9 Servidores MCP que todo Vibe Coder debería conocer

El ecosistema de MCP (Model Context Protocol) ha explotado en los últimos meses. Hay decenas de servidores, cada uno prometiendo mejorar tu flujo de trabajo con IA, pero la pregunta real es: ¿cuáles valen la pena para programar de verdad?

Después de probar muchos, aquí tienes los 9 MCP más útiles para desarrollo real, explicados desde casos prácticos y no desde teoría.

1. Context7 MCP -- Documentación actualizada y sin alucinaciones

Uno de los problemas más comunes cuando programas con IA es que el modelo se inventa funciones, usa documentación obsoleta o propone APIs que no existen. Esto sucede porque los grandes modelos de lenguaje dependen de datos de entrenamiento antiguos, lo que puede generar respuestas engañosas o incorrectas.

Context7 MCP fue creado para solucionar exactamente ese problema. Es un servidor basado en el Model Context Protocol que:

• Extrae documentación oficial actualizada directamente desde las fuentes.
• Trae ejemplos de código reales, específicos para la versión que necesitas.
• Inyecta esa información en el contexto del modelo cuando haces una pregunta o pides código.

La gran ventaja es que, en vez de confiar en datos desactualizados, Context7 enlaza tu IA con documentación en tiempo real, reduciendo al mínimo las respuestas equivocadas o basadas en API ya removidas o modificadas.

¿Cómo funciona en la práctica?

Con herramientas compatibles con MCP como Cursor, Windsurf, Copilot o editores que soportan este protocolo, puedes escribir algo como:

Crea un router de Next.js que valide un JWT. use context7

Al incluir la instrucción, la IA consulta la documentación más reciente y te devuelve código preciso y actualizado.

¿Por qué es útil?

• Evita hallucinaciones de APIs inexistentes\
• Genera código compatible con la versión real de una librería\
• Reduce bugs por sintaxis obsoleta\
• Acelera el desarrollo sin saltar entre chat y docs

En resumen, Context7 transforma una IA genérica en un asistente que conoce la documentación real de las tecnologías que estás usando, haciendo el vibecoding mucho más confiable.

2. Notion MCP – Tu segundo cerebro en manos de la IA

Tradicionalmente, usar IA con Notion significaba copiar y pegar texto, tomar capturas de pantalla o resumir contenido a mano. Con Notion MCP (Model Context Protocol) eso cambia por completo: ahora puedes conectar tu asistente de IA directamente con tu espacio de trabajo en Notion para leer, buscar, crear y modificar contenido en tiempo real.

Notion MCP actúa como un puente entre tu IA y tu “second brain”, permitiendo que el modelo acceda a páginas, bases de datos y comentarios —y que incluso los actualice— mediante simples comandos en lenguaje natural.

Qué puedes hacer con Notion MCP

• 📄 Leer contenido de páginas y bases de datos directamente desde el chat con la IA
• ✍️ Crear o actualizar notas, tareas y documentos sin salir del asistente
• 🗂️ Buscar y filtrar información relevante de toda tu workspace
• 🧠 Resumir reuniones, especificaciones o ideas guardadas
• 🗓️ Convertir conversaciones en tareas o planes dentro de Notion

Esto convierte a la IA en un asistente proactivo y conectado con tu información real, no solo en un generador de texto genérico.

¿Cómo funciona en el día a día?

Imagina pedirle a tu asistente:

• “Busca en Notion el documento de arquitectura y genera un plan de mejoras”
• “Crea una página con el resumen de esta reunión”
• “Actualiza la base de datos de tareas con lo que acabamos de planear”

La IA deja de ser solo un copiloto de código y se vuelve un gestor de conocimiento personal o de equipo.

¿Por qué es tan potente para desarrolladores y creadores?

• Mantiene el contexto de proyectos reales
• Convierte ideas sueltas en documentación estructurada
• Evita el típico desorden de notas dispersas
• Une planificación, código y contenido en un solo flujo
• Reduce el copy/paste entre herramientas

En resumen, Notion MCP transforma tu sistema de notas en memoria activa para la IA.
No solo obtienes respuestas: obtienes acciones directas sobre tu información, convirtiendo a Notion en el centro operativo de tu vibecoding y de tu productividad diaria.

Otras opciones similares es usar Linear MCP, o Jira MCP

3. GitHub MCP – Buenas prácticas aunque vibecodies

Programar con IA te vuelve rápido, pero también peligroso.
Muchos desarrolladores —sobre todo los que empiezan— trabajan siempre en main, sin ramas, sin historial claro y sin estructura.
Eso es una bomba de tiempo.

El GitHub MCP conecta tu asistente de IA directamente con tu repositorio para que el flujo de trabajo profesional ocurra casi en automático:

Con este MCP puedes:

• Crear ramas de trabajo desde el chat
• Generar y priorizar issues automáticamente
• Abrir pull requests con descripciones inteligentes
• Revisar cambios antes de hacer merge
• Consultar historial de commits para entender decisiones pasadas
• Buscar código dentro del repo sin salir del editor

De “copiar y pegar” a flujo real de desarrollo

Antes el proceso era:

1. La IA te daba código
2. Tú lo copiabas
3. Ibas a GitHub
4. Creabas el PR manualmente
5. Escribías descripciones genéricas

Con GitHub MCP la IA puede:

“Crea una rama para este bug, genera un PR con resumen técnico y relaciónalo con el issue #12”

Y todo ocurre dentro del mismo contexto.

Por qué esto importa de verdad

La velocidad sin proceso crea deuda técnica invisible.
GitHub MCP ayuda a que el vibecoding:

• tenga trazabilidad
• deje documentación útil
• respete prácticas reales de equipo
• prepare tu proyecto para crecer

La IA te ayuda a programar rápido, pero la estructura sigue siendo clave.
GitHub MCP es el puente entre código generado y desarrollo profesional.

4. TestSprite MCP – Pruebas automáticas impulsadas por IA

TestSprite es una plataforma de pruebas de software totalmente autónoma impulsada por inteligencia artificial que automatiza todo el ciclo de pruebas —desde la planificación hasta la ejecución y diagnóstico— sin necesidad de escribir código de testeo manual. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

¿Qué es TestSprite?

TestSprite actúa como un agente de pruebas impulsado por IA que puede:

• 🧠 Analizar tu base de código y entender su estructura
• 📄 Generar planes de prueba completos basados en requisitos o tu código
• 🧪 Crear y ejecutar pruebas de frontend y backend
• 🧠 Identificar fallos y sugerir correcciones automáticas
• 📊 Producir informes estructurados de resultados

Todo esto a partir de prompts sencillos o comandos naturales, integrándose directamente con asistentes de IA en tu IDE o flujos CI/CD. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

¿Por qué es útil?

• ⚡ Automatiza pruebas completas sin código de testeo tradicional.
• 🧪 Cobertura tanto de UI como de APIs y lógica de negocio.
• 🛠️ Detecta bugs sutiles que manualmente podrían pasar desapercibidos.
• 🤖 Reduce dramáticamente la carga de trabajo de QA y acelera ciclos de entrega. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

TestSprite se ha posicionado como una solución avanzada dentro del ecosistema de herramientas de pruebas AI, ideal para equipos que dependen fuertemente de código generado por asistentes IA y necesitan asegurar calidad rápidamente. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Repositorio y documentación

• 📦 TestSprite MCP Server (npm): https://www.npmjs.com/package/@testsprite/testsprite-mcp (servidor MCP que integra TestSprite con tu IDE) :contentReference[oaicite:4]{index=4}
• 📚 Docs oficiales: https://docs.testsprite.com/mcp/getting-started/overview (guía de instalación y uso) :contentReference[oaicite:5]{index=5}

En resumen, TestSprite MCP convierte a tu IA en un agente QA autónomo que no solo escribe código y pruebas, sino que también los ejecuta, valida y corrige, cerrando el ciclo de desarrollo con un feedback confiable en tiempo real. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

5. Supabase MCP – Ver la verdad de tu base de datos (y hacer cosas con ella)

En muchas apps fullstack modernas, tus datos son el corazón de todo:
lo que renderiza la UI, quién está autenticado, qué relaciones existen entre tablas…
y cuando algo falla, normalmente está entre:

lo que crees que hay en la BD
vs
lo que realmente hay

El Supabase MCP es una implementación del Model Context Protocol que conecta tu asistente de IA directamente con tu proyecto Supabase para que pueda consultar y manipular tu backend de forma contextual y segura. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

¿Qué puedes hacer con Supabase MCP?

Cuando conectas tu proyecto Supabase a un servidor MCP compatible con tu IA (por ejemplo en Cursor, Claude o VS Code), puedes:

• 📊 Leer datos de tablas y relaciones sin escribir SQL a mano
• 🔍 Consultar registros reales de tu base de datos desde el chat
• 🛠️ Insertar, actualizar o eliminar registros según lo que la IA determine necesario
• 📋 Entender la estructura del esquema de tu proyecto sin abrir el dashboard
• 🧠 Realizar análisis de datos o diagnósticos desde lenguaje natural

Esencialmente, con Supabase MCP la IA ya no solo responde con ejemplos de código genéricos, sino que puede interactuar con tu base de datos en vivo, respetando esquema y permisos. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

¿Cómo funciona en la práctica?

Supabase MCP expone tu proyecto —base de datos PostgreSQL, autenticación, funciones, etc.— a través del protocolo MCP para que asistentes de IA puedan consumirlo con comandos naturales. Por ejemplo:

Muestra los usuarios registrados en la tabla profiles con más de 10 sesiones activas este mes.

La IA traduce esa instrucción en una consulta que se ejecuta contra tu Supabase a través del MCP, y te devuelve el resultado o te propone acciones basadas en esos datos. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

¿Por qué es especialmente útil?

Antes, cuando querías hacer cosas con tu base de datos:

• Tenías que escribir SQL manualmente
• Copiar y pegar entre tu editor, terminal y dashboard
• Recordar esquemas íntimos que no siempre están documentados

Con Supabase MCP puedes trabajar con datos reales desde tu conversación con la IA, lo que significa:

• 💡 Menos errores por mala interpretación de la estructura
• 🚀 Desarrollo más rápido y contextualizado
• 🧪 Diagnóstico de inconsistencias de forma natural
• 📊 Insights que emergen directamente de tus datos reales :contentReference[oaicite:3]{index=3}

En resumen: Supabase MCP convierte a la IA en un asistente que sabe exactamente qué hay en tu base de datos y cómo usarlo. Eso cambia cómo debugueas, construyes y escalas aplicaciones fullstack con IA de forma segura y productiva. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

6. Playwright MCP – Automatiza y prueba UIs como si tu IA fuera tu QA

Si alguna vez has querido que tu IA no solo genere código, sino que interactúe con tu aplicación web como un usuario real, entonces Playwright MCP es uno de los MCP más impresionantes que existen hoy.
Este servidor MCP amplía el poder de Playwright —el framework de automatización de navegador de Microsoft— para que un modelo de IA pueda navegar, interactuar y validar interfaces web de forma estructurada y automatizada. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

¿Qué es Playwright MCP?

Playwright MCP es un servidor que implementa el Model Context Protocol (MCP) y expone las capacidades completas de automatización del navegador a un asistente de IA: abrir páginas, hacer clic, escribir en formularios, esperar a que cargue contenido, tomar snapshots estructurados del DOM, etc. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

A diferencia de soluciones que dependen de capturas de pantalla o visión basada en píxeles, Playwright MCP usa el árbol de accesibilidad y estructura de la página, lo cual permite que la IA entienda con precisión el contenido de la interfaz y actúe sobre él. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

¿Qué puedes hacer con él?

Con Playwright MCP integrado en tu flujo de trabajo de IA puedes:

1. 🌐 Navegar tu aplicación web como usuario real
   La IA puede abrir páginas, hacer clic en botones, completar formularios y seguir flujos de usuario. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

2. 🤖 Ejecutar pruebas end-to-end automáticas
   En vez de escribir scripts de testing a mano, la IA puede generar y correr pruebas basadas en tus requisitos. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

3. 🧪 Validar UIs y detectar errores de interfaz
   El modelo puede evaluar estados, comparar resultados esperados y reales, e incluso sugerir correcciones. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

4. 📝 Extraer datos o analizar páginas dinámicamente
   Ya no necesitas herramientas separadas para scraping o auditorías de UI, la IA lo puede hacer directamente. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

¿Por qué es tan útil?

Piensa en esto como tener a tu propio QA automático integrado con IA:
la IA puede explorar tu UI, hacer pruebas de regresión, verificar comportamiento en distintos flujos de usuario y generar reportes o sugerencias —todo sin que tú tengas que escribir scripts manualmente. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Esto transforma a tu asistente de IA de generador de código pasivo a herramienta activa de calidad y feedback, ayudándote a comprobar si las interfaces realmente funcionan como tú quieres antes de desplegar. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

En resumen

Playwright MCP conecta el poder de los frameworks de navegador con la inteligencia contextual de la IA, permitiendo:

• interacciones programáticas con la UI
• pruebas automatizadas impulsadas por prompts
• validación real de tu aplicación sin escribir cientos de líneas de test

Es una forma avanzada de integrar automatización web con inteligencia artificial, ideal para equipos que quieren elevar su flujo de desarrollo con pruebas inteligentes y autoevaluación constante. :contentReference[oaicite:9]{index=9}

6. PostgreSQL MCP -- Tu base de datos al alcance de la IA

El PostgreSQL MCP permite que un asistente de IA se conecte directamente con una base de datos PostgreSQL a través del estándar Model Context Protocol (MCP).
Esto significa que la IA puede:

• Explorar esquemas reales\
• Ejecutar consultas controladas\
• Analizar relaciones entre tablas\
• Ayudarte a depurar datos sin escribir SQL manual

Repositorios y recursos oficiales

• PG-MCP Server: https://github.com/stuzero/pg-mcp-server\
• Postgres MCP Pro: https://github.com/crystaldba/postgres-mcp\
• Guía de integración con IDE: https://googleapis.github.io/genai-toolbox/how-to/connect-ide/postgres_mcp/\
• Documentación general MCP Postgres: https://mcp.so/server/postgres/modelcontextprotocol

¿Qué puedes hacer con PostgreSQL MCP?

1. Inspeccionar el esquema real

La IA puede leer:

• Tablas existentes\
• Columnas y tipos\
• Claves foráneas\
• Índices

Sin que tengas que abrir pgAdmin o escribir \d en psql.

2. Consultas desde lenguaje natural

Ejemplos de uso:

Muestra las 10 órdenes con mayor valor del último mes

Busca usuarios duplicados por email

El servidor MCP traduce esto a SQL seguro y devuelve los resultados al modelo.

3. Diagnóstico y debugging de datos

Ideal para:

• Detectar relaciones rotas\
• Encontrar registros huérfanos\
• Ver inconsistencias entre tablas\
• Entender por qué una UI no muestra lo esperado

Implementaciones destacadas

PG-MCP Server

Repo: https://github.com/stuzero/pg-mcp-server

• Exposición completa del catálogo PostgreSQL\
• Soporte multi base de datos\
• Enfoque en solo lectura por seguridad\
• Integrable con Claude Desktop y Cursor

Postgres MCP Pro

Repo: https://github.com/crystaldba/postgres-mcp

• Análisis de rendimiento\
• Revisión de planes de consulta\
• Sugerencias de índices\
• Optimización guiada por IA

Flujo real en vibecoding

Antes:

1. Escribir SQL manual\
2. Copiar resultados\
3. Pegarlos al chat\
4. Explicar el esquema

Con PostgreSQL MCP:

1. La IA consulta directamente\
2. Entiende tu esquema real\
3. Propone cambios basados en datos reales\
4. Te da respuestas contextualizadas

Cuándo usarlo

• Apps fullstack con PostgreSQL puro\
• Migraciones de datos\
• Debugging de producción\
• Análisis exploratorio\
• Reemplazo de queries rápidas

Conclusión

PostgreSQL MCP convierte a la IA en un analista de base de datos real, no en un generador de SQL imaginario.

Menos suposiciones.
Más datos reales.
Mejor vibecoding.

7 . Semgrep MCP – Asegura tu código mientras vibecodies

El Semgrep MCP es una implementación del Model Context Protocol que conecta las poderosas capacidades de análisis estático de Semgrep con asistentes de IA compatibles con MCP. Semgrep es una herramienta popular de análisis de código que detecta vulnerabilidades, errores de lógica y malas prácticas en más de 30 lenguajes, usando reglas semánticas. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Con Semgrep MCP, tu IA no solo genera código —también puede evaluar automáticamente ese código en busca de problemas de seguridad y calidad durante la conversación o mientras se construye una característica. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

¿Qué es el Semgrep MCP?

El Semgrep MCP Server es un servidor compatible con MCP que integra Semgrep como herramienta de análisis para que los clientes MCP (como Cursor, Claude o VS Code con soporte MCP) puedan:

• 🔐 Escanear código automáticamente por vulnerabilidades
• 🧪 Detectar malas prácticas o patrones inseguros
• 🗂️ Aplicar reglas personalizadas de Semgrep desde la IA
• 📊 Obtener resultados estructurados de análisis que la IA puede interpretar y usar para generar sugerencias o correcciones :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Esto significa que mientras la IA te ayuda a escribir o modificar código, puede simultáneamente verificarlo contra reglas de seguridad y calidad sin que tú tengas que interrumpir tu flujo de trabajo.

Ejemplos de lo que puede hacer

Con Semgrep MCP activo en tu entorno, puedes pedirle directamente a la IA cosas como:

• “Escanea mi carpeta auth/ por vulnerabilidades de inyección SQL y reporta problemas.”
• “Busca patrones inseguros en nuestras rutas API y sugiere correcciones seguras según las reglas de OWASP.”
• “Usa esta regla personalizada de Semgrep para detectar usos peligrosos de eval.”

La IA invoca Semgrep a través del servidor MCP, lo ejecuta y te devuelve los análisis estructurados para que los entiendas y actúes sobre ellos. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Repositorio y recursos

• 🔗 Repositorio oficial Semgrep MCP (jefe del proyecto o histórico): https://github.com/semgrep/semgrep (incluye la implementación del servidor MCP integrado) :contentReference[oaicite:4]{index=4}
• 🔗 Implementación alternativa / experimental: https://github.com/Szowesgad/mcp-server-semgrep (repositorio que integra Semgrep con MCP para uso con IA) :contentReference[oaicite:5]{index=5}
• 📄 Docs oficiales sobre MCP en Semgrep: https://semgrep.dev/docs/mcp (explica cómo configurar y usar MCP con semgrep) :contentReference[oaicite:6]{index=6}

¿Por qué es útil en tu flujo?

Semgrep MCP lleva la seguridad y calidad al corazón de tu proceso con IA:

• ⛑️ Detecta vulnerabilidades antes de que lleguen a producción.
• 🛠️ Refuerza mejores prácticas de programación.
• 🧠 Permite reglas personalizadas adaptadas a tu stack y convenciones.
• ⚡ Integra análisis profundo sin salir de tu editor o chat de IA. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

En resumen: no solo generas código con IA, también lo verificas y aseguras automáticamente, lo que convierte a Semgrep MCP en un aliado valioso para vibrar código rápido y con calidad.

Otros MCP que también valen la pena

Además de los MCP principales, hay todo un ecosistema de conectores que amplían lo que la IA puede hacer más allá del código puro. Estos son algunos especialmente útiles:

Pieces MCP – Memoria real de tu trabajo

• Guarda contexto de tu terminal, editor y navegador
• Permite buscar soluciones que ya aplicaste
• Recupera patrones de errores pasados
• Funciona como “segundo cerebro” del desarrollador

Ideal para no repetir bugs y aprovechar tu propio historial:

“¿Cómo resolví aquel problema de GraphQL hace 2 meses?”

Perplexity MCP – Investigación con los pies en la tierra

• Búsqueda de mejores prácticas
• Comparación de enfoques técnicos
• Contexto actualizado de tecnologías
• Ayuda a decidir arquitecturas antes de codear

Perfecto cuando la IA necesita referencias reales y no solo su entrenamiento.

Stripe MCP – IA que entiende pagos

• Consultar clientes, suscripciones y eventos
• Analizar webhooks y fallos de pago
• Generar flujos de checkout desde prompts
• Diagnosticar problemas de facturación

Muy útil para SaaS donde la IA puede investigar directamente tu cuenta de Stripe.

PayPal MCP – Comercio conectado

• Ver transacciones y estados
• Validar pagos pendientes
• Conciliar órdenes con usuarios
• Automatizar reportes financieros

Ideal para e-commerce asistido por IA.

Slack/Discord MCP – IA dentro del equipo

• Leer canales y conversaciones
• Resumir hilos técnicos
• Convertir mensajes en tickets
• Generar changelogs desde chats

Google Drive MCP – Documentos como contexto

• Leer PDFs y Docs de tu empresa
• Extraer requisitos desde archivos reales
• Generar código basado en specs internas

Linear/Jira MCP – Del prompt al backlog

• Crear issues desde la conversación
• Priorizar tareas automáticamente
• Relacionar bugs con PRs
• Convertir feedback en trabajo real

Sentry MCP – Debugging con datos reales

• Consultar errores en producción
• Analizar stack traces
• Sugerir fixes basados en logs
• Relacionar crashes con commits

La idea clave

Los MCP convierten a la IA en algo más que un generador de texto:
la transforman en un operador de herramientas reales.

Código, pagos, diseño, tickets, errores, documentos…
todo puede volverse parte del mismo flujo de vibecoding.

Conclusión

La programación con IA no es solo escribir prompts bonitos.
Es construir un ecosistema de contexto:

• organización
• investigación
• seguridad
• memoria
• verificación

Los MCP son el puente entre “copiar código” y desarrollar software de verdad.

Si quieres que haga un tutorial creando un MCP desde cero, avísame 😉.

Fuente base: :contentReference[oaicite:0]{index=0}