MCP con ChatGPT: cómo conectar un MCP Server paso a paso

Un MCP Server

Necesitas un servidor MCP que exponga las herramientas o capacidades que quieres utilizar desde ChatGPT.

Un endpoint accesible

Para una conexión remota necesitas un endpoint HTTPS accesible desde la infraestructura correspondiente. OpenAI documenta normalmente rutas MCP como /mcp para servidores con Streamable HTTP.

Developer Mode o una integración compatible

Para crear y probar una aplicación MCP personalizada en ChatGPT necesitas utilizar el mecanismo de desarrollo disponible para tu cuenta o espacio de trabajo.

Autenticación

Si el servidor necesita autenticación, deberás configurar el método requerido, como OAuth u otras credenciales admitidas por la integración.

Activar el modo de desarrollo

La documentación actual de OpenAI sitúa el acceso de desarrollador en la configuración de ChatGPT y permite que usuarios autorizados creen y prueben aplicaciones MCP.

Crear una aplicación personalizada

Una aplicación personalizada puede conectar ChatGPT con tus propias herramientas y sistemas mediante MCP.

Revisar permisos

Antes de realizar pruebas debes revisar qué acciones permite la aplicación. Esto resulta especialmente importante cuando existen herramientas que escriben o modifican información.

Publicar

En espacios de trabajo compatibles, los administradores u otros usuarios autorizados pueden revisar y publicar aplicaciones para que estén disponibles dentro de la organización.

Endpoint MCP

El servidor debe ofrecer una URL accesible. En las guías de OpenAI es habitual utilizar una ruta como https://ejemplo.com/mcp.

Streamable HTTP

Para integraciones modernas, OpenAI documenta servidores MCP remotos utilizando transporte HTTP y endpoints MCP estables.

Crear la conexión

En Developer Mode, el servidor se registra proporcionando su endpoint y los datos necesarios para identificar la aplicación.

Probar las herramientas

Una vez creado el vínculo puedes revisar las herramientas descubiertas y realizar solicitudes desde un chat.

¿Cómo funciona?

El servidor MCP permanece dentro de la red o entorno donde está instalado. En ese entorno se ejecuta tunnel-client, que establece una conexión saliente hacia la infraestructura de OpenAI.

Ventaja de la conexión saliente

No es necesario abrir un puerto entrante en el firewall para exponer directamente el servidor MCP.

Cuándo utilizarlo

Es especialmente útil cuando el MCP Server se encuentra en una red corporativa, infraestructura privada, servidor on-premises o máquina de desarrollo.

Servidor privado
      ↓
tunnel-client
      ↓
HTTPS saliente
      ↓
OpenAI
      ↓
ChatGPT

Iniciar MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Conectar el servidor

Para un servidor Streamable HTTP puedes seleccionar ese transporte e introducir la URL correspondiente, por ejemplo:

http://localhost:3000/mcp

Probar cada herramienta

Ejecuta las tools con parámetros válidos, valores inválidos, campos obligatorios ausentes y distintos escenarios de error.

Qué revisar

Las herramientas no vienen definidas por ChatGPT

ChatGPT no inventa las capacidades de un servidor MCP. Las herramientas disponibles proceden de la aplicación o servidor conectado y de la información que este publica.

Por eso el nombre, descripción, esquema de entrada y resultado de cada herramienta son importantes para que el modelo pueda utilizarlas correctamente.

¿Qué aporta Apps SDK?

El Apps SDK permite definir tanto la lógica de una aplicación como, cuando sea necesario, una interfaz que pueda mostrarse dentro de ChatGPT.

MCP como backend de herramientas

El MCP Server puede exponer las herramientas que necesita la aplicación. La interfaz visual es opcional y se añade cuando el caso de uso realmente necesita interacción gráfica.

Ejemplo de arquitectura

ChatGPT
   ↓
Apps SDK
   ↓
MCP Server
   ↓
API / Base de datos / Servicio

Instalar dependencias de un servidor Node

El quickstart de OpenAI utiliza el SDK MCP para Node junto con los helpers de MCP Apps y Zod.

npm install @modelcontextprotocol/sdk @modelcontextprotocol/ext-apps zod

Puedes comenzar únicamente con herramientas MCP y añadir interfaz visual posteriormente si el flujo lo necesita.

Ejemplo conceptual con Responses API

La documentación actual utiliza una herramienta de tipo mcp con una etiqueta y una URL del servidor.

{
  "tools": [
    {
      "type": "mcp",
      "server_label": "mi_servidor",
      "server_url": "https://ejemplo.com/mcp"
    }
  ],
  "input": "Consulta la información disponible"
}

La URL debe apuntar al servidor MCP que quieres utilizar. Según la integración también puedes restringir herramientas, configurar autenticación y establecer políticas de aprobación.

MCP en agentes

La API de agentes de OpenAI también admite conexiones MCP y permite configurar el origen de la conexión, las herramientas permitidas y otros parámetros.

Prueba primero con Inspector

Si el servidor funciona correctamente en MCP Inspector pero falla al conectarlo con ChatGPT, revisa endpoint, autenticación, permisos y configuración de la aplicación.

Para conectar MCP con ChatGPT necesitas un servidor que exponga capacidades y un mecanismo compatible para que ChatGPT pueda acceder a ellas.

Los servidores remotos pueden utilizar un endpoint HTTPS. Los servidores privados pueden conectarse mediante Secure MCP Tunnel sin hacerlos directamente públicos.

Developer Mode permite crear y probar aplicaciones MCP personalizadas en los entornos compatibles.

Apps SDK permite construir experiencias de aplicación dentro de ChatGPT utilizando MCP como base para herramientas y datos.

Antes de conectar cualquier servidor debes comprobar sus herramientas, permisos, autenticación y comportamiento.

OpenAI · Developer Mode y aplicaciones MCP en ChatGPT

OpenAI Developers · MCP Server y UI quickstart

OpenAI Developers · Construir un MCP Server

OpenAI Developers · Conectar y probar un plugin MCP

OpenAI Developers · Secure MCP Tunnel

OpenAI Developers · MCP connections