema subyacente no rompe ninguna funcionalidad de IA.
Mapeamos sus herramientas de IA actuales, fuentes de datos e integraciones existentes. Identificamos qué conexiones son frágiles, qué sistemas necesitan acceso MCP, y priorizamos por impacto empresarial y complejidad técnica.
Diseñamos la topología MCP: qué servidores se conectan a qué sistemas, cómo fluye la autenticación, qué reglas de control de acceso aplican, y cómo se despliegan los servidores junto con su infraestructura existente.
Desplegamos conectores MCP preconstruidos para plataformas estándar y construimos servidores personalizados para sistemas propietarios. Cada conector se configura con sus credenciales, reglas de acceso y mapeo de datos. Las pruebas end-to-end validan cada herramienta y recurso.
Reconfiguramos sus herramientas de IA existentes para conectarse a través de MCP en lugar de integraciones directas. Verificamos la funcionalidad, monitorizamos el rendimiento y desmantelamos las antiguas conexiones punto a punto una vez que MCP se ha demostrado estable.
Sin compromisos. Cuéntenos lo que necesita y le diremos cómo lo resolveríamos.
Reto: El asistente de IA de ventas necesitaba acceso a CRM, email, calendario y LinkedIn, cada uno con integraciones API separadas que se rompían constantemente
Solución: Capa de integración MCP conectando Salesforce, Gmail, Google Calendar y las API de LinkedIn a través de servidores MCP estandarizados
Resultado: El mantenimiento de integraciones bajó de 12 horas/mes a 1 hora; el tiempo de actividad de la IA de ventas mejoró del 94% al 99,7%
Reto: El asistente de codificación IA podía acceder a GitHub pero no a Jira, Confluence o la documentación de API interna, limitando su utilidad
Solución: Conectores MCP para Jira (contexto de tickets), Confluence (documentación), GitHub (código) y gateway de API interna
Resultado: El cambio de contexto de los desarrolladores se redujo en un 40%; las pull requests asistidas por IA incluyeron referencias relevantes a tickets y documentación automáticamente
Reto: La IA de soporte al cliente estaba limitada a la base de conocimientos: no podía verificar el estado de pedidos, detalles de cuenta o interacciones recientes
Solución: Integración MCP conectando la IA de soporte a gestión de pedidos, facturación, historial de contactos CRM y base de datos de productos
Resultado: La resolución al primer contacto aumentó del 45% al 73%; el tiempo promedio de gestión bajó 4 minutos
Reto: La IA de contenido podía generar texto pero no tenía acceso a las directrices de marca, datos de analítica o el calendario de contenidos
Solución: Servidores MCP exponiendo biblioteca de activos de marca, datos de Google Analytics y sistema de gestión de contenidos
Resultado: Las rondas de revisión de contenido disminuyeron de 3,2 a 1,4 de promedio; el contenido alineado con los temas de mayor rendimiento tuvo un 35% más de engagement
Servidores MCP construidos con TypeScript en nuestro stack estándar Next.js 16 + PostgreSQL. Ejecutamos MCP en producción diariamente: Claude Code con servidores MCP personalizados es parte de nuestro flujo de trabajo de desarrollo. Esta no es una tecnología con la que estamos experimentando; es cómo construimos software.
Claude y GPT-4o no son servicios que revendemos: son herramientas que usamos todos los días para construir software, generar contenido y ejecutar operaciones internas. Nuestros agentes de codificación IA escriben código de producción. Nuestro pipeline de contenido genera y publica artículos de forma autónoma. Construimos agentes de IA porque somos un equipo nativo de IA.
La infraestructura auto-alojada significa que sus datos permanecen donde usted los controla. Sin dependencia de plataformas SaaS que pueden cambiar precios o términos. Registros de auditoría completos de PostgreSQL, sus propias copias de seguridad y cumplimiento GDPR integrado en la arquitectura.
Estrategia, arquitectura, desarrollo, despliegue y soporte continuo, todo de un solo equipo. Sin traspasos entre consultores, diseñadores y desarrolladores. Los ingenieros que construyen su sistema son los mismos que lo mantienen.
Nuestras propias operaciones están automatizadas end-to-end: pipelines CI/CD, monitorización de infraestructura con alertas de Telegram, copias de seguridad diarias de bases de datos, publicación automatizada de contenido y flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA. Construimos automatización para clientes porque la automatización es como gestionamos nuestro propio negocio.
Proyectos de precio fijo con hitos y entregables claros. Usted aprueba cada fase antes de que procedamos a la siguiente. Sin facturación por horas sin límite, sin sorpresas de aumento de alcance. El soporte continuo es un acuerdo mensual separado y transparente.
La integración de 1-3 plataformas estándar con conectores MCP preconstruidos comienza en $8.000-$15.000. La integración de escala media de 4-8 sistemas incluyendo algunos conectores personalizados oscila entre $18.000-$35.000. La infraestructura MCP a nivel empresarial con servidores personalizados, integración SSO y monitorización cuesta $35.000-$70.000.
No. La integración MCP funciona junto con sus herramientas existentes. Las reconfiguramos para que se conecten a través de servidores MCP en lugar de llamadas directas a la API. Su chatbot, agentes y copilots continúan funcionando: simplemente obtienen una capa de datos mejor y más fiable debajo.
El ecosistema MCP incluye conectores para Salesforce, HubSpot, Slack, Microsoft Teams, Jira, Confluence, GitHub, GitLab, Google Workspace, Notion, Airtable, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, S3 y muchos más.
Una integración típica de 3-5 sistemas toma 2-4 semanas desde la auditoría hasta producción. Ejecutamos las nuevas conexiones MCP en paralelo con las integraciones existentes durante las pruebas, por lo que no hay tiempo de inactividad.
Sí. Los servidores MCP se ejecutan en su infraestructura: nube, on-premise o híbrida. Para bases de datos y API on-premise, el servidor MCP se despliega dentro de su red sin exposición de datos externos.
Cuéntenos sus necesidades y diseñaremos una solución personalizada de integración y herramientas mcp para su negocio.
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