Servidor MCP

El MCP (Model Context Protocol) de Mind One expone control total de la plataforma como herramientas para agentes de IA. Puedes consultar, crear, editar y aprobar datos maestros desde lenguaje natural — sin abrir la interfaz de Mind One.

Es la primera plataforma de gobierno del dato que se puede controlar desde un agente de IA de forma nativa.

Qué es el Model Context Protocol

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto desarrollado por Anthropic que permite a los agentes de IA interactuar con herramientas y datos externos de forma estructurada y segura. En lugar de que el agente tenga que navegar una interfaz o llamar a una API manualmente, el MCP expone las capacidades de Mind One como herramientas que el agente puede invocar directamente.

Mind One implementa un servidor MCP que expone todas las operaciones de la plataforma como herramientas disponibles para cualquier cliente compatible.

Clientes compatibles

Cómo se conecta

El servidor MCP está alojado por Mind One: no hay que instalar ni ejecutar nada. El cliente se conecta a esta URL.

https://mcp.getmindapp.io/mcp

En Claude ni siquiera hace falta pegarla: Mind One está publicado en el directorio de conectores, así que se busca por nombre y se conecta. En el resto de clientes se añade la URL a mano.

Instalación y configuración

Claude (web y escritorio) — desde el directorio de conectores

Paso 1 — En Claude, abre Ajustes → Conectores → Explorar conectores.

Paso 2 — Busca Mind One y pulsa Conectar.

Paso 3 — Claude te llevará al login de Mind One. Inicia sesión con tu cuenta (incluido Google SSO) y autoriza el acceso en la pantalla de consentimiento. El conector actúa como tú, con tu rol — no necesitas pegar ninguna API Key.

Claude (web y escritorio) — conector personalizado por URL

Sólo si no lo encuentras en el directorio. El camino es el mismo en claude.ai y en Claude Desktop, y no pasa por ningún fichero de configuración: los servidores remotos se añaden desde la interfaz.

Paso 1 — Ve a Ajustes → Conectores → Añadir → Añadir conector personalizado.

Paso 2 — Introduce la URL del servidor:

https://mcp.getmindapp.io/mcp

Paso 3 — Claude te redirigirá al login de Mind One. Inicia sesión con tu cuenta (incluido Google SSO) y autoriza el acceso en la pantalla de consentimiento. El conector actuará como tú, con tu rol — no necesitas pegar ninguna API Key.

Claude Code, Cursor o Windsurf

Estos clientes sí declaran el servidor en su fichero MCP. Es una conexión HTTP, así que hace falta el campo type, y la autenticación va con tu API Key en la cabecera:

{
  "mcpServers": {
    "mind-one": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getmindapp.io/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer mk_tu_api_key_aqui"
      }
    }
  }
}

Sustituye mk_tu_api_key_aqui por tu API Key. Cada usuario genera y gestiona sus propias claves desde Perfil → API Keys. La clave hereda tu rol, así que el agente actúa con tus permisos.

Herramientas disponibles

Las herramientas expuestas por el servidor MCP se corresponden con las operaciones de la API pública de Mind One.

Cuenta

Workspaces

Grupos

Hojas

Listas válidas

Jobs

Operaciones asíncronas

Las herramientas que modifican registros de una en una — mindone_insert_rows, mindone_update_row y mindone_replace_row — no se completan de forma inmediata. En lugar de devolver el resultado final, responden con un código 202 y un identificador de trabajo ({ "jobId": "..." }).

Para conocer el resultado real de la operación debes consultar el estado del job con mindone_get_job_status, pasándole ese jobId, hasta que status alcance un estado terminal:

• queued — el job está en cola, esperando a ser procesado.
• running — el job se está ejecutando.
• succeeded — el job terminó correctamente (consulta el campo result).
• failed — el job falló (consulta el campo error para ver el motivo).

No des por buena la operación con solo recibir el jobId: el trabajo aún puede estar en curso o fallar. El agente debe sondear mindone_get_job_status cada 1-2 segundos hasta obtener succeeded o failed antes de reportar el resultado.

Las operaciones en bloque mindone_patch_rows y mindone_replace_datagrid_data son síncronas: devuelven el resultado directamente y no requieren sondeo.

Aprobar después de cargar

Cualquier escritura de registros deja la hoja en borrador, y los datos solo llegan al data warehouse cuando la hoja se aprueba. Para aprobarla desde el asistente:

1. Espera a que terminen todos los jobs de carga (mindone_wait_for_job). Si queda alguno en curso, la aprobación se rechaza para no publicar datos a medias.
2. Llama a mindone_approve_datagrid con el id de la hoja y, si quieres, un comment. La primera llamada no aprueba nada: devuelve un resumen y un confirmToken.
3. Tras confirmarlo el usuario, se repite la llamada con ese confirmToken. La hoja pasa a aprobada, se guarda una versión nueva en el historial y se lanza el Autosync (sync_status: "syncing").

Solo pueden aprobar las API Keys de usuarios con permiso de edición sobre la hoja.

Ejemplos de uso con Claude

Consultar datos:

“¿Cuántos clientes activos hay en la hoja de Clientes maestro?”

Crear un registro:

“Añade un nuevo tipo de habitación al workspace de Productos hoteleros: Suite Junior, capacidad 2, vista mar.”

Aprobar una hoja:

“Mueve la hoja de Tarifas temporada verano 2025 a estado Approved.”

Auditoría:

“¿Quién fue el último en modificar la hoja de Proveedores y cuándo?”

Gestión multi-workspace:

“Lista todas las hojas en estado Draft de todos los workspaces y dime cuáles llevan más de 7 días sin aprobarse.”

Skills para Claude Code

Además del servidor MCP, Mind One publica un conjunto de skills para Claude Code: instrucciones de alto nivel construidas sobre las herramientas MCP. En lugar de invocar las herramientas una a una, las skills guían a Claude paso a paso para completar tareas — explorar tu cuenta, crear estructuras de datos, importar registros o buscar hojas — desde lenguaje natural.

Las skills siguen el estándar abierto Agent Skills, por lo que funcionan en cualquier herramienta de IA compatible.

Requisitos

• Claude Code v2.1 o superior
• Servidor MCP de Mind One configurado (ver sección Instalación y configuración)

Instalación

El repositorio de skills está disponible en GitHub:

https://github.com/Mind-Analytics-SL/mind_one_mcp_skills

Opción 1 — Cargar al iniciar la sesión (sin copiar nada)

Clona el repositorio una vez y pásalo con --add-dir cada vez que inicies Claude Code:

git clone https://github.com/Mind-Analytics-SL/mind_one_mcp_skills ~/mind_one_mcp_skills
claude --add-dir ~/mind_one_mcp_skills

Para actualizar a la última versión, ejecuta git pull dentro de la carpeta clonada.

Opción 2 — Instalar de forma permanente

Clona y ejecuta el script de instalación para copiar las skills a ~/.claude/skills/, dejándolas disponibles en todas tus sesiones de Claude Code:

git clone https://github.com/Mind-Analytics-SL/mind_one_mcp_skills
cd mind_one_mcp_skills
./install.sh

Reinicia Claude Code después de instalar. Para actualizar, haz git pull y vuelve a ejecutar ./install.sh.

Skills disponibles

Uso

Invoca cualquier skill directamente con su comando:

/mindone-explore
/mindone-create un workspace para el equipo de ventas con un datagrid de contactos
/mindone-import pedidos en el datagrid Ventas Q1
/mindone-search cliente

O simplemente pregunta a Claude de forma natural — invocará la skill adecuada cuando sea relevante:

“¿Qué hojas tengo?”

“Crea un workspace nuevo para el equipo de ingeniería con una hoja de tareas.”

“Encuentra todas las hojas relacionadas con facturas.”

Seguridad

El MCP hereda el modelo de seguridad completo de la plataforma:

• Autenticación: la API Key pertenece a un usuario y el agente actúa con su rol. La API pública/MCP aplica ese rol: lectura para todos los roles; escritura de registros a partir de Contributor; creación y edición de estructura (hojas, grupos, workspaces, listas válidas) a partir de Modeller; acceso completo para Admin.
• Aislamiento por tenant: el agente solo tiene acceso a los datos del tenant de la API Key.
• Auditoría: todas las operaciones realizadas por el agente quedan registradas en el historial de cambios con el identificador de la API Key.
• Rate limiting: las mismas limitaciones de rate que la API REST aplican al MCP.

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar el servidor MCP en mi máquina? Hoy no: el servidor se usa alojado en mcp.getmindapp.io y no publicamos una distribución local. Cualquier cliente compatible con MCP puede conectarse a esa URL, con login de Mind One donde el cliente lo soporte o con una API Key en la cabecera Authorization.

¿Qué pasa si el agente comete un error? Todas las operaciones quedan registradas en el historial de auditoría. Puedes ver exactamente qué hizo el agente, cuándo y con qué valores.

¿Puedo limitar qué puede hacer el agente? Sí. El agente hereda el rol del usuario dueño de la API Key. Por ejemplo, si te conectas con un usuario con rol Data Viewer, el agente solo podrá consultar datos; con Contributor podrá además editar registros, pero no crear ni borrar estructura.

¿Funciona con cualquier modelo de IA? Funciona con cualquier cliente que implemente el estándar MCP. Claude, Cursor y Windsurf están probados. Otros clientes compatibles con MCP funcionarán sin configuración adicional.

¿El MCP tiene acceso a mis credenciales de data warehouse? No. El MCP accede a los datos de Mind One, no directamente al data warehouse. Las credenciales de Autosync están gestionadas de forma separada y no son accesibles a través del MCP.

Relacionado

• Skills para Claude Code — Repositorio de skills que automatizan tareas de Mind One desde Claude Code.
• Documentación API — Acceso programático directo a Mind One vía REST.
• Conexiones — Sincronización automática con data warehouses vía Autosync.
• Usuarios y Roles — Gestión de permisos para API Keys del MCP.