Servidores MCP en Conversation AI: Tu Agente Usa tus Apps (Labs)
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¿Y si tu agente de IA pudiera revisar tu calendario o tu hoja de precios antes de responder? Con los servidores MCP, tu agente de Conversation AI usa tus otras apps durante la conversación, lee el resultado y responde al cliente con datos reales. Es una función de Labs, así que hay que activarla.
🔌 Qué puedes conectar
Conecta servidores desde el Marketplace, como Google Calendar, Google Drive, Google Sheets, Google Docs, Canva, Zapier o Apify, o agrega el tuyo con su dirección HTTPS. Hay más de 40 servidores y cada agente admite hasta 5.
💡 Ejemplos de uso
Ofrece horarios libres reales de tu calendario, responde políticas o menús desde tus documentos, consulta precios o inventario en una hoja de cálculo y comparte el enlace al folleto correcto desde tu unidad de Drive.
🎛️ Tú pones las reglas
Escribes cuándo debe usarse cada servidor, por ejemplo, revisar el calendario cuando pregunten por horarios. También puedes definir qué decir después de usarlo. Cada servidor lista sus herramientas y puedes desmarcar las que el agente no debe usar, como borrar eventos.
🛠️ Cómo conectarlo
Activa MCP support for Conversation AI en Settings y Labs. Abre tu agente en AI Agents y Conversation AI, despliega MCP Servers y haz clic en Connect MCP Server. Elige un servidor o agrega uno propio, conecta tu cuenta, completa cuándo usarlo, ajusta las herramientas y guarda. Prueba con un mensaje y revisa cada llamada en los detalles de la respuesta o en Agent Logs.
⚠️ Qué tener en cuenta
Es una función de Labs, así que solo la verás si la activaste. El agente responde solo con lo que devuelve el servidor, y los contactos no ven nombres de herramientas salvo que se lo pidas. La cuenta de la app debe estar conectada en la misma subcuenta del agente. Si el servidor es lento, la respuesta puede tardar unos segundos más. El chat de prueba no recuerda consultas entre mensajes; las conversaciones reales sí, durante 2 horas.
Empieza conectando tu calendario con una regla clara y prueba cómo responde. Para crear el agente más rápido, revisa cómo crearlo describiéndolo, y para usar MCP en workflows, mira el AI Agent con MCP.
