Protocolo abierto, sin vendor lock.
MCP funciona con Claude, GPT, Gemini y modelos open source. Hoy es de Anthropic; mañana lo soporta toda la industria.
IA · MCP SERVERS
Tus sistemas, accesibles para la IA. Estándar abierto.
Servidores Model Context Protocol que conectan agentes IA con tu ServiceDesk, ERP, Power BI y APIs custom. Sin vendor lock-in.
El problema
Si te suena alguna de estas…
- Cada agente IA tiene su propia integración con tus sistemas — código duplicado y frágil.
- No puedes auditar qué hace exactamente la IA cuando accede a tus datos.
- Quieres cambiar de modelo (Claude/GPT/Llama) sin reescribir todas las integraciones.
- Tu IA solo describe acciones, pero no las ejecuta de verdad.
Lo que entregamos
Tres cosas que no negociamos.
Cada acción queda registrada.
Logs con timestamp, usuario, herramienta usada, parámetros y respuesta. Cumples auditoría sin esfuerzo.
Un servidor sirve a todos tus agentes.
Construyes el MCP server una vez. Cualquier agente futuro lo consume sin tocar código.
Cómo trabajamos
Cuatro pasos. Sin sorpresas.
01
Inventario
Mapeamos sistemas a exponer (ERP, ServiceDesk, BI, APIs internas). Priorizamos por uso real.
02
Diseño
Definición de tools, resources y prompts MCP. Permisos heredados de Entra ID.
03
Build + tests
Implementación con tests de integración. Documentación auto-generada.
04
Adopción
Tus agentes existentes consumen el servidor. Onboarding de equipos.
Stack
Sobre lo que construimos.
MCP SDKTypeScriptPythonAzure FunctionsOAuth + Entra IDApplication InsightsJSON SchemaAzure API Management
FAQ
Preguntas que nos hacéis siempre.
¿Qué es MCP exactamente?
Model Context Protocol. Estándar abierto que define cómo un modelo de IA pide herramientas y datos a sistemas externos. Como REST para APIs, pero diseñado para LLMs.
¿Funciona con GPT, Claude y modelos open source?
Sí. Es un estándar abierto. Hoy Claude lo soporta nativo; OpenAI, Gemini y Llama lo están adoptando. Tu inversión en servidores MCP es portable entre modelos.
¿Mis datos pasan por OpenAI o Anthropic?
Solo lo que el agente necesita para razonar (el contexto justo). Los datos sensibles se exponen vía MCP con permisos granulares; no se envían en bulk al proveedor del modelo.
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