Los mejores servidores MCP para Claude Desktop (2026)

Qué ejecuto en Claude Desktop

Claude Desktop está abierto todo el día en mi máquina principal. Investigación, redacción, análisis de datos, gestión de apps que he lanzado, comprobación de mi propia cabeza cuando no estoy seguro de recordar algo bien. Sin servidores MCP conectados sería una ventana de chat muy buena y poco más. Con los adecuados cableados, se acerca más a un panel de control para todo lo en lo que trabajo: mi GitHub, mi Stripe, mis workers de Cloudflare, mis propios datos de Search Console, mi investigación financiera.

Desde que escribí este artículo por primera vez han surgido algunos servidores nuevos útiles que quiero añadir — finanzas, visibilidad en búsquedas con IA, observabilidad — y un par de los originales ya no se ganan el sueldo como antes. La UI de Claude Desktop también ha avanzado lo suficiente para que el viejo tutorial de claude_desktop_config.json esté simplemente desfasado. Así que esta versión es más una reconstrucción que un pulido.

Esto es lo que ejecuto en Claude Desktop en junio de 2026, organizado por lo que intento hacer.

Cómo es el panel Customize de Claude Desktop en 2026

Si la ruta de instalación que recuerdas es editar claude_desktop_config.json a mano, ese archivo sigue existiendo y funcionando (y sigue siendo el nombre de archivo canónico, a pesar de los artículos más antiguos que lo llamaban claude_config.json). Simplemente ya no es la ruta principal. Hay tres formas de añadir un servidor MCP a Claude Desktop en junio de 2026, más o menos en el orden en que deberías recurrir a ellas.

Customize > Connectors > tarjeta del directorio. Haz clic en Customize en la barra lateral izquierda, abre la pestaña Connectors, elige una tarjeta del directorio en claude.ai/directory (439 integraciones verificadas a junio de 2026), autentica vía OAuth. La mayoría de conectores del directorio terminan en dos clics. Esto es lo que quieres para las integraciones SaaS principales (Gmail, Notion, Stripe, Linear, GitHub), donde Anthropic ya ha hecho el cableado por ti.

Customize > Connectors > Add custom connector. El mismo panel, el botón + arriba. Pega la URL del servidor MCP remoto, autentica, listo. Disponible en todos los planes; Free está limitado a un conector personalizado. Esta es la ruta para cualquier MCP remoto que aún no esté en el directorio, incluida la mayoría de los nuevos servidores de SEO y observabilidad que cubro abajo.

Desktop Extensions (archivos .dxt). Anthropic introdujo instaladores .dxt de un clic para servidores MCP soportados a principios de 2026. Descarga el .dxt, doble clic, Claude Desktop registra el servidor. Más limpio que editar JSON cuando el publicador del servidor ha empaquetado uno.

Editar claude_desktop_config.json a mano. Sigue siendo la ruta para los MCP locales tradicionales por stdio (cualquiera que se ejecute como npx <package>@latest en tu máquina). Ubicación: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json en Windows, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS. Ábrelo, añade un bloque JSON bajo mcpServers, reinicia Claude Desktop. Las fechas y los cambios de arquitectura subyacentes se cubren en el artículo sobre requisitos del sistema de Claude Desktop.

Dicho esto, aquí va la pila.

El Gemini MCP: el motor de segunda opinión de Claude

Construí @converly/gemini-mcp para la parte con la que Claude por sí solo lucha: respuestas en vivo y fundamentadas. Claude tiene un corte de entrenamiento. Gemini fundamentado, no. Cuando necesito un número de precios actual, un detalle reciente de un changelog o una comprobación rápida de que el paquete npm que voy a instalar existe siquiera, le pido a Claude que le pregunte a Gemini, y la respuesta vuelve fundamentada en lo que Google puede ver hoy.

Lo uso constantemente. Al redactar un artículo, le pido a Gemini que verifique las afirmaciones antes de comprometerlas. Al depurar un bug complicado, le pido a Claude que proponga un arreglo y luego paso ese arreglo por Gemini para una segunda opinión contra el conocimiento actual de la comunidad. Al construir un diagrama, hago que Gemini genere el SVG dentro de la misma conversación. Es el bucle «¿esto sigue siendo cierto hoy?» más barato y rápido que tengo en cualquiera de mis trabajos.

Una rareza que vale la pena conocer: el modelo que se ejecuta por debajo es gemini-3.1-pro-preview (pásalo siempre de forma explícita; si no, silenciosamente usa por defecto un 1.5 Pro más antiguo), las llamadas fundamentadas funcionan de forma fiable con max_tokens: 24000, y combinar thinking_level: high con grounding en recuentos de tokens más altos provoca timeout. Aprendí las tres cosas por las malas.

Si solo instalas un MCP de este artículo, instala este. La guía completa del Gemini MCP cubre la configuración y los patrones de prompt que más uso.

Marketing y SEO: los cuatro MCP que le dan a Claude ojos sobre la búsqueda

Este vertical es donde los MCP cambian más el trabajo diario. Cuatro servidores, organizados por lo que te muestran.

Better Search Console es mi propio servidor, el que marcó el declive de este artículo. La UI web de Google Search Console llega como máximo a 1.000 filas por consulta y la API tiene límite de tasa. BSC sincroniza tus datos de GSC en una base de datos SQLite local por la noche y luego los expone a Claude como consultas SQL. Lo reviso cada mañana: qué artículos suben, cuáles caen, dónde están las carencias de palabras clave, si algo se ha roto a nivel técnico. La guía de configuración está aquí.

DataForSEO MCP es el que más uso de cualquier herramienta de SEO. Expone nueve endpoints de módulos a Claude: SERP, Keywords, Backlinks, On-page, Domain Analytics, Content Analysis, Business Data, AI Optimization y DataForSEO Labs. Datos en vivo en todos ellos, pago por consulta en lugar de una suscripción mensual fija, que es exactamente la forma de coste que encaja con el uso agéntico. Quemo créditos de API cuando investigo un brief de contenido, y luego pasa una semana en reposo. A lo largo de un año me cuesta menos que un único plan SaaS de gama media.

Mi prompt más común: «Comprueba qué posiciona para [palabra clave] en el Reino Unido y dime qué enfoque están tomando los resultados top». Claude saca el SERP vía DataForSEO, scrapea los tres primeros con Firecrawl y me da un análisis competitivo en unos treinta segundos. El seguimiento que ejecuto constantemente: «Ahora saca los backlinks de esos tres primeros desde DataForSEO y dime de dónde viene su autoridad». Esa segunda consulta es lo que cierra el bucle sobre si el ranking es real o una novedad pasajera.

La guía de configuración de DataForSEO MCP está aquí y hay un análisis más profundo del MCP aquí.

Ahrefs MCP se lanzó como servidor MCP remoto oficial en octubre de 2025. Se conecta directamente a tu cuenta de Ahrefs: backlinks, estimaciones de tráfico, análisis de carencias de contenido, datos de citas de IA. El patrón de emparejamiento que funciona: BSC te dice qué hacen tus propias páginas en Google; Ahrefs te dice qué hacen las páginas de tus competidores. Juntos cubren la imagen completa de datos. Añádelo vía Customize > Connectors > Ahrefs.

Finseo MCP es el más nuevo de esta lista y el que tengo en cola para instalar a continuación. Finseo rastrea la visibilidad en búsquedas con IA: si tus páginas reciben citas dentro de ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini y el AI Overview de Google, en qué consultas y contra qué competidores. Página del proveedor en finseo.ai/developers/mcp. Para cualquiera que viva de publicar contenido, tener esos datos dentro del mismo chat que tu BSC y Ahrefs es el siguiente paso obvio. Escribiré más sobre cómo encaja cuando lo haya probado unas semanas.

Semrush también ofrece un MCP en mcp.semrush.com/v1/mcp. Si ya eres cliente de Semrush vale la pena cablearlo; si estás eligiendo desde cero y ya tienes un flujo de trabajo estilo Converly, yo me decantaría por el trío BSC + Ahrefs + Finseo.

Finanzas e ingresos: FMP MCP más Stripe MCP

Este es el segundo vertical que he reconstruido desde cero desde el artículo original. Dos MCP, ambos en uso diario en producción.

FMP MCP (@converly/fmp-mcp) envuelve la API de Financial Modeling Prep. Precios de acciones en vivo, cripto, divisas, balances, cuentas de resultados, ratios. Lo construí porque seguía necesitando que Claude verificase afirmaciones financieras a mitad de conversación y las alternativas o bien costaban lo que un Bloomberg Terminal o requerían salir del chat. El caso de uso para el que más lo ejecuto: due diligence previa a invertir en empresas que estoy evaluando. Claude saca los fundamentales, ejecuta comparaciones de ratios contra el sector y resume en segundos.

Stripe MCP es la integración oficial Anthropic-Stripe. Lo uso para gestionar los informes de ingresos por suscripción de YubHub.co. YubHub es un SaaS que mantengo para feeds de empleo de empresas e insights de empleo; sus ingresos pasan por Stripe. El flujo que se gana el sueldo: a final de mes, le pido a Claude que saque de Stripe el MRR actual, la tasa de churn y el recuento de nuevos suscriptores, que lo verifique con la base de datos Postgres que sigue el estado de los clientes y que destaque cualquier discrepancia antes de cerrar los libros. Tres minutos en lugar de cuarenta. El patrón de reconciliación sirve para cualquier emparejamiento de Stripe + una base de datos de estado de clientes; PostgreSQL MCP es el emparejamiento estándar.

Si mantienes algo que cobra dinero a través de Stripe y guarda el estado de los clientes en otro sitio, esta combinación se paga sola en el primer mes.

Investigación y contenido: Firecrawl, Supadata, Brave Search, Context7

Estos son los cuatro sin los que no puedo hacer mi trabajo real de redacción. Los cuatro están en este artículo desde la primera versión porque ninguno ha sido destronado.

Firecrawl es mi scraper de datos de referencia. Seis modos: scrape (una página), crawl (seguir enlaces por un sitio), map (descubrir todas las URLs), search (búsqueda web con scraping opcional), extract (datos estructurados vía LLM) y agent (navegación autónoma). Uso scrape a través del MCP la mayoría de los días. Es lo que captura las capturas de pantalla de este artículo. Es la capa de apoyo detrás del tablero de empleo con IA de este sitio. Es fiable de una forma con la que no tengo que pensar.

Supadata es la capa de transcripciones de YouTube. Encuentra un vídeo relevante, saca la transcripción, pide a Claude que extraiga el detalle técnico. Convierte un vídeo de cuarenta minutos en una lectura de cinco. También gestiona TikTok, Instagram, Twitter y URLs de archivo directas. Lo uso para mantenerme al día con temas que se mueven rápido, donde los artículos escritos aún no han llegado.

Brave Search es la alternativa dirigida a la búsqueda web integrada de Claude. Endpoints dedicados para noticias, imágenes, vídeos y negocios locales. La función clave es el flag de frescura: freshness: "pd" devuelve resultados de las últimas veinticuatro horas, algo que la búsqueda integrada no te deja acotar limpiamente. El plan gratuito cubre un uso casual. Consigue una clave de API aquí.

Context7 resuelve el problema del corte de conocimiento para código. Los datos de entrenamiento de Claude terminan en algún punto; Context7 tiene documentación de librerías actualizada indexada y lista para consultar. Mi prompt de referencia: «Usa Context7 para encontrar las últimas librerías para esta aplicación y considera si los cambios pueden ser breaking». Unos meses de corte de conocimiento son toda una vida cuando estás publicando software.

Automatización de navegador: Playwright por encima de Chrome DevTools

He ejecutado Chrome DevTools MCP para automatización de navegador a través de Claude Desktop. Funciona, pero hace timeout lo suficiente como para que haya movido mi automatización de navegador de producción a Playwright. Microsoft mantiene @playwright/mcp como el servidor MCP oficial de Playwright (github.com/microsoft/playwright-mcp); instálalo vía npx @playwright/mcp@latest.

La razón por la que Playwright gana aquí es arquitectónica. Chrome DevTools MCP envuelve el Chrome DevTools Protocol, que se construyó para uso de herramientas de desarrollador (una pestaña, un inspector, mucha superficie de depuración). Playwright se construyó para carga de producción (headless, multi-tab, reintento ante fallos integrado). Cuando ejecutas automatización de navegador como parte de una conversación larga de Claude, la superficie de Playwright es la que aguanta.

Sigo ejecutando Chrome DevTools MCP de vez en cuando para depuraciones puntuales donde quiero ver la salida del inspector directamente. Para todo lo demás, Playwright. El artículo sobre Chrome DevTools MCP de este sitio cubre los casos de uso legacy.

Depuración y observabilidad: Sentry MCP

El servidor oficial de Sentry en @sentry/mcp-server (versiones recientes; npx @sentry/mcp-server@latest para instalar con SENTRY_AUTH_TOKEN configurado) expone consultas de issues y eventos contra tus proyectos de Sentry. El flujo: salta un error en producción, pegas el enlace de Sentry en Claude, el MCP saca el contexto completo del evento (stack trace, breadcrumbs, impacto en usuarios), Claude propone un arreglo fundamentado en el error real y no en tu descripción del mismo.

Apenas estoy añadiendo esto a mi propia configuración; el artículo sobre Code cubrirá Sentry con más profundidad porque ahí es donde vive el flujo.

Desktop Commander y el Filesystem MCP

Desktop Commander deja a Claude leer y escribir archivos, ejecutar comandos de terminal, gestionar procesos y buscar en tu sistema de archivos. Lo he ejecutado durante meses en todos los proyectos en los que trabajo. Empárejalo con las herramientas mcp__desktop-commander__start_search y read_multiple_files y Claude puede navegar por un código base como lo haría una persona.

Merece la pena destacarlo: Claude Desktop incluye su propia función de Code Execution. La desactivo y dependo de Desktop Commander en su lugar. La sandbox integrada es tan restrictiva que Claude pierde archivos enteros dentro de ella, y Desktop Commander te ofrece un alcance por directorio que la integrada no tiene. La guía de Desktop Commander está aquí.

Filesystem MCP (@modelcontextprotocol/server-filesystem) es la alternativa oficial de Anthropic. Expone un directorio concreto como sandbox y ahí se queda. Si tu preocupación con Desktop Commander es que tiene demasiada superficie, Filesystem MCP es el equivalente más ajustado. Yo ejecuto Desktop Commander porque quiero la superficie más amplia; el tradeoff es honesto, y cuál eliges depende de tu tolerancia al riesgo, no de la recomendación general de nadie.

Knowledge graph: mi propio Google Knowledge Graph MCP

Construí @converly/google-knowledge-graph-mcp porque seguía necesitando que Claude verificase información de entidades a mitad de una investigación y no había una forma limpia de hacerlo. El Knowledge Graph de Google tiene datos estructurados sobre millones de entidades del mundo real (los mismos datos detrás de esos knowledge panels a la derecha de los resultados de búsqueda de Google). El MCP se los expone a Claude. El plan gratuito cubre 100.000 lecturas al día por proyecto de Google Cloud, más de las que usará un único investigador. Consigue una clave de API de Google Cloud aquí.

Descarga a modelo local: Converly LM

Este es para un tipo concreto de persona. Ejecuto @converly/lm en una estación de trabajo llamada hopper (RTX 4500 Ada emparejada con 256 GB de RAM y un Threadripper). Expone como MCP cualquier modelo que esté cargado en ese momento en LM Studio, de modo que Claude puede delegar trabajo no frontera a la máquina local.

El patrón: el razonamiento pesado, las decisiones difíciles y la prosa que acaba publicándose se quedan en Claude. El trabajo de pico y pala, la conversión de formatos, los stubs de test, los mensajes de commit y las partes aburridas de la revisión de código van al modelo local. El modelo local es más lento por token, pero no cuesta nada por token. A lo largo de una sesión larga de Claude Code, esa delegación puede ahorrar una parte importante de tu cuota de Anthropic.

Necesitas una estación de trabajo con VRAM seria para que esto funcione; una GPU integrada no ejecutará los modelos que merece la pena descargar. Si tienes el hardware, el patrón de descarga merece la configuración. Cubro las decisiones de hardware subyacentes en Las mejores GPU para ejecutar LLM locales.

Control de apps: YubHub como ejemplo práctico

Construí YubHub como un SaaS que produce feeds de empleo de empresas e insights de empleo a partir de las mejores compañías del mundo. Tiene un MCP que gestiona la app, y ese MCP es el motor detrás del tablero de empleo con IA de este sitio.

Digo «muéstrame el dashboard de YubHub» y Claude saca estadísticas de feeds, recuentos de empleos, tasas de error. Lanzo ejecuciones de feeds, compruebo qué feeds fallan, depuro problemas, todo sin abrir un navegador. Convierte a Claude Desktop en un panel de control para una aplicación que, de otro modo, necesitaría su propia UI de admin.

La razón por la que lo incluyo aquí, aunque no sea una herramienta que puedas instalar: es el patrón. Si estás construyendo cualquier tipo de pipeline de datos o sistema de contenido, construir un MCP para ello merece el esfuerzo. Expone tus operaciones CRUD como herramientas MCP y Claude puede gestionar todo el conjunto a través de la conversación. El patrón es el mismo tanto si tu app maneja diez registros como diez millones.

Comunicación: Gmail y Notion

Gmail MCP resultó ser uno de los MCP más prácticos que ejecuto, a pesar de mi escepticismo inicial sobre darle a Claude acceso a mi correo. Sobre todo para búsqueda y triaje: «encuentra el último correo de X sobre Y» o «resume el hilo sobre la renovación del contrato». No dejo que Claude escriba correos. Sacar contexto de mi bandeja de entrada mientras trabajo en algo relacionado, ahí es donde se gana su sitio. La guía de Gmail MCP está aquí.

Notion MCP (el servidor oficial del propio Notion) conecta a Claude con tu espacio de trabajo de Notion: páginas, bases de datos, comentarios, búsqueda. Lo uso para sacar contexto de documentos de planificación sin copiar y pegar entre pestañas. «¿Cuál es el estado actual del calendario de contenido?» y Claude lee la base de datos de Notion y resume.

Unos cuantos MCP que vale la pena conocer

El directorio en claude.ai/directory tiene 439 conectores verificados a junio de 2026. Un puñado vale la pena conocer aunque no estén en tu pila diaria:

Weather (SaintDoresh/Weather-MCP-ClaudeDesktop) se engancha a OpenWeatherMap. Pregunto a Claude «¿debería ir en bici a la oficina mañana?» y responde a partir de los datos de previsión. Raramente útil.

Public Transport (mirodn/mcp-server-public-transport) cubre horarios de tren y autobús en el Reino Unido, Suiza, Noruega y Bélgica. Poder preguntar «¿a qué hora es el próximo tren desde [estación]?» a mitad de conversación es práctico.

Spotify controla la reproducción, encola temas y busca en tu biblioteca desde Claude. ¿Esencial? No. ¿Divertido? Sí.

La lista comunitaria en wong2/awesome-mcp-servers es el directorio mejor mantenido si quieres explorar más.

Mi orden de instalación actual en Desktop

Si alguien pide «solo dime qué instalar», este es el orden en el que yo lo haría.

Hora uno (instala esto antes que nada):

1. Desktop Commander — acceso a archivos, terminal, procesos
2. Firecrawl — scraping web
3. Brave Search — web dirigida, búsqueda de noticias e imágenes
4. Gemini MCP — segundas opiniones fundamentadas y generación de imágenes
5. DataForSEO — SERP en vivo, palabras clave, backlinks, analítica de dominios

Hora dos (el resto de la pila de investigación y tus propios datos):

1. Better Search Console — tus propios datos de GSC, consultables como SQL
2. Context7 — documentación actual de librerías
3. Supadata — transcripciones de YouTube y vídeos

Cuando los necesites:

1. FMP MCP — finanzas y datos de mercado
2. Stripe MCP — si cobras pagos a través de Stripe
3. Ahrefs MCP o Semrush MCP — si ya pagas por uno
4. Finseo MCP — si AIO está golpeando tu tráfico de búsqueda
5. Playwright MCP — automatización de navegador en producción
6. Sentry MCP — si publicas código con observabilidad
7. Google Knowledge Graph MCP — verificación de entidades a mitad de una investigación
8. YubHub MCP, o el MCP de tu propia app — el patrón de panel de control para tu app
9. Gmail y Notion — contexto de bandeja de entrada y de espacio de trabajo
10. Converly LM — si tienes una estación de trabajo que merezca la pena para descarga

Eso es lo que ejecuto. Dieciocho MCP parecen muchos, pero no se activan todos a la vez. Claude solo usa los que necesita para el prompt actual, así que el coste de ventana de contexto se mantiene mínimo.

Si eres nuevo en Claude y aún no tienes cuenta, puedes empezar con una semana gratis de Claude Code antes de comprometerte con una suscripción. Los MCP de este artículo funcionan todos igual en Claude Desktop, Cowork y Claude Code, así que el esfuerzo de instalación se transfiere.

¿Buscas los MCP específicos de Claude Code?

Si usas Claude Code (el modo de programación agéntico que viene dentro del mismo binario de Claude Desktop), la configuración de MCP es similar, pero la lista de prioridades es distinta. Claude Code tiene su propio acceso a archivos, búsqueda y herramientas de edición integradas, así que Desktop Commander es menos esencial ahí. Los MCP que se ganan el sueldo en Claude Code son GitHub para la gestión de PR, Sequential Thinking para decisiones arquitectónicas complejas, Postgres y SQLite para acceso a bases de datos, y Docker MCP Toolkit para ejecutar servidores en contenedores.

Context7 y Gemini MCP funcionan tanto en Desktop como en Code. Los ejecuto en todas partes.

El artículo dedicado Los mejores MCP para Claude Code cubre la pila de Code al completo.