Clientes MCP: qué son, cuáles existen y cómo configurarlos

Según la documentación oficial de arquitectura MCP , los tres roles son:

La distinción práctica importante es que cuando alguien dice "configurar un cliente MCP", en realidad está configurando el host para que cree un client interno que se conecte a un server externo. En el uso cotidiano, "cliente MCP" y "host MCP" se usan como sinónimos, aunque la spec los distingue claramente.

Captura: página oficial de clientes MCP

La página oficial de MCP lista los clientes verificados y su nivel de soporte de cada primitiva de la spec.

Fichero de configuración

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Servidor local (stdio)

{
  "mcpServers": {
    "mi-servidor": {
      "command": "/ruta/absoluta/.venv/bin/python",
      "args": ["/ruta/absoluta/server.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "sqlite:///datos.db"
      }
    },
    "servidor-node": {
      "command": "node",
      "args": ["/ruta/a/server.js"]
    }
  }
}

Servidor remoto (HTTP)

{
  "mcpServers": {
    "servidor-remoto": {
      "url": "https://mi-servidor-mcp.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer mi-token-api"
      }
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop después de editar el fichero. Los servidores configurados aparecen en el icono del martillo (herramientas) en el panel de composición.

Añadir un servidor via CLI

# Servidor local stdio
claude mcp add mi-servidor python /ruta/a/server.py

# Servidor con argumentos
claude mcp add mi-servidor -- python /ruta/a/server.py --config prod

# Servidor remoto HTTP
claude mcp add servidor-remoto --transport http https://mi-servidor.com/mcp

# Listar servidores configurados
claude mcp list

# Eliminar un servidor
claude mcp remove mi-servidor

Configuración en .claude/settings.json del proyecto

Para compartir la configuración de servidores con el equipo, puedes incluirla en el fichero de settings del proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "base-de-datos": {
      "command": "python",
      "args": ["scripts/mcp_server.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}"
      }
    },
    "busqueda": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Las variables de entorno con la sintaxis ${NOMBRE} se resuelven desde el entorno del proceso en el que se ejecuta Claude Code. Esto permite compartir el fichero en el repositorio sin exponer credenciales.

Configuración en settings.json (nivel usuario)

Abre la paleta de comandos (Ctrl+Shift+P), busca "Open User Settings (JSON)" y añade:

{
  "github.copilot.chat.mcp.servers": {
    "mi-servidor": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["/ruta/a/server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "tu-clave"
      }
    },
    "servidor-remoto": {
      "type": "http",
      "url": "https://mi-servidor.com/mcp"
    }
  }
}

Configuración a nivel de workspace

Para configurar servidores solo para un proyecto, añade el mismo bloque en .vscode/settings.json en la raíz del workspace.

Activar el modo agente en Copilot Chat

Los servidores MCP solo se usan cuando Copilot Chat está en modo agente. Abre el panel de Copilot Chat y selecciona el modo "Agent" en el selector de la barra superior. En modo agente, Copilot puede invocar tools de los servidores MCP configurados de forma autónoma.

Ficheros de configuración de Cursor

• Global (todos los proyectos): ~/.cursor/mcp.json
• Por proyecto: .cursor/mcp.json en la raíz del proyecto

Formato del fichero mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/ruta/a/tu/proyecto"
      ]
    },
    "base-de-datos": {
      "command": "python",
      "args": ["/ruta/a/servidor_bd.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "sqlite:///datos.db"
      }
    },
    "github": {
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ghp_tu_pat_aqui"
      }
    }
  }
}

Después de editar el fichero, recarga la ventana de Cursor (Ctrl+Shift+P y "Developer: Reload Window") o reinicia Cursor. Los servidores conectados aparecen en el panel del agente de Cursor.

Activar el modo agente en Cursor

En Cursor, los servidores MCP solo están activos cuando usas el modo "Agent" en el panel de chat. En modo normal, el asistente no tiene acceso a las tools de los servidores. Selecciona "Agent" en el selector de modelo o con el atajo de teclado.

Fichero de configuración de Continue

La configuración global de Continue se encuentra en ~/.continue/config.yaml. Para añadir un servidor MCP:

mcpServers:
  - name: mi-servidor
    command: python
    args:
      - /ruta/a/server.py
    env:
      DATABASE_URL: sqlite:///datos.db

  - name: filesystem
    command: npx
    args:
      - -y
      - "@modelcontextprotocol/server-filesystem"
      - /ruta/a/tu/directorio

Continue también soporta la sintaxis JSON en ~/.continue/config.json para quienes prefieran ese formato. La documentación oficial de Continue está en docs.continue.dev .

Zed

Zed soporta servidores MCP nativamente. Añadir un servidor en ~/.config/zed/settings.json:

{
  "context_servers": {
    "mi-servidor": {
      "command": {
        "path": "python",
        "args": ["/ruta/a/server.py"]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

Zed refrescará automáticamente la lista de herramientas al guardar el fichero de settings. La documentación de Zed está en zed.dev/docs .

ChatGPT

OpenAI soporta MCP para servidores HTTP remotos. Hay dos formas de conectar un servidor MCP a ChatGPT:

1. Via interfaz de ChatGPT: en la configuración de ChatGPT, busca la sección de conectores o integraciones y añade la URL de tu servidor MCP HTTP.
2. Via la API de OpenAI: en una llamada a la API, incluye el servidor MCP como una herramienta de tipo "mcp" en el campo tools.

# Ejemplo de uso del API de OpenAI con servidor MCP
{
  "model": "gpt-4o",
  "tools": [
    {
      "type": "mcp",
      "server_label": "mi-servidor",
      "server_url": "https://mi-servidor-mcp.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer mi-token"
      }
    }
  ],
  "messages": [...]
}

ChatGPT no soporta servidores MCP locales con transporte stdio. Si quieres conectar herramientas a ChatGPT, necesitas desplegar el servidor con transporte Streamable HTTP en un servidor accesible públicamente.

Gemini

Google ha implementado soporte MCP en la Gemini API y en sus coding agents. La configuración se hace via la API:

# Python con la libreria oficial de Google
import google.generativeai as genai

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.0-flash",
    tools=[
        {
            "mcp": {
                "server_url": "https://mi-servidor-mcp.com/mcp",
            }
        }
    ]
)

response = model.generate_content("Lista las tareas pendientes")

La documentación oficial de Gemini con MCP está en ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents . El soporte de primitivas se limita principalmente a tools en la Gemini API estándar.