> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.jelou.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Workflows como MCP > Expone los workflows de tu proyecto como herramientas MCP para que agentes de IA externos puedan descubrirlos e invocarlos. **MCP** (Model Context Protocol) es el estándar abierto que usan clientes como Claude Desktop, Cursor y los agentes de IA modernos para descubrir e invocar herramientas externas. Con **Workflows como MCP**, cada proyecto de Brain Studio se convierte en un servidor MCP: el agente lee los workflows que habilitaste, los invoca cuando los necesita y recibe la respuesta en tiempo real. Es solo ejecución. Los workflows se construyen y publican en Brain Studio como siempre — MCP únicamente los expone para que otros agentes los consuman, sin escribir una integración a medida por cada cliente. Esta capacidad se activa a nivel de organización. Si no ves el toggle **Habilitar MCP** en el nodo **Start**, contacta a tu equipo de cuenta para habilitarla. ## Cómo funciona | Paso | Qué pasa | | - | - | | **1. Configuración** | Habilitas el toggle **Habilitar MCP** en el nodo **Start** de cada workflow que quieres exponer. | | **2. Conexión** | El cliente MCP se autentica contra el proyecto con una clave API y abre una sesión aislada por proyecto. | | **3. Descubrimiento** | El agente llama a `skill_list` y recibe los workflows habilitados como herramientas, con su nombre, descripción e inputs. | | **4. Ejecución** | El agente llama a `skill_execute` con el contexto del usuario. El servidor mantiene el hilo activo y emite los mensajes en streaming. | | **5. Estado** | `execution_status` y `execution_cancel` cierran el ciclo cuando necesitas consultar o cancelar una ejecución en curso. | ## Habilitar un workflow como MCP En el canvas del workflow, haz clic en el nodo **Start** para abrir su panel de configuración. Selecciona la pestaña **Avanzado**. Debajo de **Ocultar workflow** encontrarás **Habilitar MCP**. Panel de configuración del nodo Start con la pestaña Avanzado abierta y el toggle Habilitar MCP resaltado Enciende **Habilitar MCP**. El workflow queda expuesto como herramienta MCP y aparecerá en el `skill_list` de los agentes conectados al proyecto. Haz clic en el ícono de engranaje para abrir **Configuración MCP**. Ahí encuentras la **URL del servidor MCP** del proyecto, un ejemplo de uso en cURL y un enlace directo a tus claves API. Los agentes externos solo ven workflows publicados. Publica una nueva versión para que el cambio llegue a producción. Habilita MCP solo en los workflows que quieres ofrecer hacia afuera. Cada workflow habilitado aparece en el catálogo del agente y compite por su atención al elegir herramienta. ## Conectar un cliente MCP El servidor MCP vive a nivel de proyecto. Su URL sigue este formato: ```bash theme={null} https://gateway.jelou.ai/workflows/mcp/{projectId} ``` La autenticación usa una clave API de tu compañía enviada en el header `x-api-key`. Créala en **Configuración** > **Claves API**. ```bash title="Listar las herramientas disponibles" theme={null} curl -X POST 'https://gateway.jelou.ai/workflows/mcp/{projectId}' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \ -H 'x-api-key: TU_CLAVE_API' \ -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {} }' ``` Cualquier cliente compatible con MCP —Claude Desktop, Cursor o un agente propio sobre OpenAI, Bedrock o un framework interno— se conecta con esa URL y esa clave. La clave API da acceso a ejecutar todos los workflows con MCP habilitado del proyecto. Guárdala como un secreto y rótala si sospechas que se expuso. ## Herramientas del servidor | Herramienta | Qué hace | | - | - | | `skill_list` | Devuelve los workflows publicados con MCP habilitado, cada uno con nombre, descripción e inputs. | | `skill_execute` | Ejecuta un workflow con el contexto del usuario y emite los mensajes en streaming mientras avanza. | | `execution_status` | Consulta el estado de una ejecución en curso. | | `execution_cancel` | Cancela una ejecución en curso. | Vía MCP solo se ejecutan workflows ya publicados. Crear, editar o publicar workflows sigue siendo trabajo de la interfaz de Brain Studio — el agente externo no puede modificarlos. ## La descripción del workflow importa más Con MCP, la descripción que escribiste para el AI Routing gana un lector nuevo: el LLM del cliente. Es el único insumo con el que decide si invoca tu workflow o no, así que una descripción vaga degrada la selección igual que degrada el enrutamiento interno. Una buena descripción indica qué solicitudes atiende el workflow, qué resuelve y en qué contextos debe ejecutarse. El mismo trabajo rinde el doble: mejora el AI Routing dentro del proyecto y la selección de herramienta fuera de él. ## Nodos no soportados Cuando un agente externo invoca el workflow vía MCP, los componentes que dependen del canal nativo de WhatsApp no se renderizan igual. Lo que ve el usuario final depende del cliente MCP que orqueste la conversación: en Claude Desktop, Cursor o en un agente propio, esos elementos llegan como texto o como una estructura genérica, no como widgets nativos. Con MCP habilitado, el canvas marca estos nodos con la etiqueta **No soportado como MCP**: | Categoría | Nodos y componentes | | - | - | | **WhatsApp** | `WhatsApp Flows`, `HSM`, `Webview`, `Mensaje con URL`, `Call to action` | | **Atención humana** | `Jelou` (Bandeja de entrada), `HubSpot`, `Genesys` | | **Mensajes** | `Contacto`, `Ubicación` | | **Otros** | `Marketplace`, `Consumo` | Estos nodos no se ejecutan cuando el workflow se usa como herramienta MCP. Si tu workflow depende de alguno de ellos, diseña una ruta alternativa antes de exponerlo. Por ahora WhatsApp es el único canal de origen soportado. Otros canales se irán sumando según la demanda. ## Casos de uso Un equipo técnico con un agente sobre OpenAI o Bedrock que no piensa migrar su stack: habilita como MCP los workflows de verificación de identidad del proyecto y su agente los invoca cuando detecta que debe validar a un usuario, sin tocar APIs propietarias ni mantener un cliente a medida. Un partner construye un agente vertical que combina CRM, correo y las capacidades de Jelou: expone los workflows de onboarding y validaciones como MCP y los orquesta desde un único cliente, junto al resto de sus herramientas. Un equipo comercial conecta Claude Desktop a la URL MCP del proyecto y recorre las capacidades del canal frente a un prospecto sin abrir Brain Studio ni preparar un ambiente de prueba. Un workflow de consulta de estado de pedido atiende a los usuarios de WhatsApp y, con MCP habilitado, también al agente interno que usa el equipo de soporte. Una sola implementación, dos consumidores, misma lógica de negocio. Escribe las descripciones que el AI Router y los agentes MCP usan para elegir workflow. Crea y rota la clave API con la que se autentica el cliente MCP. Publica el proyecto para que los workflows habilitados lleguen a los agentes externos. Monitorea las ejecuciones que llegan desde clientes MCP. 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