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Primeros pasos con Enginy MCP

El problema que resuelve

Los representantes de ventas que ya usan Claude u otra herramienta de IA a diario tienen que cambiar constantemente entre su espacio de trabajo de IA y Enginy para gestionar el outbound. Cada vez que investigan un prospecto en Claude, tienen que abrir Enginy por separado para construir la lista, configurar la secuencia o revisar lo que está en marcha. MCP elimina esa fricción: Enginy funciona desde dentro de la herramienta de IA que ya utilizan, de modo que todo el proceso de outbound (buscar prospectos, enriquecer, secuenciar, hacer seguimiento) ocurre sin salir de la conversación. Para los equipos que crean flujos de trabajo con IA, MCP convierte a Enginy en una parte programable de su stack, invocable desde cualquier cliente compatible con MCP junto con sus otras herramientas.

Casos de uso disponibles

  1. Construir y enriquecer una lista de prospectos a partir de un brief en lenguaje natural. "Encuentra 50 Sales Executives en empresas SaaS de Barcelona con entre 50 y 500 empleados" → Enginy los devuelve enriquecidos, listos para añadir a una secuencia.

  2. Ejecutar jugadas de outbound en varios pasos en un solo flujo de trabajo. Enriquecer, puntuar, construir campaña, redactar mensajes personalizados, revisar antes de enviar — todo desde un único prompt.

  3. Obtener el rendimiento de las campañas e identificar qué está funcionando. "Muestra el rendimiento de todas las campañas activas y dime qué está generando respuestas" → el agente detecta patrones entre secuencias, openers, segmentos y horarios de envío.

  4. Gestionar la bandeja de entrada y preparar el siguiente paso. "Revisa las respuestas de hoy, clasifícalas (interesado / objeción / fuera de la oficina) y redacta respuestas para que las revise."

  5. Encadenar Enginy con otras herramientas en una sola conversación. Como los clientes MCP pueden tener varios conectores activos a la vez, Enginy se convierte en un nodo más dentro de un toolchain más amplio — por ejemplo, extraer un prospecto de una herramienta de notas de reunión, enriquecerlo en Enginy, añadirlo a una campaña, todo en una sola conversación.

Cómo funciona

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que permite a las herramientas de IA comunicarse con plataformas externas en tiempo real durante una conversación. Una vez que Enginy está conectado a través de MCP, tu herramienta de IA puede llamar a Enginy directamente — encontrar prospectos, enriquecer contactos, crear campañas, leer la bandeja de entrada — sin que salgas de la interfaz de IA.

Enginy ejecuta un servidor MCP remoto alojado. No hay nada que instalar ni claves de API que gestionar. La autenticación es OAuth 2.0, y toda la conexión toma alrededor de dos minutos una vez que tu espacio de trabajo tenga MCP habilitado.

Herramientas de IA compatibles: Claude (web, escritorio, Team y Enterprise), Claude Code, ChatGPT (Free, Go, Plus, Pro, Business, and Enterprise), Codex, Cursor, VS Code con GitHub Copilot Agent mode, Gemini CLI, y otros clientes que admiten MCP remoto sobre HTTP. Claude Code es la ruta mejor soportada hoy — la configuración más sencilla, y con más pruebas detrás.

Enginy está disponible en ChatGPT como un plugin publicado. Las cuentas personales (Free, Go, Plus y Pro) y los espacios de trabajo Business pueden conectarlo sin necesidad de intervención de un administrador. En los espacios de trabajo Enterprise, primero es necesario que un administrador habilite el plugin para tu rol.

¿No estás seguro de si tu herramienta de IA admite MCP? Busca una sección Connectors, Integrations o MCP en su configuración — ahí es donde viven estas conexiones en la mayoría de los clientes.

Antes de empezar

Necesitarás:

  • Una cuenta de Enginy activa y tus credenciales de inicio de sesión

  • Tu herramienta de IA ya instalada

  • Unos dos minutos

La configuración tiene dos capas, y es importante saber en cuál estás. El Paso 1 se hace una vez, por un administrador. El Paso 2 lo hace cada usuario, y se ve diferente según tu herramienta.

Si el Paso 1 no se ha realizado, el Paso 2 falla — normalmente con un error de autorización confuso, o la opción de conectar simplemente no aparece. Si algo no funciona, consulta con tu administrador antes de solucionar problemas en tu herramienta de IA.

Paso 1 — Habilitar MCP (una vez, por un administrador de Enginy)

  1. Ve a Enginy → Integrations

  2. Busca MCP server y activa el interruptor

  3. Revisa la política de conexión:

    • Allowed redirect URIs — las URLs de callback permitidas para completar el inicio de sesión. Muchos clientes usan un callback local como http://localhost:3118/callback. Si una redirect URI no está en esta lista, los usuarios verán redirect_uri is not allowed.

    • Allowed OAuth client IDs — déjalo vacío durante el despliegue para que cualquier cliente pueda conectarse. Una vez que sepas qué herramientas usa realmente tu equipo, fíjalas.

    • Policy scopes — los permisos máximos que cualquier usuario puede aprobar. Empieza en solo lectura y añade acceso de escritura de forma deliberada.

Restringir esta política más adelante puede invalidar conexiones que ya funcionaban — los usuarios afectados tendrán que volver a conectarse bajo los nuevos límites.

Paso 2 — Conecta tu herramienta de IA

Claude — planes Team o Enterprise

En los planes Team y Enterprise, solo un Owner de la organización puede añadir un conector personalizado — los miembros individuales no pueden añadirlo por sí mismos.

Owner, una vez:

  1. Ve a Organization settings → Connectors

  2. Haz clic en Add, elige Custom

  3. Introduce el nombre Enginy y la URL del servidor: https://openapi.enginy.ai/mcp

  4. Haz clic en Add
    ​

Cada miembro, después de eso:

  1. Ve a Customize → Connectors

  2. Busca Enginy (etiquetado como "Custom") y haz clic en Connect

  3. Inicia sesión con tus credenciales de Enginy y aprueba los scopes solicitados
    ​

Todos los demás — Claude (Free, Pro, Max), Claude Code, ChatGPT (Free, Go, Plus, Pro, Business, and Enterprise), Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI

Todos siguen la misma forma: no hay ningún paso de administrador adicional más allá del Paso 1 — te conectas y autorizas tú mismo. La URL del servidor de Enginy es la misma en todas partes: https://openapi.enginy.ai/mcp

Claude (Free, Pro, Max)

  1. Ve a Settings → Connectors, o directamente a claude.ai/settings/connectors

  2. Haz clic en "+" junto a Connectors y selecciona "Add custom connector"

  3. Pega la URL del servidor y guarda

  4. Autentícate con tus credenciales de Enginy cuando se te solicite

Claude Code

Esta es una herramienta de terminal (línea de comandos), ejecutada por quien ya tenga Claude Code instalado — no algo que se escribe en una ventana de chat.

Ejecuta:

claude mcp add --transport http --callback-port 3118 enginy <https://openapi.enginy.ai/mcp>

Luego escribe /mcp en Claude Code y completa el flujo de aprobación en el navegador.

ChatGPT - Free, Go, Plus, Pro, Business, y Enterprise

Cuentas personales y espacios de trabajo Business: no se requiere ninguna intervención por parte de un administrador.

  1. En ChatGPT, ve a Settings → Plugins (o abre la pestaña Plugins en la barra lateral) y busca “Enginy”.

  2. Haz clic en Install plugin y, a continuación, en Sign in with Enginy.

  3. Completa el inicio de sesión en Enginy y las pantallas de permisos.

  4. Enginy aparecerá ahora como un plugin disponible en tus chats.

Espacios de trabajo Enterprise: el administrador de tu espacio de trabajo debe habilitar primero el plugin y la aplicación subyacente para tu rol. Si no ves Enginy en la lista, ponte en contacto con el administrador de tu espacio de trabajo.
​

El plugin incluye automáticamente la biblioteca de Skills de Enginy, por lo que no es necesario realizar una instalación adicional.

Codex

La misma idea — un comando de terminal, para quien ya tenga Codex instalado.

Añade el servidor:

codex mcp add enginy --url <https://openapi.enginy.ai/mcp>

Inicia el flujo de inicio de sesión:

codex mcp login enginy

Completa la aprobación en el navegador cuando se te solicite.

Cursor

Ve a Settings → Tools & MCPs y haz clic en "New MCP server" para abrir mcp.json. Añade:

{   "mcpServers": {     "enginy": {       "url": "<https://openapi.enginy.ai/mcp>"     }   } }

La configuración a nivel de proyecto vive en .cursor/mcp.json; la configuración global en ~/.cursor/mcp.json. Reinicia Cursor o actualiza los servidores MCP, luego aprueba Enginy en el navegador.

VS Code / GitHub Copilot Agent mode

Añade a .vscode/mcp.json:

{   "servers": {     "enginy": {       "type": "http",       "url": "<https://openapi.enginy.ai/mcp>"     }   } }

Gemini CLI

También es una herramienta de terminal. Abre ~/.gemini/settings.json y añade:

{   "mcpServers": {     "enginy": {       "httpUrl": "<https://openapi.enginy.ai/mcp>",       "oauth": {         "enabled": true       }     }   } }

Reinicia Gemini CLI, luego autentícate:

/mcp auth enginy

Se abre una ventana del navegador para iniciar sesión en Enginy. Una vez que apruebes, ejecuta /mcp para confirmar que Enginy está conectado. Esto necesita un navegador local — no se completará por SSH ni en una máquina sin interfaz gráfica (headless).

Otros clientes MCP remotos

Añade https://openapi.enginy.ai/mcp en la configuración MCP del cliente y sigue sus instrucciones de MCP remoto. Un cliente puede conectarse a Enginy si admite MCP remoto Streamable HTTP y OAuth 2.0 con PKCE. Si tu cliente solo habla stdio, necesitarás un puente como mcp-remote delante de él.

Confirma que funcionó

Pídele a tu herramienta de IA que ejecute mcp_whoami. Devuelve tu usuario de Enginy, tu espacio de trabajo y los scopes que se te han concedido — confirmando tanto que la conexión está activa como lo que se le permite hacer.

Si no devuelve nada, o solo aparecen unas pocas herramientas donde esperabas muchas, la causa habitual es un conjunto de scopes aprobados demasiado limitado o una autorización en caché obsoleta, no una conexión rota. Consulta Solución de problemas.

Qué puedes hacer

Alrededor de 150 operaciones en toda la plataforma: contactos, empresas, listas, campañas, AI Research / AI Message / AI Snippets, AI Finder, bandeja de entrada, tareas y analíticas.

Algunas acciones todavía requieren la interfaz de Enginy: configurar roles y permisos del equipo, conectar Identities y el calentamiento del remitente (warmup).

Para casos de uso más avanzados, explora la biblioteca de Skills de Enginy (skills.enginy.ai): paquetes de prompts preconfigurados para workflows específicos de outbound.

Si te conectas a través del plugin de ChatGPT, toda la biblioteca de Skills ya viene incluida.

Limitaciones conocidas

  • Cada usuario se autentica de forma individual, bajo sus propios permisos de Enginy. En Claude Team y Enterprise, un Owner de la organización añade el conector una vez, pero cada miembro sigue conectándose y autorizándose por sí mismo — no hay forma de enviar una conexión activa a un equipo en una sola acción.

  • No está disponible en la app de consumidor de ChatGPT. Para las herramientas de OpenAI, usa Codex.

  • No está disponible en la app de Gemini — Gemini CLI es una herramienta de desarrollador aparte, no un sustituto para el mismo uso diario.

  • Los flujos de trabajo complejos de varios pasos pueden necesitar más de un prompt. Las solicitudes específicas se enrutan mejor que las vagas.

  • Las operaciones de MCP consumen los mismos créditos que la interfaz de Enginy. No hay un cargo separado por MCP. Las operaciones de pago aparecen en la pestaña Activity.

  • Las llamadas a herramientas se registran con atribución de usuario y marcas de tiempo.

Solución de problemas

Mi herramienta de IA me sigue pidiendo que me reconecte, o dice que falta un permiso.

Esto parece un problema de permisos, pero casi nunca lo es. El cliente está reejecutando todo el flujo de OAuth en cada intento en lugar de reutilizar el token que ya tiene — y cada reconexión registra un nuevo cliente, lo que mantiene el bucle en marcha.

No sigas haciendo clic en Connect. En su lugar:

  1. Elimina por completo el conector de Enginy de tu herramienta de IA — elimínalo, no solo lo desconectes

  2. Vuelve a añadirlo una vez y completa una única autorización

  3. Ejecuta mcp_whoami para confirmar que la sesión está activa antes de intentar cualquier otra cosa

  4. ¿Sigue en bucle? Prueba con un cliente o superficie diferente (Claude desktop vs. web) para aislar si es específico de una versión

Un rechazo de permisos real devuelve un mensaje específico — Tool requires scopes: ... o Requested scopes are not allowed — no un bucle de reconexión silencioso.

Recibo redirect_uri is not allowed u OAuth client_id is not allowed.

Estos provienen de la política del espacio de trabajo, no de tu configuración. Pídele a tu administrador de Enginy que añada la redirect URI exacta (incluyendo el puerto y la ruta) o el client ID a la lista de permitidos en Integrations → MCP.

No aparecen herramientas, o solo unas pocas.

Tu conjunto de scopes aprobados es más limitado que las herramientas que intentas usar, o el cliente almacenó en caché un estado de autenticación obsoleto. Ejecuta mcp_whoami para ver los scopes que se te han concedido, luego reconéctate para volver a aprobar con un conjunto más amplio si la política de tu espacio de trabajo lo permite.

El agente usó la herramienta equivocada, o no pudo encontrar una.

Sé específico en tu prompt. La superficie de herramientas es amplia y se genera automáticamente, por lo que las solicitudes vagas se enrutan mal. "Usa AI Finder para buscar VPs de Finanzas en empresas SaaS de Serie B" es mejor que "encuéntrame algunos prospectos".

Algo más

Referencia técnica completa y tabla de errores: docs.enginy.ai/mcp/security-troubleshooting

Seguridad y permisos

En la primera conexión, se te pedirá que apruebes los ámbitos (scopes) que MCP puede ejecutar. A partir de ese momento, MCP queda limitado a tus propios permisos de Enginy: si no puedes ver algo en la interfaz de Enginy, el agente tampoco podrá acceder a ello vía MCP.

Los resultados de las herramientas se devuelven a la herramienta de IA que hayas conectado. Esto significa que tus datos pasan por tu proveedor de IA (Claude, Codex, Gemini, etc.) del mismo modo que lo harían si estuvieras conversando con ellos directamente. La retención de datos en el lado del proveedor de IA se rige por tu propio acuerdo con ese proveedor.

Para revocar el acceso en cualquier momento: ve a Enginy Integrations → MCP y desactiva la conexión, o elimina Enginy de la configuración de conectores de tu herramienta de IA. Los tokens se invalidan de inmediato.

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