mintlify__docs/es/ai/model-context-protocol.mdx

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title: "Protocolo de Contexto del Modelo"
description: "Conecta tu documentación y endpoints de API con herramientas de IA mediante un servidor MCP alojado."
keywords: ["MCP", "Herramientas de IA", "Claude", "Cursor"]
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import { PreviewButton } from "/snippets/previewbutton.jsx"

<div id="about-mcp-servers">
  ## Acerca de los servidores MCP
</div>

El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto que crea conexiones estandarizadas entre aplicaciones de IA y servicios externos, como la documentación. Mintlify genera un servidor MCP a partir de tu documentación, preparando tu contenido para el ecosistema de IA más amplio, donde cualquier cliente MCP (como Claude, Cursor, Goose y otros) puede conectarse a tu documentación.

Tu servidor MCP expone una herramienta para que las aplicaciones de IA puedan buscar en tu documentación. Tus usuarios deben conectar tu servidor MCP a sus herramientas.

<div id="how-mcp-servers-work">
  ### Cómo funcionan los servidores MCP
</div>

Cuando una aplicación de IA se conecta a tu servidor MCP de documentación, puede buscar directamente en tu documentación en lugar de realizar una búsqueda genérica en la web en respuesta al mensaje de un usuario. Tu servidor MCP proporciona acceso a todo el contenido indexado de tu sitio de documentación.

* La aplicación de IA puede buscar proactivamente en tu documentación mientras genera una respuesta, no solo cuando se le pide explícitamente.
* La aplicación de IA determina cuándo usar la herramienta de búsqueda según el contexto de la conversación y la relevancia de tu documentación.
* Cada búsqueda (llamada a la herramienta) ocurre durante el proceso de generación, por lo que la aplicación de IA busca información actualizada de tu documentación para generar su respuesta.

<Tip>
  Algunas herramientas de IA como Claude son compatibles tanto con MCP como con Skills. MCP da a la IA acceso al contenido de tu documentación, mientras que Skills le indican a la IA cómo usar ese contenido de forma eficaz. Son complementarios. MCP proporciona los datos y Skills proporcionan las instrucciones.
</Tip>

<div id="search-filtering-parameters">
  ### Parámetros de filtrado de búsqueda
</div>

La herramienta de búsqueda de Model Context Protocol (MCP) admite parámetros de filtrado opcionales que las aplicaciones de IA pueden usar para acotar los resultados de búsqueda.

* **`version`**: Filtra los resultados a una versión específica de la documentación. Por ejemplo, `'v0.7'`. Solo devuelve contenido etiquetado con la versión especificada o contenido disponible en todas las versiones.
* **`language`**: Filtra los resultados a un código de idioma específico. Por ejemplo, `'en'`, `'zh'` o `'es'`. Solo devuelve contenido en el idioma especificado o contenido disponible en todos los idiomas.
* **`apiReferenceOnly`**: Cuando se configura en `true`, solo devuelve páginas de documentación de referencia de API.
* **`codeOnly`**: Cuando se configura en `true`, solo devuelve fragmentos de código y ejemplos.

Las aplicaciones de IA determinan cuándo aplicar estos filtros según el contexto de la búsqueda del usuario. Por ejemplo, si un usuario pregunta por una versión específica de la API o solicita ejemplos de código, la aplicación de IA puede aplicar automáticamente los filtros adecuados para proporcionar resultados más relevantes.

<div id="mcp-compared-to-web-search">
  ### MCP en comparación con la búsqueda en la web
</div>

Las herramientas de IA pueden buscar en la web, pero MCP ofrece ventajas claras para la documentación.

* **Acceso directo a la fuente**: La búsqueda en la web depende de lo que los motores de búsqueda hayan indexado, lo cual puede estar desactualizado o incompleto. MCP busca directamente en tu documentación indexada actual.
* **Flujo de trabajo integrado**: MCP permite que la IA busque mientras genera la respuesta, en lugar de realizar una búsqueda web por separado.
* **Sin ruido de búsqueda**: Los algoritmos de SEO (optimización para motores de búsqueda) y de clasificación influyen en los resultados de búsqueda en la web. MCP va directamente al contenido de tu documentación.

<div id="access-your-mcp-server">
  ## Accede a tu servidor MCP
</div>

<Note>
  Los servidores MCP solo están disponibles para documentación pública. La documentación detrás de la autenticación del usuario final no puede generar un servidor MCP.
</Note>

Mintlify genera automáticamente un servidor MCP para tu documentación y lo aloja en la URL de tu documentación con la ruta `/mcp`. Por ejemplo, el servidor MCP de Mintlify está disponible en `https://mintlify.com/docs/mcp`.

Puedes ver y copiar la URL de tu servidor MCP en la [página del servidor MCP](https://dashboard.mintlify.com/products/mcp) de tu dashboard.

<Frame>
  <img src="/images/mcp/mcp-server-page-light.png" alt="Página del servidor MCP en el dashboard." className="block dark:hidden" />

  <img src="/images/mcp/mcp-server-page-dark.png" alt="Página del servidor MCP en el dashboard." className="hidden dark:block" />
</Frame>

<Note>
  Los servidores MCP alojados utilizan la ruta `/mcp` en sus URL. Otros elementos de navigation no pueden utilizar la ruta `/mcp`.
</Note>

<div id="content-filtering-and-indexing">
  ## Filtrado de contenido e indexación
</div>

Tu servidor MCP busca contenido que Mintlify indexa a partir de tu repositorio de documentación. La forma en que se procesan los archivos y se realiza la indexación de búsqueda determina qué contenido está disponible a través de tu servidor MCP.

<div id="file-processing-with-mintignore">
  ### Procesamiento de archivos con `.mintignore`
</div>

Si los archivos coinciden con los patrones de [.mintignore](/es/organize/mintignore), Mintlify no los procesa ni los indexa. Estos archivos no están disponibles mediante tu servidor MCP.

<div id="search-indexing-with-docsjson">
  ### Indexación de búsqueda con `docs.json`
</div>

De forma predeterminada, Mintlify solo indexa las páginas incluidas en la navigation de tu `docs.json` para la búsqueda a través de tu servidor MCP.

Mintlify excluye las [páginas ocultas](/es/organize/hidden-pages) (páginas que no están en tu navigation) del índice de búsqueda a menos que elijas indexar todas las páginas. Para incluir páginas ocultas en los resultados de búsqueda de tu servidor MCP, agrega la propiedad `seo.indexing` a tu `docs.json`.

```json
"seo": {
    "indexing": "all"
}
```

Para excluir una página específica de la indexación en buscadores, agrega `noindex: true` a su frontmatter.

```mdx
---
title: "Página oculta"
description: "Esta página no está en la navegación y no está disponible mediante búsqueda."
noindex: true
---
```

<div id="use-your-mcp-server">
  ## Usa tu servidor MCP
</div>

Tus usuarios deben conectar tu servidor MCP a sus herramientas de IA preferidas.

1. Haz que la URL de tu servidor MCP sea pública.
2. Los usuarios copian la URL de tu servidor MCP y la añaden a sus herramientas.
3. Los usuarios acceden a tu documentación desde sus herramientas.

Estas son algunas formas en que puedes ayudar a tus usuarios a conectarse a tu servidor MCP:

<Tabs>
  <Tab title="Menú contextual">
    Agrega opciones en el [menú contextual](/es/ai/contextual-menu) para que tus usuarios se conecten a tu servidor MCP desde cualquier página de tu documentación.

    | Opción | Identificador | Descripción |
    | :----- | :------------ | :---------- |
    | **Copiar URL del servidor MCP** | `mcp` | Copia la URL de tu servidor MCP en el portapapeles del usuario. |
    | **Conectar con Cursor** | `cursor` | Instala tu servidor MCP en Cursor. |
    | **Conectar con VS Code** | `vscode` | Instala tu servidor MCP en VS Code. |
  </Tab>

  <Tab title="Claude">
    <Steps>
      <Step title="Obtén la URL de tu servidor MCP.">
        Ve a tu [dashboard](https://dashboard.mintlify.com/products/mcp) y encuentra la URL de tu servidor MCP.
      </Step>

      <Step title="Publica la URL de tu servidor MCP para tus usuarios.">
        Crea una guía para tus usuarios que incluya la URL de tu servidor MCP y los pasos para conectarlo a Claude.

        1. Ve a la página de [Connectors](https://claude.ai/settings/connectors) en la configuración de Claude.
        2. Selecciona **Add custom connector**.
        3. Agrega el nombre y la URL de tu servidor MCP.
        4. Selecciona **Add**.
        5. Al usar Claude, selecciona el botón de adjuntos (el ícono de más).
        6. Selecciona tu servidor MCP.
      </Step>
    </Steps>

    Consulta la [documentación de Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/docs/tutorials/use-remote-mcp-server#connecting-to-a-remote-mcp-server) para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="Claude Code">
    <Steps>
      <Step title="Obtén la URL de tu servidor MCP.">
        Ve a tu [dashboard](https://dashboard.mintlify.com/products/mcp) y encuentra la URL de tu servidor MCP.
      </Step>

      <Step title="Publica la URL de tu servidor MCP para tus usuarios.">
        Crea una guía para tus usuarios que incluya la URL de tu servidor MCP y el comando para conectarlo a Claude Code.

        ```bash
        claude mcp add --transport http <name> <url>
        ```
      </Step>
    </Steps>

    Consulta la [documentación de Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/mcp#installing-mcp-servers) para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="Cursor">
    <Steps>
      <Step title="Obtén la URL de tu servidor MCP.">
        Ve a tu [dashboard](https://dashboard.mintlify.com/products/mcp) y encuentra la URL de tu servidor MCP.
      </Step>

      <Step title="Publica la URL de tu servidor MCP para tus usuarios.">
        Crea una guía para tus usuarios que incluya la URL de tu servidor MCP y los pasos para conectarlo a Cursor.

        1. Usa <kbd>Command</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> (<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> en Windows) para abrir la paleta de comandos.
        2. Busca &quot;Open MCP settings&quot;.
        3. Selecciona **Add custom MCP**. Esto abrirá el archivo `mcp.json`.
        4. En `mcp.json`, configura tu servidor:

        ```json
        {
          "mcpServers": {
            "<your-mcp-server-name>": {
              "url": "<your-mcp-server-url>"
            }
          }
        }
        ```
      </Step>
    </Steps>

    Consulta la [documentación de Cursor](https://docs.cursor.com/en/context/mcp#installing-mcp-servers) para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="VS Code">
    <Steps>
      <Step title="Obtén la URL de tu servidor MCP.">
        Ve a tu [dashboard](https://dashboard.mintlify.com/products/mcp) y encuentra la URL de tu servidor MCP.
      </Step>

      <Step title="Publica la URL de tu servidor MCP para tus usuarios.">
        Crea una guía para tus usuarios que incluya la URL de tu servidor MCP y los pasos para conectarlo a VS Code.

        1. Crea un archivo `.vscode/mcp.json`.
        2. En `mcp.json`, configura tu servidor:

        ```json
        {
          "servers": {
            "<your-mcp-server-name>": {
              "type": "http",
              "url": "<your-mcp-server-url>"
            }
          }
        }
        ```
      </Step>
    </Steps>

    Consulta la [documentación de VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-servers) para más detalles.
  </Tab>
</Tabs>

<div id="example-connect-to-the-mintlify-mcp-server">
  ### Ejemplo: Conectarse al servidor MCP de Mintlify
</div>

Conéctate al servidor MCP de Mintlify para buscar en este sitio de documentación desde tu herramienta de IA preferida. Esto te dará respuestas más precisas sobre cómo usar Mintlify en tu entorno local y demuestra cómo puedes ayudar a tus usuarios a conectarse a tu servidor MCP.

<Tabs>
  <Tab title="Contextual menu">
    En la parte superior de esta página, selecciona el menú contextual y elige **Connect to Cursor** o **Connect to VS Code** para conectar el servidor MCP de Mintlify con el IDE de tu preferencia.
  </Tab>

  <Tab title="Claude">
    Para usar el servidor MCP de Mintlify con Claude:

    <Steps>
      <Step title="Add the Mintlify MCP server to Claude">
        1. Ve a la página [Connectors](https://claude.ai/settings/connectors) en la configuración de Claude.
        2. Selecciona **Add custom connector**.
        3. Agrega el servidor MCP de Mintlify:

        * Name: `Mintlify`
        * URL: `https://mintlify.com/docs/mcp`

        4. Selecciona **Add**.
      </Step>

      <Step title="Access the MCP server in your chat">
        1. Cuando uses Claude, selecciona el botón de adjuntos (el icono de suma).
        2. Selecciona el servidor MCP de Mintlify.
        3. Hazle a Claude una pregunta sobre Mintlify.
      </Step>
    </Steps>

    Consulta la [documentación de Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/docs/tutorials/use-remote-mcp-server#connecting-to-a-remote-mcp-server) para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="Claude Code">
    Para usar el servidor MCP de Mintlify con Claude Code, ejecuta el siguiente comando:

    ```bash
    claude mcp add --transport http Mintlify https://mintlify.com/docs/mcp
    ```

    Prueba la conexión ejecutando:

    ```bash
    claude mcp list
    ```

    Consulta la [documentación de Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/mcp#installing-mcp-servers) para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="Cursor">
    <PreviewButton href="cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=mintlify&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL21pbnRsaWZ5LmNvbS9kb2NzL21jcCJ9">Install in Cursor</PreviewButton>

    Para conectar el servidor MCP de Mintlify a Cursor, haz clic en el botón **Install in Cursor**. O, para conectar el servidor MCP manualmente, sigue estos pasos:

    <Steps>
      <Step title="Open MCP settings">
        1. Usa <kbd>Command</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> (<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> en Windows) para abrir la paleta de comandos.
        2. Busca &quot;Open MCP settings&quot;.
        3. Selecciona **Add custom MCP**. Esto abrirá el archivo `mcp.json`.
      </Step>

      <Step title="Configure the Mintlify MCP server">
        En `mcp.json`, agrega:

        ```json
        {
          "mcpServers": {
            "Mintlify": {
              "url": "https://mintlify.com/docs/mcp"
            }
          }
        }
        ```
      </Step>

      <Step title="Test the connection">
        En el chat de Cursor, pregunta &quot;What tools do you have available?&quot; Cursor debería mostrar el servidor MCP de Mintlify como una herramienta disponible.
      </Step>
    </Steps>

    Consulta [Installing MCP servers](https://docs.cursor.com/en/context/mcp#installing-mcp-servers) en la documentación de Cursor para más detalles.
  </Tab>

  <Tab title="VS Code">
    <PreviewButton href="https://vscode.dev/redirect/mcp/install?name=mintlify&config=%7B%22type%22%3A%22http%22%2C%22url%22%3A%22https%3A%2F%2Fmintlify.com%2Fdocs%2Fmcp%22%7D">Install in VS Code</PreviewButton>

    Para conectar el servidor MCP de Mintlify a VS Code, haz clic en el botón **Install in VS Code**. O, para conectar el servidor MCP manualmente, crea un archivo `.vscode/mcp.json` y agrega:

    ```json
    {
      "servers": {
        "Mintlify": {
          "type": "http",
          "url": "https://mintlify.com/docs/mcp"
        }
      }
    }
    ```

    Consulta la [documentación de VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-servers) para más detalles.
  </Tab>
</Tabs>

<div id="using-multiple-mcp-servers">
  ### Uso de múltiples servidores MCP
</div>

Los usuarios pueden conectar varios servidores MCP (Model Context Protocol) a sus herramientas de IA. Los servidores MCP conectados no consumen contexto hasta que la IA llama a una herramienta de búsqueda. La IA decide cuándo buscar según la relevancia de la búsqueda, por lo que no busca en cada servidor conectado para cada pregunta.

Cuando la IA realiza una búsqueda, cada búsqueda devuelve varios resultados que se agregan al contexto de la conversación. Si la IA busca en varios servidores para una sola pregunta, esto puede consumir una cantidad significativa de contexto.

Mejores prácticas para usar múltiples servidores MCP:

* Conecta solo los servidores MCP relevantes para tu trabajo actual.
* Sé específico en tus prompts para que la IA busque en el servidor más relevante.
* Desconecta los servidores que no estés usando activamente para reducir el posible consumo de contexto.