Verdonz MCP Server

Servidor MCP que brinda contexto de negocio a los agentes de IA

Conecta agentes al significado del negocio, no solo a una base de datos.

Un agente con conexión a una base de datos puede leer tus tablas. Aun así no sabe qué columna es ingresos, qué filas puede ver esta persona o por qué se reformuló el último trimestre. Verdonz responde a través del Model Context Protocol con las definiciones adjuntas.

Actualizado en septiembre de 2026

Verdonz ejecuta un servidor Model Context Protocol para que cualquier cliente MCP — un agente, un asistente, una aplicación — pueda listar las herramientas que ofrece y llamarlas. Esas herramientas acceden a la capa semántica, los paneles, los metadatos de las fuentes de datos y el registro de lo que tu IA ya ha ejecutado, bajo un llamador autenticado cuyos permisos se verifican antes de devolver datos. El servidor actual expone herramientas de lectura compatibles; no es un flujo de trabajo general ni un punto final de acciones externas.

El servidor MCP de Verdonz en resumen

• El servidor MCP de Verdonz es un punto final JSON-RPC autenticado que ofrece trece herramientas en cuatro grupos: capa semántica, paneles, fuentes de datos y tus propias solicitudes de IA registradas.
• Sus herramientas responden a través de la capa semántica de Verdonz, por lo que una métrica llega con su definición gobernada aplicada y los permisos de la persona que pregunta ya aplicados, incluida la seguridad a nivel de fila para clientes MCP.
• No es una puerta de enlace a servidores MCP de terceros, implementa herramientas en lugar de recursos o indicaciones MCP, y su transporte es HTTP POST sin transmisión.

Conexión MCP

Punto final

https://app.verdonz.com/api/mcp en la nube de Verdonz. Una instancia dedicada sirve la misma ruta, /api/mcp, en su propio host.

Metadatos

https://www.verdonz.com/.well-known/mcp.json, una descripción legible por máquina de este servidor en el formato server.json del Registro MCP.

Autenticación

Una clave API de Verdonz, enviada como Authorization: Bearer <api-key> o en un encabezado X-Verdonz-API-Key.

Transporte

HTTP transmisible con respuestas JSON: una solicitud JSON-RPC 2.0 por POST, sin flujo SSE. El servidor responde a la versión de protocolo 2024-11-05.

Métodos

initialize, ping, tools/list y tools/call. El servidor ofrece solo herramientas, no recursos ni indicaciones.

Descubrimiento de herramientas

Llame a tools/list. Cada herramienta regresa con su nombre, una descripción y un JSON Schema para sus argumentos.

Conecta agentes a los sistemas donde ocurre el trabajo

El Model Context Protocol es una forma estándar para que una aplicación de IA descubra qué puede hacer un servicio y luego lo llame. Verdonz lo usa para entregar a los agentes las partes de la plataforma que responden preguntas de negocio.

Un punto final, hablando JSON-RPC sobre HTTP. Un cliente llama a tools/list para ver qué está disponible y a tools/call para ejecutar uno. Lo que regresa son datos, en la forma que la herramienta declara — no hay interfaz de Verdonz para incrustar ni SDK que adoptar.

AgentesAsistentesAplicaciones

Servidor MCP de Verdonz · autenticado

Capa semánticaPanelesMetadatos de fuentes de datosRegistros de tu IA

Herramientas de capa semántica

Las herramientas de capa semántica permiten a un agente listar las métricas y dimensiones de una fuente con sus etiquetas, descripciones, sinónimos y rangos esperados, ejecutar una consulta contra una métrica nombrada y rastrear de qué está construida esa métrica. Importan porque son lo que convierte una tabla en una definición. Consulte la capa semántica.

Herramientas de paneles

Las herramientas de paneles buscan paneles por título o etiqueta, obtienen uno por id y listan los paneles en él con las consultas que ejecuta cada panel. Importan porque una pregunta sobre un número generalmente comienza con un número que alguien vio en lugar de un nombre de métrica. Preguntado por qué se movió la cifra en el panel de ingresos, un agente puede encontrar ese panel y leer qué consultan realmente sus paneles.

Herramientas de metadatos de fuentes de datos

Las herramientas de metadatos de fuentes de datos listan las fuentes de datos que una organización ha configurado y describen una por id: nombre, tipo, base de datos y modo de ejecución. Importan porque un agente necesita saber qué sistemas existen antes de poder razonar sobre dónde vive una respuesta. Las credenciales nunca se devuelven por ninguna de las dos herramientas. Consulte integración de datos para saber cómo se registran esas conexiones.

Herramientas sobre tus propios registros de solicitudes de IA

Estas herramientas leen tus propias solicitudes de modelo registradas: una lista solicitudes recientes con modelo, latencia, tokens, costo y si cada una tuvo éxito, fue almacenada en caché o bloqueada por una barrera de seguridad; la otra resume eso en un rango de tiempo. Importan porque el gasto y la confiabilidad de la IA son preguntas que el asistente puede responder sobre sí mismo en lugar de enviar a alguien a un informe separado. Preguntado cuánto costó la semana pasada y dónde estaban los errores, un agente tiene los registros para responder.

Trece herramientas en esos cuatro grupos hoy. Cada una declara su propio esquema de argumentos, y cada descripción establece qué no hará la herramienta además de qué hará, porque esa descripción es lo que el modelo lee antes de decidir llamarla.

Da a los agentes contexto de negocio, no solo acceso

La mayoría de los servidores MCP entregan a un agente una conexión. La parte difícil nunca fue la conexión — es que un esquema no dice qué significa nada.

Apunte un agente a un almacén y tendrá que decidir por sí mismo cuál de las cuatro columnas de montos es ingresos, si excluir reembolsos, qué es un cliente cuando tres tablas podrían representar uno, y qué filas tiene derecho a ver esta persona. Decidirá. No le dirá que adivinó, y la respuesta se verá exactamente tan segura como una correcta.

Una conexión sola

tabla

transacciones

columnas

monto, estado, creado_en

¿ingresos?

el agente decide

¿qué filas?

lo que la credencial pueda leer

A través de la capa semántica

métrica

ingresos — definidos una vez

entidad

cliente — uniones declaradas

grano

mes, trimestre, año

permisos

resueltos desde el modelo

La misma pregunta, formulada de dos maneras. Ejemplo ilustrativo, no datos de clientes.

Las herramientas semánticas responden en la segunda columna. Una métrica lleva su propio filtro y agregación, una entidad lleva las uniones que la alcanzan, y el catálogo lleva las etiquetas y sinónimos que una persona diría realmente. Ese es el mismo modelo contra el que se resuelven tus paneles, por lo que un agente y un informe no discrepan. Consulte contexto de negocio y métricas de negocio.

Expone las herramientas correctas a la IA

Una herramienta MCP es una operación nombrada con un esquema de entrada declarado que un cliente puede descubrir y llamar. Es la unidad que un agente realmente alcanza.

Verdonz registra sus herramientas al inicio desde las funciones que las poseen, y un nombre duplicado es un fallo de inicio en lugar de que una sombree silenciosamente a la otra. Dos funciones no pueden reclamar ambas un nombre y cambiar lo que un agente ejecuta sin ninguna señal en ningún lugar.

Herramienta	Grupo	Permiso	Qué hace
list_datasources	Capa semántica	solo lectura	Lista los ids de fuentes de datos de capa semántica configurados.
list_metrics	Capa semántica	solo lectura	Lista las definiciones completas de métricas de una fuente de datos.
get_metadata	Capa semántica	solo lectura	Describe las métricas y dimensiones de una fuente de datos: etiquetas, descripciones, sinónimos, tipos y barreras de seguridad.
lineage	Capa semántica	solo lectura	Rastrea de qué está construido un objeto semántico y qué depende de él.
rollup_ddl	Capa semántica	solo lectura	Devuelve el DDL para materializar rollups declarados como pre-agregados nativos del almacén.
query	Capa semántica	necesita crear	Ejecuta una consulta semántica: una métrica, dimensiones opcionales, filtros, rango de tiempo y límite.
dashboard.search	Paneles	solo lectura	Encuentra paneles por título exacto y/o etiqueta.
dashboard.get	Paneles	solo lectura	Obtiene los metadatos de un panel por id.
dashboard.describe_panels	Paneles	solo lectura	Lista los paneles de un panel y las consultas que ejecuta cada uno.
datasource.list	Fuentes de datos	solo lectura	Lista fuentes de datos configuradas: id, nombre, tipo y cuál es la predeterminada.
datasource.get	Fuentes de datos	solo lectura	Describe una fuente de datos por id. Nunca devuelve credenciales.
llm.list_requests	Registros LLM	solo lectura	Lista solicitudes de modelo recientes con latencia, tokens, costo y resultado.
llm.cost_rollup	Registros LLM	solo lectura	Resume gasto y confiabilidad en un rango de tiempo.

Las herramientas anunciadas por tools/list, con las que solo leen marcadas. Ejemplo ilustrativo, no datos de clientes.

La marca de solo lectura no es decoración. Es la bandera que el servidor verifica antes de ejecutar cualquier cosa, y decide qué herramientas necesitan más que una credencial de lectura.

Cómo se ve una llamada en el cable

Dos solicitudes: una para descubrir qué ofrece el servidor, una para ejecutar una herramienta. Ambas son JSON-RPC 2.0 sobre HTTP POST al mismo punto final, con la clave API en un encabezado Authorization.

POST /api/mcp   Authorization: Bearer <api-key>

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list" }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "list_metrics",
    "arguments": { "datasource": "sales" }
  } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2,
  "result": {
    "content": [ { "type": "text", "text":
      "net_revenue - Net revenue, invoiced, excluding tax\nnew_customers - First-time paying accounts" } ]
  } }

Ejemplo ilustrativo, no datos de clientes. Los valores de campo son inventados; los nombres de método y el nombre de herramienta son reales.

Quién puede llamar al servidor MCP de Verdonz

El punto final no está abierto. Un llamador llega con una clave API de plataforma o una sesión autenticada, y uno que no lleva permisos en absoluto es rechazado en lugar de dejarse pasar.

Leer requiere una credencial de lectura. Cualquier herramienta que cambie estado o ejecute una consulta contra un almacén se vuelve a verificar para un permiso de creación en el momento en que se ejecuta, independientemente de lo que declaró la ruta — por eso la marca de solo lectura anterior es una propiedad sobre la que el servidor actúa en lugar de una etiqueta.

Esa es la forma. La capa de control en su totalidad — cómo se autentica un llamador, qué hace la verificación de autorización antes de que se ejecute una escritura, los límites en el volumen de solicitudes y las métricas que registra el punto final — está en puerta de enlace MCP. Lo que cubre esta página es el servidor debajo: las herramientas, cómo se conecta un cliente y qué devuelve una llamada.

Cómo registra Verdonz lo que hicieron los agentes a través de MCP

Una solicitud de modelo que se originó a través de MCP se atribuye a ello en el registro de solicitudes, junto con el equipo, el usuario final, los tokens y el costo — para que el tráfico de agentes sea respondible desde los mismos registros que todo lo demás. Las métricas de solicitud propias del punto final están cubiertas en puerta de enlace MCP, y leer e investigar los registros es observabilidad de IA.

Servidor MCP, puerta de enlace MCP y puerta de enlace de IA

Tres capas que se usan indistintamente y no deberían. Resuelven problemas diferentes y pueden coexistir una al lado de la otra.

	Servidor MCP	Puerta de enlace MCP	Puerta de enlace de IA
Conecta IA a	Herramientas y datos	Varios servidores MCP	Modelos y proveedores
Trabajo principal	Ofrecer capacidades que un cliente pueda descubrir y llamar	Situarse frente a otros servidores y controlar el alcance	Enrutar y controlar el tráfico de modelos
La pregunta que responde	¿Qué puede usar este agente?	¿Qué servidores puede alcanzar?	¿Qué modelo maneja esta solicitud?

El servidor MCP de Verdonz es la primera columna: un servidor que ofrece sus propias herramientas, con una capa de control frente a ellas descrita en puerta de enlace MCP. Lo que no hace es la columna del medio en su sentido más amplio — no se conecta hacia afuera a servidores MCP de otras personas, por lo que no consolidará una flota de ellos. Para tráfico de modelos, enrutamiento, reintentos y presupuestos, esa es la puerta de enlace de IA, una capa diferente nuevamente.

Qué necesita un servidor MCP empresarial más allá del protocolo

Ejecutar un servidor MCP es un fin de semana. Ejecutar uno que una revisión de seguridad acepte es el resto del trimestre, y la mayor parte de ese trabajo no es trabajo de protocolo: es decidir quién puede llamar qué, hacer que las respuestas signifiquen lo mismo que significan en todos los demás lugares y poder decir después qué sucedió.

Verdonz comienza desde el otro extremo. Los permisos ya existen, las definiciones de métricas ya existen y el registro de solicitudes ya existe, por lo que exponerlos a través de MCP agrega un protocolo en lugar de un segundo conjunto de reglas para mantener sincronizado. Los agentes construidos sobre agentes de analítica alcanzan las mismas herramientas a través de las mismas verificaciones.

Cómo funciona el servidor MCP de Verdonz

Cuatro pasos, de los cuales solo el tercero es MCP.

1. Conecta los datos

   Apunta Verdonz a los sistemas que ya utilizas: los almacenes de datos Snowflake, Google BigQuery, Databricks en Unity Catalog y Amazon Redshift; las bases de datos PostgreSQL, MySQL y Microsoft SQL Server; y los motores de consulta Presto y Amazon Athena. Las consultas se compilan a cada dialecto y se ejecutan allí.

2. Define qué significan los números

   Las métricas, entidades, relaciones y dimensiones se declaran una vez en la capa semántica, con las etiquetas y sinónimos que las personas realmente utilizan.

3. Apunta un cliente MCP al endpoint

   El cliente se autentica con una clave de API de la plataforma, llama a tools/list para descubrir lo que está disponible y llama a tools/call para ejecutar una. Cualquier cliente que hable MCP sobre HTTP POST puede conectarse, incluidos Claude Desktop, Claude Code y Cursor, y agentes que construyas tú mismo con el MCP SDK. La referencia de API cubre las credenciales y los endpoints.

4. Lee lo que sucedió

   Las métricas de ruta cubren las llamadas en sí, y las solicitudes de modelo que llegaron a través de MCP se atribuyen a él en el registro de solicitudes.

Model Context Protocol, definido

Servidor MCP

Un servidor MCP es un servicio que utiliza el Model Context Protocol para poner capacidades a disposición de las aplicaciones de IA: anuncia lo que puede hacer y ejecuta las llamadas que realiza un cliente. El cliente es el lado de la IA (un agente, un asistente, un IDE) y el servidor es lo que contiene la capacidad.

Model Context Protocol

El Model Context Protocol es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA a sistemas externos, de modo que un cliente y un servidor que nunca se han conocido puedan ponerse de acuerdo sobre cómo descubrir e invocar capacidades. Elimina la necesidad de una integración específica por cada par. Verdonz lo implementa sobre JSON-RPC en un único endpoint HTTP.

Herramientas MCP

Una herramienta MCP es una operación con nombre con un esquema de entrada declarado. Un cliente descubre las herramientas disponibles, decide cuál se ajusta y la llama con argumentos que coinciden con ese esquema. El protocolo también define recursos y prompts; Verdonz implementa herramientas.

Puerta de enlace MCP

Una puerta de enlace MCP se sitúa entre los clientes de IA y varios servidores MCP, ofreciendo un lugar para controlar a cuáles de ellos puede acceder un cliente. Es una función diferente a ser un servidor: un servidor ofrece capacidades, una puerta de enlace gobierna el acceso a los servidores que las ofrecen. Verdonz proporciona un servidor.

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre servidores MCP y sobre lo que Verdonz implementa hoy.

¿Qué es Verdonz?

Verdonz es una plataforma de IA gobernada para datos y contexto empresarial, que ayuda a personas y agentes a analizar, investigar y tomar acciones aprobadas bajo los mismos permisos y gobernanza. El servidor MCP es una capacidad de AI & Agents en Verdonz; esta página cubre esa capacidad.

¿Qué es un servidor MCP?

Un servidor MCP es un servicio que utiliza el Model Context Protocol para poner capacidades a disposición de las aplicaciones de IA. Anuncia lo que ofrece para que un cliente pueda descubrirlo y ejecuta las llamadas que ese cliente realiza. La aplicación de IA es el cliente; el servidor es lo que contiene la herramienta o los datos. En Verdonz, el servidor contiene herramientas sobre la capa semántica, paneles, fuentes de datos y registros de solicitudes de IA.

¿Qué es el Model Context Protocol?

El Model Context Protocol es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA a sistemas externos. Proporciona a un cliente y un servidor una forma compartida de describir e invocar capacidades, de modo que cada nueva combinación no necesite una integración específica. Verdonz lo implementa como JSON-RPC sobre un único endpoint HTTP.

¿Qué hace un servidor MCP en la práctica?

Responde a dos tipos de solicitudes: dime qué puedes hacer y haz esto. En Verdonz, la primera devuelve las herramientas disponibles para ese llamador con sus esquemas de argumentos, y la segunda ejecuta una y devuelve su resultado. El servidor de Verdonz implementa initialize, ping, tools/list y tools/call, y la página de la puerta de enlace MCP cubre cómo se autoriza cada llamada.

¿Qué son las herramientas MCP?

Una herramienta MCP es una operación con nombre con un esquema de entrada declarado que un cliente puede descubrir y llamar. Verdonz ofrece trece, en cuatro grupos: herramientas de capa semántica para listar métricas, describir un modelo, ejecutar una consulta y rastrear el linaje; herramientas de paneles; herramientas de metadatos de fuentes de datos; y herramientas sobre tus propias solicitudes de IA registradas y su costo.

¿Qué es la autenticación MCP y cómo funciona en Verdonz?

La autenticación MCP es cómo un servidor establece quién llama antes de ejecutar cualquier cosa. El endpoint de Verdonz requiere una clave de API de la plataforma o una sesión autenticada; no hay acceso anónimo. La identidad luego impulsa la autorización: leer requiere una credencial de lectura, y cualquier herramienta que cambie el estado o ejecute una consulta se vuelve a verificar por separado para el permiso de creación cuando se ejecuta.

¿Cómo se asegura un servidor MCP?

Comienza por exigir autenticación, luego decide por herramienta en lugar de por servidor: leer una definición de métrica y ejecutar una consulta no son el mismo riesgo. Falla cerrado, de modo que una solicitud sin permisos sea rechazada en lugar de permitida. Indica los límites de cada herramienta en su descripción, ya que ese texto es lo que el modelo lee. Verdonz hace estas cuatro cosas; ninguna de ellas hace que un agente sea seguro para apuntar a cualquier cosa, y lo que a un modelo se le permite decir y hacer es un control separado.

¿Cuál es la diferencia entre un servidor MCP y una puerta de enlace MCP?

Un servidor ofrece capacidades a los clientes de IA. Una puerta de enlace es la capa de control frente a ellos, que decide quién puede acceder a qué. Verdonz proporciona un servidor y aplica una capa de control sobre sus propias herramientas: cada llamador está autenticado y las escrituras se autorizan antes de ejecutarse. Lo que no hace es conectarse a servidores MCP de terceros, por lo que no pondrá un endpoint frente a una flota de ellos.

¿Cuál es la diferencia entre una puerta de enlace MCP y una puerta de enlace de IA?

Gobiernan tráfico diferente. Una puerta de enlace MCP se sitúa entre los clientes de IA y los servidores MCP, controlando qué herramientas y servicios puede alcanzar un agente. Una puerta de enlace de IA se sitúa entre las aplicaciones y los proveedores de modelos, controlando qué modelo sirve una solicitud y cuánto puede gastar. Verdonz proporciona la segunda como su AI Gateway; las dos resuelven problemas no relacionados y ninguna reemplaza a la otra.

¿Qué es un registro MCP?

Un registro MCP es un inventario de servidores MCP que una organización conoce, utilizado para descubrirlos y gestionarlos. Verdonz no proporciona uno. Mantiene un registro interno de sus propias herramientas, que es lo que informa tools/list, y donde un nombre de herramienta duplicado se trata como un fallo de inicio en lugar de sobrescribir silenciosamente a otro, pero eso es un catálogo de las propias capacidades de Verdonz, no de los servidores de otras personas.

¿Qué es la gobernanza MCP?

La gobernanza MCP es decidir y hacer cumplir qué clientes de IA pueden usar qué capacidades, y poder dar cuenta de lo que hicieron. En Verdonz eso significa un llamador autenticado, una verificación de permisos por herramienta que es más estricta para cualquier cosa que cambie el estado, rechazo por defecto cuando no hay permisos presentes y registros de solicitudes que atribuyen la actividad de vuelta a MCP.

¿Cómo conecta un servidor MCP los agentes de IA a los datos empresariales?

Ofreciendo herramientas que acceden a los datos en lugar de entregar una cadena de conexión. En Verdonz, un agente no recibe credenciales de base de datos; llama a una herramienta que ejecuta una consulta contra la capa semántica, de modo que la métrica que solicita es la métrica que la organización definió. Las herramientas de fuentes de datos describen lo que está conectado sin devolver nunca credenciales.

¿Verdonz admite recursos y prompts de MCP?

Hoy no. El protocolo define recursos y prompts junto con las herramientas, y Verdonz implementa la mitad de las herramientas: initialize, ping, tools/list y tools/call. Un cliente que dependa de recursos o prompts no los encontrará aquí. El transporte es HTTP POST; no hay transporte de streaming. Consulta cómo controla Verdonz el acceso a esas herramientas.

¿Qué clientes MCP pueden conectarse a Verdonz?

Cualquier cliente que hable el Model Context Protocol sobre HTTP POST puede conectarse al servidor MCP de Verdonz, incluidos Claude Desktop, Claude Code y Cursor, y agentes construidos con el MCP SDK. El endpoint de Verdonz es un servidor JSON-RPC 2.0 estándar, por lo que no se necesita integración específica de cliente.

¿En qué se diferencia un servidor MCP de una API REST o una conexión SQL directa?

Una conexión SQL directa entrega a un agente credenciales y toda la base de datos, y el agente aún tiene que conocer el esquema para preguntar cualquier cosa. Una API REST es más limitada, pero el cliente debe saber qué endpoint llamar y qué significan sus campos. Un servidor MCP anuncia un conjunto descrito de herramientas que un cliente descubre en tiempo de ejecución, por lo que el servidor de Verdonz puede exponer una métrica por nombre, verificar un permiso en cada llamada de herramienta y nunca liberar una cadena de conexión.

¿El servidor MCP de Verdonz se ejecuta en mi propia nube o está alojado?

El endpoint MCP es parte de la plataforma Verdonz en lugar de un servicio separado para colocar, por lo que sigue el mismo despliegue que el resto de tu instalación: on-premises, en tu propia cuenta de nube o en la nube de Verdonz. Los datos no se mueven en ninguno de ellos: el servidor llama a una herramienta que ejecuta la consulta en tu propio sistema conectado y devuelve el resultado.

¿Las llamadas a herramientas MCP tienen límite de velocidad o se miden?

El límite de velocidad pertenece a la puerta de enlace MCP de Verdonz, la capa de control frente al endpoint, y la página de la puerta de enlace MCP cubre los límites disponibles y cómo se aplican. La atribución de costos es separada: las solicitudes de modelo originadas por MCP se etiquetan en el registro de solicitudes de Verdonz, de modo que el gasto impulsado por un agente se puede responder junto con el resto de tu uso de IA en lugar de estimarse. El propio servidor MCP registra métricas a nivel de ruta en lugar de un rastreo por llamada de herramienta.