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# El MCP de Shade

Shade MCP conecta tu espacio de trabajo directamente con las herramientas y agentes de IA que ya usas, Claude, ChatGPT, Cursor o cualquier otro cliente compatible con MCP. Una vez conectado, tu asistente puede buscar activos, leer y actualizar objetos personalizados, crear automatizaciones y gestionar el uso compartido y los metadatos, todo desde un prompt, sin abrir Shade.

> Nota: Shade MCP es diferente de Academy Shade MCP, que solo responde preguntas sobre la documentación de Shade. Shade MCP se conecta a tu espacio de trabajo en vivo y puede leer y modificar tus datos reales.

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### Primeros pasos

Conecta Shade MCP desde **Configuración → Integrar → Conexiones MCP**. Verás opciones prediseñadas para las plataformas que vemos usar con más frecuencia. Si tu plataforma no aparece en la lista, copia la URL general de MCP de esta página y pégala en el campo de conector personalizado de tu cliente.

<figure><img src="https://440362858-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FUNq6h2Bfw7aAK0J2ffnZ%2Fuploads%2Ff78z6qfRtR9BggQRugEM%2FScreenshot%202026-07-14%20at%205.15.39%E2%80%AFPM.png?alt=media&amp;token=8bbbd24e-8a35-49c4-9c55-5f7b04f7d0ed" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Claude

1. En Shade, ve a **Configuración → Integrar → Conexiones MCP**.
2. Selecciona **Claude**.
3. Sigue las instrucciones para abrir la configuración del conector de Claude.
4. Pega la URL proporcionada en el campo de conector personalizado.
5. Inicia sesión mediante OAuth para autorizar la conexión.
6. Pruébalo con un prompt como:

   <mark style="color:rojo;">`Encuentra todos los activos etiquetados como "hero shot" en mi unidad de Fall Campaign`</mark>

   <mark style="color:rojo;">`Crea un enlace para compartir esta carpeta con permisos de comentario`</mark>

#### ChatGPT

1. En Shade, ve a **Configuración → Integrar → Conexiones MCP**.
2. Selecciona **ChatGPT**.
3. Abre tus **Herramientas** o **Conectores** configuración en ChatGPT.
4. Pega la URL proporcionada al añadir un conector personalizado.
5. Autoriza la conexión.
6. Pruébalo con un prompt como:

   <mark style="color:rojo;">`Busca en mi espacio de trabajo las cargas de la semana pasada`</mark>

   <mark style="color:rojo;">`Enumera los objetos personalizados en mi unidad Clients`</mark>

#### Cursor

1. En Shade, ve a **Configuración → Integrar → Conexiones MCP**.
2. Selecciona **Cursor**.
3. Abre la configuración de **MCP** de Cursor y añade el servidor.
4. Pega la URL proporcionada.
5. Autoriza la conexión.
6. Pruébalo con un prompt como:

   <mark style="color:rojo;background-color:red;">`Obtén el esquema de metadatos de mi objeto Deliverables`</mark>

#### Otros clientes MCP

1. En Shade, ve a **Configuración → Integrar → Conexiones MCP**.
2. Copia la URL general de MCP.
3. Pégala en el campo de conector personalizado o de servidor MCP de tu cliente.
4. Autoriza la conexión a través de OAuth.

<figure><img src="https://440362858-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FUNq6h2Bfw7aAK0J2ffnZ%2Fuploads%2Fo7Shys1WhrSIaQTkZQW2%2FScreenshot%202026-07-14%20at%205.18.27%E2%80%AFPM.png?alt=media&amp;token=dfa0fa53-d4c4-4bf6-9d46-b9f27b765232" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Lo que Shade MCP puede hacer

Una vez conectado, puedes revisar exactamente qué puede hacer MCP y establecer qué acciones requieren tu aprobación desde la configuración de herramientas de tu cliente de IA.

**Gestionar** (crear, editar y eliminar):

* Automatizaciones
* Colecciones
* Comentarios
* Archivos
* Metadatos
* Objetos personalizados
* Enlaces para compartir
* Vistas

**Solo lectura:**

* Explorar Shade
* Encontrar duplicados
* Obtener activos y vistas previas de activos
* Obtener URLs de descarga
* Buscar
* Acceder y leer transcripciones
* Listar espacios de trabajo y unidades

### Ejemplos de flujos de trabajo

**Sincroniza automáticamente herramientas de gestión de proyectos con objetos personalizados:** Conecta el MCP de otra plataforma (Notion, Asana, ClickUp, HubSpot) junto con el de Shade y luego pide a tu LLM que extraiga los datos de esa herramienta y cree un objeto personalizado correspondiente en Shade. Por ejemplo, "extrae todos los datos de mi calendario de contenido de Notion y configúralo como un objeto personalizado, y sincroniza ambas plataformas diariamente a las 5 p. m." Los campos y opciones de metadatos se conservan, y los cambios realizados en cualquiera de las plataformas se concilian según el calendario que establezcas.

**Crea una automatización a partir de un prompt:** En lugar de crear una automatización bloque por bloque, describe el flujo de trabajo directamente. Por ejemplo, "cada vez que se suba un archivo a mi carpeta de exportaciones preliminares, genera un enlace para compartir con permisos de comentario y envíalo por correo a <timothy@shade.inc> con el asunto 'Nueva entrega de exportación'." MCP crea la automatización para que coincida.

**Mueve datos entre herramientas conectadas:** Con Shade conectado junto con otros MCP, un agente puede actuar entre plataformas en un solo paso, extrayendo un resumen de una herramienta de gestión de proyectos y reuniendo los activos correspondientes en una colección de Shade, o devolviendo un enlace para compartir generado a un rastreador externo.

[Cómo usar Shade MCP](https://www.youtube.com/playlist?list=PLWwQgtasVlKA)

### Cosas a tener en cuenta

Shade MCP es independiente de **Academy Shade MCP**. Usa Academy MCP para preguntas sobre la documentación, y Shade MCP para cualquier cosa que toque tu espacio de trabajo real.

### Relacionado

[Objetos personalizados](/shade-academy/shade-academy-es/automatizaciones-y-objetos-personalizados/objetos-personalizados.md)

[Automatizaciones](/shade-academy/shade-academy-es/automatizaciones-y-objetos-personalizados/automatizaciones.md)

[Integración con Zapier](/shade-academy/shade-academy-es/espacios-de-trabajo-y-unidades/integracion-con-zapier.md)


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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```

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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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