Un servidor MCP convierte las funciones de un producto en herramientas que un asistente de IA puede llamar. Hemos construido dos, y cada uno funciona desde dentro del editor o de la app que la gente ya usa.
Las herramientas SEO profesionales son caras, piden claves de API y viven fuera del flujo de desarrollo. seo-mcp es un servidor MCP gratuito y de código abierto que lleva la auditoría a editores de IA como Claude Desktop, Claude Code y Cursor. Le pides al asistente que audite una página, rastree un sitio o vigile los cambios de contenido, y lo hace sin salir del editor. No necesita claves de API y se ejecuta en local.
El servidor tiene 28 reglas de auditoría que cubren metaetiquetas, calidad del contenido, factores técnicos y señales de rendimiento. Cada regla devuelve hallazgos estructurados, ordenados por gravedad y escritos para que los lea un LLM, así que el asistente puede explicar un problema y priorizar la corrección. Un rastreo completo recorre un sitio hasta una profundidad y un límite de páginas configurables, y los worker threads de Node.js analizan las páginas en paralelo. Cada página vuelve con detalles del DOM, un grafo de enlaces, un inventario de recursos y un desglose de problemas. Como los hallazgos llegan a la conversación, la gente puede hacer preguntas de seguimiento y aplicar correcciones concretas sin cambiar de herramienta.
Para la monitorización en directo, seo-mcp se conecta a Firehose de Ahrefs mediante Server-Sent Events y filtra los cambios de contenido con consultas de Lucene. El código está en GitHub, donde cualquiera puede leer las reglas, aportar otras nuevas o ampliar la herramienta.
Bridddge es nuestra app de LinkedIn para macOS, e incluye su propio servidor MCP. El servidor expone más de 30 herramientas que dan a Claude Code acceso directo a LinkedIn. A partir de peticiones en lenguaje natural, Claude Code busca clientes potenciales, analiza redes, redacta mensajes personalizados y gestiona campañas. El trabajo se hace a través de la app, en el propio ordenador del usuario, con los datos en una base de datos SQLite local.