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En beta pública

Despliega tu servidor MCP seguro para tu equipo y cada agente de IA

Deja que tu equipo y tus clientes usen tus herramientas, prompts y conocimiento en Claude, Cursor y ChatGPT — con acceso controlado, todo gestionado desde un solo lugar.

Free tier — 1 servidor, 1.000 requests/mes. Sin tarjeta de crédito.

Speaks every MCP client

ClaudeOpenAIMicrosoft

Wraps every API you ship

HubSpotSalesforceSlackGmailNotionShopifyCalendarAnalytics
El problema

MCP es la spec. El servidor es la parte de la que nadie te avisó.

010%

De primitivas de producción vienen en la spec. Transporte, auth, rate limits, observabilidad, secretos, facturación — todo tuyo antes de que una sola tool sea invocable.

025+

Clientes MCP, cada uno negociando distinto. SSE, Streamable HTTP, peculiaridades JSON-RPC — cada uno es su propia noche en vela con las dev tools abiertas.

03Semanas

De plomería antes de que tu idea de verdad salga. Eso es un trimestre gastado en infraestructura que nunca fue tu producto.

MCP convierte cada backend en una herramienta para IA — esa es la promesa. No deberías tener que reconstruir transporte, auth y métricas para cobrarla. Esa parte ya debería estar resuelta.

Del equipo de Protobox

Qué es MCP

Model Context Protocol, en lenguaje simple

El conector estándar entre LLMs y tus herramientas. Spec abierta, todo cliente, sin pegamento.

La spec

JSON-RPC. Abierta. Agnóstica al transporte. La publicó Anthropic; revisión actual 2025-11-25.

Los clientes

Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, Zed — más todo framework de agentes serio.

Lo que añadimos

Hosting, OAuth, rate limits, audit logs. URL estable. Cualquier cliente MCP conecta.

Conoce a tu guía

Ya corrimos este servidor en producción. Ahora puedes saltar directo a él.
Define, despliega, observa — sin el impuesto de infraestructura.

Define

Tools en TypeScript, Python o YAML. O importa OpenAPI. Esquemas, handlers, secretos — una config.

Saber más
Despliega

Un comando. SSL, subdominio, secretos encriptados, métricas. URL lista en segundos.

Saber más
Observa

Logs en vivo de cada tool-call. Latencia por handler. Desglose de errores. Uso por cliente.

Saber más
Probado en producción

El mismo runtime ya impulsa nuestros propios productos.
Ahora ejecuta cualquier cosa que un cliente de IA debería invocar.

Esto no es un wrapper de hosting que armamos para un lanzamiento. Es exactamente el runtime detrás de Chanl, Audial y Sixfactors — probado en producción, entregado a ti como bloques de construcción.

Bases de conocimiento

RAG-as-MCP. Apunta a tus docs, lanza un search tool.

S3, Notion, GDrive, Postgres, archivos. Embeddings manejados. Clientes obtienen search y get.

  • S3, Notion, GDrive, Postgres, archivos
  • Chunked y embebido automáticamente
  • Citas + scores de relevancia
Agentes como subagentes

Loops LLM multi-paso como una tool MCP.

Planning, retries, branching, sub-tools. Workflow en el servidor, no en el prompt.

  • Loops ReAct, branching, retries
  • Llama a otras tools de Protobox
  • Progreso en streaming + resultado final
Memoria

Estado persistente entre llamadas MCP.

Por usuario, por thread. Corto plazo se promueve a largo plazo. La capa que corremos en producción.

  • Scopes por usuario, por thread
  • Corto plazo → largo plazo
  • Tools de read + write, sin pegamento
Define

Tools, resources, prompts — tipados y testeados

Todo lo que la spec MCP expone, en código idiomático

Define herramientas como funciones tipadas. Monta recursos desde tu base de datos, S3 o donde quieras. Publica prompts que tu cliente pueda llamar por nombre. Trae tu spec OpenAPI existente y generamos la superficie por ti. Trae tus propios secretos — viven en una bóveda, nunca en tu repo.

Everything an MCP server actually needs

Code, HTTP, workflows, toolsets, OpenAPI imports, real security primitives, and audit-grade observability. Skip the months of platform work.

Code tools

Define tools as typed TypeScript or Python handlers. Input schemas, async handlers, environment-aware secrets. The same code path you would have written by hand — minus the protocol plumbing.

HTTP tools

Wrap any REST endpoint as an MCP tool. Pass headers, transform requests, cache responses. Point Protobox at your existing API and ship in minutes.

Workflow tools

Compose multi-step tools with branching, retries, and downstream tool calls. Useful for orchestrations that would otherwise live in your agent prompt.

Toolsets

Group related tools, version them together, and share across servers. Promote a toolset from staging to prod with a single command.

OpenAPI → MCP

Drop in an OpenAPI 3 spec and Protobox generates the MCP tool surface for every endpoint. Customize, hide, rename, or extend any generated tool.

Security baked in

Per-server API keys, per-tool scopes, bearer-token passthrough for upstream calls, secrets encrypted at rest. OAuth for the AI client connection on the roadmap.

Audit logs + observability

Every tool call captured: request, response, latency, auth context, error trace. Replay any invocation. Drop-in OpenTelemetry export for your existing stack.

Rate limits + quotas

Per-key, per-tool, per-IP rate limits. Hard quotas that return graceful 429s with retry hints. Burst windows configurable per tier.

See your MCP server in action

Every tool call captured: request, response, latency, auth context. Replay any invocation. Drop into observability mode the moment something looks off.

mcp-stream
[09:41:12]connectionTransport: SSE | Status: Connected
[09:41:13]tool_list12 tools registered
[09:41:14]tool_callmemory.search({ query: 'billing...' })
[09:41:15]tool_result{ matches: 3, relevance: 0.94 }
[09:41:16]tool_callknowledge.query({ topic: 'refund...' })
[09:41:17]tool_result{ documents: 2, confidence: 0.91 }
[09:41:18]heartbeatlatency: 12ms
>
Observa

Cada tool-call es una señal

Logs, latencia, errores, costos — por herramienta, por cliente

Logs estructurados en vivo de cada request MCP. Latencia P50/P95/P99 por handler. Desglose de errores por clase. Uso por cliente y costo por herramienta. La capa de observabilidad que tu servidor MCP casero siempre iba a necesitar.

Test

Cazar regresiones antes de que cualquier cliente IA lo haga

Clientes sintéticos, scorecards y tests de carga

Lanza un burst de 100 llamadas contra staging antes de subir a prod. Clientes MCP sintéticos golpean tu servidor con secuencias realistas de tool-calls. Scorecards comprueban que cada respuesta cumple tu contrato. CI falla si una regresión se cuela.

Capacidades de la plataforma

Todo lo que necesitas para lanzar
servidores MCP en producción.

Define

Definiciones de herramientas en código

Handlers tipados en TypeScript o Python. Esquemas de entrada inferidos de tus tipos. Sin JSON a mano.

Define

Importar OpenAPI

Apúntanos a una spec, obtén un servidor MCP funcional. Cada operación es una herramienta con auth y paginación.

Define

Auth y rate limiting

API keys por servidor. Passthrough de bearer tokens. Rate limits configurables por herramienta y por cliente.

Define

Streamable HTTP y SSE

Ambos transportes de fábrica. Tool-calls largos hacen streaming de tokens, resultados y eventos de progreso.

Test

Carga sintética

Pon a prueba tu servidor antes que clientes IA. Secuencias de 100 llamadas con patrones realistas.

Test

Scorecards de respuesta

Latency budgets, conformancia de esquemas, tasas de error. Auto-califica cada respuesta en CI.

Test

Diffing de versiones

Compara dos versiones del servidor lado a lado. Detecta breaking changes antes de prod.

Test

Probes de cliente

Estilo Claude, estilo Cursor, GPT-loop. Cada uno estresa tu servidor de forma distinta.

Test

Playground de herramientas

Itera sobre descripciones y esquemas de herramientas con feedback inmediato. Testea antes de desplegar.

Observa

Trazas de tool-call

Cada request, response, latencia y contexto de auth. Reproduce cualquier invocación.

Observa

Analytics en tiempo real

Tool-calls por minuto, distribuciones de latencia, tasas de error. Por cliente, por herramienta, por versión.

Observa

Alertas SLO

Define un budget P95 por herramienta. Recibe alertas cuando un handler regresione. Auto-rollback al disparar errores.

Observa

Fan-out por webhook

Dispara acciones downstream en eventos de tool-call. Forward a Slack, PagerDuty o tu propio pipeline.

Observa

Tracking de coste y uso

Volumen de requests por cliente, coste compute por herramienta. Define budgets y recibe alertas en picos.

El plan

Tres pasos de config a cliente conectado

Sin pipelines de despliegue que cablear. Sin código de transporte que mantener. Solo herramientas y una URL — el mismo camino que tomarías si ya hubieras construido la plataforma.

01

Define tus herramientas

Escribe una herramienta tipada en TypeScript o Python, o importa una spec OpenAPI. Incluye esquemas de entrada, handlers y los secretos que necesites.

02

Despliega con un comando

Ejecuta protobox deploy. Provisionamos SSL, asignamos tu subdominio, encriptamos tus secretos y medimos cada request.

03

Pasa la URL a cualquier cliente MCP

Pega tu URL tu-nombre.protobox.app/mcp en Claude, ChatGPT, Cursor o cualquier cosa que hable MCP. Listo.

Changelog MCP y notas para devs

Actualizaciones cortas y ocasionales sobre la spec MCP, nuevas funciones de Protobox y patrones que vemos en producción. Sin marketing innecesario.

Sé de los primeros

Preguntas frecuentes

Lanza el servidor, o gasta el trimestre construyendo uno

Elige Protobox y tus tools quedan en vivo para Claude, ChatGPT y Cursor esta misma tarde — con auth, logs y métricas ya resueltos. Sáltatelo y la plomería sigue esperándote. Empieza en el free tier: un servidor, mil requests al mes, sin tarjeta.