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Introducción a MCP

MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que permite a los asistentes de IA invocar herramientas externas para obtener información de contexto. Linkly AI Desktop incluye un servicio MCP integrado que se inicia automáticamente tras la instalación, sin necesidad de configuración adicional. Solo necesitas agregar el endpoint MCP de Linkly AI a tu asistente de IA, y la IA podrá buscar, explorar y leer directamente tus documentos locales.

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Tres modos de acceso

Linkly AI ofrece tres modos de acceso MCP, adecuados para diferentes escenarios:

Acceso local

Úsalo directamente en herramientas de IA en tu propia máquina, sin necesidad de configuración adicional. Ideal para Claude Code, Cursor y otras aplicaciones locales.Endpoint: http://127.0.0.1:60606/mcp

Acceso en red local

Otros dispositivos en la misma red también pueden conectarse. Requiere habilitar el acceso en red local y usar un token de acceso.Endpoint: http://{IP-red-local}:60606/mcp

Acceso remoto (internet)

Acceso remoto a través de internet mediante un túnel. Ideal para ChatGPT, Claude.ai y otras aplicaciones de IA en línea. Exclusivo de Pro.Endpoint: https://mcp.linkly.ai/mcp
Esta página describe cómo configurar el acceso local y el acceso en red local, que son gratuitos los dos. Para el acceso remoto por internet, consulta la guía de acceso remoto — esa vía es exclusiva de Pro; y si lo único que quieres es que una IA en la nube llegue a un conjunto concreto de material, normalmente encaja mejor una biblioteca en la nube, que es gratuita. Las diferencias entre todas las vías están en la visión general de las integraciones.

HTTP MCP (recomendado)

La mayoría de los asistentes de IA admiten el protocolo de transporte HTTP. Conéctate directamente al endpoint MCP de Linkly AI sin necesidad de instalar la CLI.

Stdio MCP

Algunos asistentes de IA solo admiten el protocolo de transporte stdio y necesitan Linkly AI CLI como puente.
Si no estás seguro de cuál elegir, selecciona HTTP MCP. Solo necesitarás el método Stdio cuando tu asistente de IA explícitamente no admita transporte HTTP.

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Requisitos previos

1

Instalar e iniciar Linkly AI Desktop

Ve a linkly.ai para descargar e instalar la aplicación de escritorio. Completa el asistente de inicialización en el primer inicio, y la aplicación comenzará automáticamente a indexar tus documentos.
2

Confirmar que el servicio MCP está activo

Linkly AI Desktop inicia automáticamente el servicio MCP al arrancar. Haz clic en el icono de agente en la parte inferior de la barra lateral izquierda de la ventana principal para abrir la página «Uso por agentes»:
  • la fila «Permitir acceso local» de la sección «Gestión» indica si el servicio está en ejecución;
  • en «Ver la configuración de conexión MCP», dentro de la sección «Integración», están la dirección y el número de puerto reales.
Endpoint MCP predeterminado: http://127.0.0.1:60606/mcp
Si eliges el método Stdio MCP, también necesitarás instalar Linkly AI CLI.

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Métodos de uso

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HTTP MCP (recomendado)

Adecuado para asistentes de IA que admitan el protocolo de transporte HTTP/StreamableHTTP. Sin necesidad de instalar CLI, conexión directa.
Ejecuta en la terminal:
El ?client= al final de la URL es opcional. Si lo pones, el registro de accesos de la página «Uso por agentes» sabrá qué cliente está llamando.
60606 es el puerto predeterminado del servicio MCP. Si no puedes conectarte, ve a la página «Uso por agentes» y pulsa «Ver la configuración de conexión MCP» para consultar la dirección y el número de puerto reales.

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Stdio MCP

Adecuado para asistentes de IA que admitan el protocolo de transporte stdio. Primero necesitas instalar Linkly AI CLI y luego configurar linkly mcp como comando puente stdio en tu asistente de IA. En los ejemplos siguientes, --client indica el nombre de la aplicación en el registro de acceso de la aplicación de escritorio.
Ejecuta en la terminal:

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Acceso en red local

Si necesitas acceder a Linkly AI desde otro dispositivo en la misma red (como otro ordenador, n8n en un NAS, etc.), puedes habilitar el modo de acceso en red local.
1

Habilitar el acceso en red local

Haz clic en el icono de agente en la parte inferior de la barra lateral izquierda de la ventana principal de Linkly AI Desktop para abrir la página «Uso por agentes» y, en la sección «Gestión», activa «Permitir acceso por LAN». «Permitir acceso local» también debe estar activado; de lo contrario, este interruptor no se puede activar.La primera vez que lo activas, la aplicación genera automáticamente un token de acceso.
2

Obtener la dirección de red local y el token de acceso

En la sección «Integración», pulsa «Ver la configuración de conexión MCP»; el apartado «LAN» de la ventana muestra:
  • Dirección: similar a http://192.168.x.x:60606/mcp, lista para copiar
  • Token: oculto por defecto; pulsa el icono del ojo para mostrarlo, o pulsa directamente el botón de copiar
Este apartado incluye además una configuración JSON: sustituye <token> y nombre-de-tu-app por los valores reales y podrás usarla en el dispositivo que quieras conectar.Si regeneras el token, todos los clientes de la LAN ya configurados tendrán que pasar a usar el nuevo.
3

Configurar en otros dispositivos

Al agregar el servidor MCP en las herramientas de IA de otros dispositivos, usa la dirección de red local como endpoint e incluye el token de acceso en el encabezado de la solicitud:
El acceso en red local requiere que la herramienta de IA admita transporte HTTP. El puente stdio (linkly mcp) solo se conecta a la aplicación de escritorio de este equipo y no admite la red local.Rellena tú mismo esta configuración. No pegues el token de acceso en ninguna conversación con una IA ni dejes que un asistente de IA lo configure por ti: el contenido de las conversaciones se envía al proveedor del modelo y queda guardado en el historial. Si el token ya ha aparecido en una conversación, regenéralo en «Ver la configuración de conexión MCP».Si usas Linkly AI CLI, guarda una vez en tu propia terminal la dirección de red local y el token de acceso; después basta con añadir --lan:
El acceso en red local usa transmisión HTTP en texto plano. Solo se recomienda en redes de confianza como redes domésticas. No habilites esta función en WiFi público o entornos de red no confiables.

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Recargar después de configurar

Una vez escrita la configuración de MCP, las herramientas nuevas no aparecerán en la conversación que ya tienes abierta: la inmensa mayoría de clientes de IA leen la lista de herramientas una sola vez, en el momento en que arranca la sesión. Es el mecanismo de carga del cliente, no un error de configuración. Dos opciones; prueba primero la primera:
  1. Iniciar una conversación nueva (en herramientas de línea de comandos, sal y abre una sesión nueva). Una conversación que ya está en marcha conserva la lista de herramientas con la que arrancó; una nueva recoge la más reciente.
  2. Salir del cliente por completo y volver a abrirlo. Úsalo cuando la primera opción no sirva; y ten en cuenta que cerrar la ventana no es salir: en macOS pulsa Cmd + Q o elige Salir en la barra de menús, y en Windows comprueba que también haya salido de la bandeja del sistema.
Una vez hecha la recarga, vuelve al paso de verificación de abajo. Si no falta ninguna herramienta y solo una concreta no funciona, consulta más abajo Cuando no aparece una herramienta recién publicada.

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Verificar la integración

Después de completar la configuración, puedes enviar el siguiente prompt a tu asistente de IA para verificar:

Busca en mis documentos contenido sobre XX

Si la integración fue exitosa, el asistente de IA invocará la herramienta search de Linkly AI y devolverá resultados relevantes de tus documentos locales.

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Cuando no aparece una herramienta recién publicada

Publicamos nuevas herramientas MCP con cierta regularidad. La mayoría de los clientes de IA obtienen la lista de herramientas una sola vez, en el momento en que arranca la sesión, y nunca la actualizan por su cuenta, así que una herramienta recién publicada no aparecerá hasta que el cliente vuelva a obtener la lista. Si una herramienta documentada aquí falta en tu cliente:
  1. Actualiza la conexión en tu cliente — en ChatGPT: Configuración → Conectores → tu conector → Actualizar.
  2. Si aun así no aparece, elimina la conexión y vuelve a añadirla.
  3. Inicia una conversación nueva. Una conversación ya en curso conserva la lista de herramientas con la que se inició.

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Uso combinado con Skills

Recomendamos encarecidamente instalar Linkly AI Skills junto con la configuración de MCP. Skills enseña al asistente de IA cómo usar eficientemente las herramientas de Linkly AI, incluyendo cuándo buscar, cuándo explorar índices, cuándo leer el texto completo y cómo gestionar la lectura paginada de documentos largos.

Por favor, ayúdame a instalar Agent Skill linkly-ai-skills y completa la integración de herramientas de LinklyAI...

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Descripción de parámetros

El servicio MCP expone nueve herramientas (once en la pasarela en la nube, que añade library_search y library_link), conformando un flujo de trabajo progresivo de acceso a documentos:
  • search — búsqueda híbrida (BM25 + vectorial), punto de entrada principal
  • outline — esquemas de documentos
  • grep — coincidencia de regex dentro de un único documento
  • read — lectura de documento línea por línea
  • list_libraries — listar bibliotecas de conocimiento disponibles
  • explore — visión panorámica de una colección de documentos
  • find_paths — localizar rutas de carpeta por palabra clave para alimentar el path_glob de search
  • list — listar las entradas de un contenedor: un directorio del disco (folder), una biblioteca (library) o sus notas (notes)
  • note_save — crear o editar una nota, escribe (la única herramienta de escritura en una conexión local)
  • library_search — buscar en el catálogo de bibliotecas en la nube, incluidas las aún no vinculadas (solo pasarela en la nube)
  • library_link — vincular una biblioteca en la nube para poder consultarla, o desvincular una que tú has nombrado con action: "unlink" (solo pasarela en la nube, escribe)
Salvo note_save (y library_link en la pasarela en la nube), todas son de solo lectura y no modifican ninguno de tus documentos. Cada respuesta exitosa lleva una marca de tiempo UTC: una línea final [meta] now=... en la salida Markdown, o un campo _meta.now de nivel superior en la salida JSON, útil para calcular fechas relativas como “el mes pasado”. Las respuestas de error no incluyen estos metadatos. Para tablas completas de parámetros, campos de respuesta, formato de metadatos de respuesta y ejemplos de uso, consulta Introducción a las herramientas MCP de Linkly AI.