El MCP es un protocolo creado para conectar modelos de lenguaje con sistemas y fuentes de datos externas, estandarizando la forma en la que estos modelos acceden a la información y hacen tareas. Permite que un modelo de lenguaje expanda sus capacidades usando contextos y datos de distintas fuentes para generar respuestas más precisas y relevantes.
Imagina que tienes un asistente virtual en tu smartphone y quieres que te ayude a organizar tu agenda, consultar el clima e incluso hacer reservas en un restaurante. Sin el MCP, el asistente tendría que hablar por separado con cada servicio (calendario, clima, sistema de reservas), lo que puede hacer que sea lento o que la info no esté sincronizada. Con el MCP, el asistente puede acceder a todos estos sistemas de una forma integrada y estándar, procesar toda la info junta y dar una respuesta completa y coherente, como "La reunión está agendada para las 14h, el clima hoy está soleado – además, encontré un restaurante genial con mesa disponible para la cena." Así la interacción es mucho más natural y eficiente, aunque no tengas conocimientos técnicos avanzados.
El proceso de instalación de MCP para integrarlo con TESS es directo y sencillo. Usando Claude Code, solo tienes que poner el nombre del MCP localmente y la clave de API de Tess.
La instalación se hace usando el comando npx, instalando el paquete con el siguiente comando
npx -y mcp-tessEs importante notar que la API que aparece en el video de arriba fue descontinuada después de grabarse, ahora solo se usa para fines educativos.
¡Una vez instalado, Claude Code ya está listo para conectar con los endpoints de Tess AI!
La integración entre TESS y MCP pone a tu alcance todos los endpoints que están en la API de TESS de una forma más accesible. La documentación oficial de TESS AI tiene información detallada de cada endpoint disponible, e incluye instrucciones para generar tokens de acceso, cómo ejecutar operaciones, versionado de contratos y otras funciones esenciales.
Lo que hace que esta integración sea especial es la capa de abstracción que añade Claude Code, permitiendo interacciones más naturales e intuitivas con estos endpoints, sin tener que lidiar directamente con llamadas HTTP complejas
Sistema de Memorias de TESS
TESS AI tiene un sistema robusto de memorias que deja guardar y organizar información importante. En el ejemplo mostrado en el video, al principio solo hay una collection por defecto llamada "MyMemories", sin ninguna memoria guardada. El sistema de memorias funciona como una base de conocimiento persistente que los agentes de TESS pueden consultar y usar durante sus ejecuciones.
Creando una Nueva Collection
El primer paso práctico que se muestra es la creación de una nueva collection llamada "Boas Práticas de Programação". Con Claude Code, el comando se interpreta de forma natural y el sistema pregunta si quieres usar el MCP de TESS para hacer la operación.
Después de confirmar, la collection se crea con éxito y puedes comprobarla tanto con comandos de listado como directamente en la interfaz web de TESS AI.
Agregando Memorias a la Collection
Con la collection creada, el siguiente paso es agregar memorias relevantes. En el ejemplo, se agregan dos memorias importantes sobre buenas prácticas de programación:
"Siempre usar SOLID como estándar para desarrollo"
"Siempre crear tests unitarios usando BDD"
Cada memoria se agrega individualmente usando comandos naturales en Claude Code, y el sistema confirma el éxito de cada operación. Las memorias quedan disponibles de inmediato en la collection y se pueden revisar tanto por comandos de listado como en la interfaz web de TESS.
Para demostrar el poder real de la integración, se propone un reto más complejo: crear un servicio de gestión de reservas de vuelo en Node.js, usando las buenas prácticas guardadas en la collection creada antes.
Lo interesante es que el comando no tiene que ser súper específico - con solo mencionar "Collection de Boas Práticas" (sin el nombre completo) y el agente "TES AI V5" el sistema ya entiende el contexto.
Claude Code interpreta el comando y ejecuta una serie de operaciones:
Búsqueda del Agente: Primero, el sistema busca el agente especificado "TES AI V5", que es el agente principal de chat de TESS AI.
Preparación del Prompt: El sistema arma un prompt completo que incluye:
La solicitud para crear el servicio de gestión de reservas
Las especificaciones técnicas (Node.js)
La referencia a las memorias de la collection de buenas prácticas
Ejecución y Generación: El agente procesa toda esa información y crea una estructura completa para el servicio pedido.
El agente demuestra que entendió y aplicó bien las instrucciones al:
Crear una estructura de código siguiendo los principios SOLID almacenados en las memorias
Incluir pruebas unitarias usando BDD, como se indicó en la segunda memoria
Desarrollar un servicio completo y funcional para la gestión de reservas de vuelos
Esto comprueba que el sistema no solo accedió a las memorias, sino que las interpretó y aplicó de forma contextual e inteligente al generar el código.
Esta integración representa un gran avance en la forma en que interactuamos con sistemas de IA. Al combinar la capacidad de procesamiento de lenguaje natural de Claude Code con las funciones robustas de TESS AI, creamos un entorno donde:
Los desarrolladores pueden interactuar con APIs complejas usando lenguaje natural
Conocimientos y buenas prácticas pueden ser almacenados y reutilizados automáticamente
Agentes de IA pueden acceder y aplicar información contextual de manera inteligente
La barrera técnica para usar recursos avanzados de IA se reduce mucho
¡Esta demo muestra no solo la funcionalidad técnica, sino también el potencial transformador de esta integración para acelerar el desarrollo de soluciones basadas en IA, haciéndolas más accesibles y eficientes para desarrolladores de todos los niveles de experiencia!