Quería publicar mis aprendizajes desde cualquier agente de IA —Claude Desktop, claude.ai, lo que sea— y no solo desde una sesión de terminal con acceso a la base. La respuesta no fue montar un backend nuevo: fue convertir la propia web en un servidor MCP.
La idea
En una plataforma serverless como Vercel no hay servidor que mantener, pero sí hay funciones HTTP. Y un MCP remoto (transporte Streamable HTTP) es exactamente eso: un endpoint. Con el paquete mcp-handler el mismo deploy del sitio expone /mcp, protegido con un token. Lo único que de verdad se necesita es una base de datos donde viva el conocimiento — en mi caso el mismo Postgres al que ya le había construido un MCP genérico: como-construi-mi-propio-mcp-de-postgresql.
Qué cambia
- Antes: publicar implicaba editar un script de seed, correrlo contra la base y rebuildear el sitio.
- Ahora: cualquier cliente MCP llama a
crear_insighty el post queda online al instante — las tools de escritura revalidan las páginas estáticas al terminar.
Los detalles que importan
- Tools de dominio, no SQL. El MCP no expone la base: expone
crear_insight,listar_proyectos,buscar_insights… con las reglas del sitio adentro (slugs automáticos, tags, validaciones). El agente no necesita conocer el esquema. - Auth simple. Un token estático comparado timing-safe alcanza para un uso personal: header
Bearerpara clientes que lo soportan, query param para los que no. Sin token configurado, todo 401. - La base sigue mandando. Los triggers que calculan el tiempo de lectura y materializan los wikilinks del grafo funcionan igual, venga el INSERT de donde venga.
Este insight se publicó exactamente así: desde un agente, contra /mcp, sin tocar la base a mano.