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NorthstackEl asistente de IA y el servidor MCP

El asistente de IA y el servidor MCP

El asistente del panel que responde con los propios proyectos, tareas, equipo, uso, facturación y actividad del espacio de trabajo, dibuja gráficos y prepara tareas para aplicar, qué necesita y cuánto cuesta, y el servidor MCP que ofrece las mismas herramientas a los agentes de código.

Para el paquete Full Stack

Qué hace el asistente

El AI assistant, en /en/dashboard/ai-assistant, es un chat sobre el espacio de trabajo en el que trabajas. Responde con los datos propios de ese espacio en la base de datos: sus proyectos y sus tableros, las tareas por columna, prioridad, persona o fecha de entrega, los miembros, roles e invitaciones pendientes, el uso del plan, la facturación y sus facturas, la lista de lanzamiento y la actividad reciente.

  • Las respuestas llegan en flujo mientras se escriben, en el idioma en que se lee el panel, con tarjetas para listas, tablas, uso y la lista de lanzamiento, y gráficos de actividad de tareas, solicitudes de API o proyectos creados, por día o por mes. Cada respuesta termina con tres preguntas de seguimiento.
  • La pantalla vacía ofrece frases de inicio calculadas a partir del propio espacio de trabajo, como cuántos proyectos necesitan atención o cuántas invitaciones están pendientes, sin ningún modelo de por medio.
  • Se pueden adjuntar hasta seis imágenes a una pregunta, de 10 MB cada una.
  • Nunca cambia el espacio de trabajo por sí solo. Cuando se le pide planificar trabajo, prepara tareas como una tarjeta que una persona aplica o descarta.

Tareas que prepara

Si se le pide, por ejemplo, "Draft a launch checklist for Website relaunch", el asistente responde con una tarjeta como "Add 3 tasks to Website relaunch", que lista cada tarea y su prioridad.

  • Add 3 tasks las pone al final del backlog del proyecto, una sola vez, y la tarjeta ofrece "Open the Website relaunch board". El acceso se comprueba de nuevo en ese momento, así que se respeta un rol cambiado desde que se creó la tarjeta.
  • Dismiss no añade nada: "Dismissed. Nothing was added."
  • Un miembro que puede leer la tarjeta pero no añadir tareas ve "Your role can read this suggestion but not apply it."

La conversación de ejemplo "Launch readiness" contiene una tarjeta así, a la espera de aplicarse.

Conversaciones

  • Cada conversación se guarda con sus mensajes, así que sobrevive a una recarga. New conversation inicia otra, y cada una se puede renombrar, archivar o eliminar desde su menú bajo Conversations.
  • Cada miembro ve solo sus propias conversaciones, en el espacio de trabajo en que se mantuvieron.
  • Forma Studio viene con tres conversaciones de ejemplo, "Launch readiness", "Usage summary" y "Team access", que todos los miembros pueden leer pero nadie puede cambiar. Una pregunta hecha en una de ellas inicia una conversación propia de quien lee.

Qué necesita, cuánto cuesta y quién puede usarlo

  • Una cuenta y una clave con Google Gemini, OpenAI o DeepSeek. Basta con uno. Las claves del servidor van en el .env de la API como GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY y DEEPSEEK_API_KEY.
  • Sin una clave de servidor para el proveedor del modelo elegido, el asistente funciona igualmente: al enviar un mensaje se abre Use your own API key, donde cada persona puede añadir una clave propia. Se queda en su navegador y se envía solo con sus propias peticiones.
  • Cada respuesta la factura el proveedor del modelo elegido, al precio de ese proveedor, a la clave que la pagó: la clave propia de la persona cuando añadió una, y si no la del servidor. La plantilla en sí no cobra nada.
  • El permiso ai.read para abrir el asistente. De los roles de ejemplo lo tienen el Owner, el Admin y el Member; el rol Billing no, y el asistente no aparece en su barra lateral.
  • Nada más allá del propio rol del miembro: el asistente lee solo lo que los permisos de ese miembro permiten en ese espacio de trabajo, y lo comprueba de nuevo en cada paso. Aplicar una tarjeta de tareas requiere ai.apply y projects.write.
  • La API. Con los datos de ejemplo integrados, el asistente responde que necesita una.

El servidor MCP

La API también ofrece las herramientas del asistente mediante el Model Context Protocol, así que un agente de código como Claude Code, o cualquier cliente MCP, puede leer directamente los proyectos, tareas, equipo, uso, facturación y actividad de un espacio de trabajo, y preparar tareas para él. Necesita una clave que tú eliges, y rechaza todas las peticiones hasta que se define una.

Modelos

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Los proveedores y modelos que ofrece el asistente, y cómo se elige uno.

De quién es la clave que paga

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Cómo viaja la clave propia de quien lee, y cómo decide la API qué clave paga.

Las herramientas

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Las 12 herramientas que comparten el asistente y el servidor MCP, el permiso que necesita cada una y cómo las ejecuta un turno.

Conectar un cliente MCP

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La clave MCP, el endpoint, el espacio de trabajo que lee y cómo conectar un agente de código.

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