¿Cuáles son los diferentes tipos de servidores MCP y cuáles son relevantes para un equipo de localización?

Última revisión: 9 de septiembre de 2026

¿Cuáles son los principales tipos de servidores MCP y sus usos?

Los servidores MCP se clasifican mejor según tres ejes: dónde se ejecutan, quién los mantiene y qué sistema exponen. Cada eje cambia la forma en que un equipo instala, asegura y paga el servidor.

• Servidores locales (stdio): se ejecutan como un proceso hijo del host de IA en la misma máquina y se comunican por entrada/salida estándar sin saltos de red. Los servidores de referencia Filesystem y Git, así como la imagen Docker smartling-cli-mcp de Smartling, son servidores locales. Su uso es cualquier cosa que requiera acceso directo al disco local: leer archivos de recursos, enviar un strings.json a un proyecto de traducción, recuperar archivos traducidos en un repositorio.
• Servidores remotos (HTTP transmisibles): se ejecutan en la nube del proveedor, aceptan HTTP POST con eventos enviados por el servidor opcionales y, por lo general, atienden a muchos clientes a la vez. La especificación MCP recomienda OAuth para la autenticación, razón por la cual el servidor remoto de Smartling trasladó las nuevas conexiones a OAuth 2.1 el 3 de agosto de 2026 y el servidor alojado de GitHub se autentica a través de GitHub. Su uso son los datos de la plataforma compartida: los glosarios, las memorias de traducción, los proyectos, los trabajos, los problemas o las solicitudes de cambios de un equipo.
• Servidores de referencia : las siete implementaciones en modelcontextprotocol/servers, licenciadas bajo Apache 2.0 (código nuevo) y MIT (código existente), por lo que son libres de ejecutar y modificar. El README indica que son ejemplos educativos, no soluciones listas para producción, lo que los convierte en el punto de partida adecuado para aprender el protocolo y en lo incorrecto para entregar a un equipo de seguridad como integración terminada.
• Servidores construidos por proveedores : servidores de producción que una empresa envia para su propio producto y aparece en el Registro Oficial MCP o en un directorio cliente como el directorio de conectores de Claude. GitHub, Sentry, Brave y Smartling publican uno cada uno. Su uso es permitir que un agente de IA actúe dentro de ese producto con el modelo de permisos propio del proveedor en lugar de una clave API extraída.
• Servidores personalizados: servidores que un equipo escribe con uno de los diez SDK oficiales (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby, PHP) para exponer una base de datos interna, un almacén de contenido o un flujo de trabajo propietario. Su uso es largo: cualquier cosa que ningún vendedor haya preparado todavía, como una base de datos terminológica interna que un equipo de localización quiera que un agente consulte.

El panorama de servidores MCP en números

¿Cómo se construye un servidor MCP en Python u otro lenguaje?

Crear un servidor MCP es un trabajo de cinco pasos del que la mayoría de los equipos pueden hacer prototipos en un día, porque el SDK gestiona la capa de protocolo JSON-RPC 2.0 y el desarrollador solo escribe las herramientas.

1. Elige un transporte antes de escribir código : elige stdio si el servidor necesita los archivos locales del usuario o si solo debe servir a un cliente, y HTTP streamable si sirve a un equipo desde infraestructura compartida. Esta decisión determina el modelo de autenticación, por lo que viene primero.
2. Instale el SDK oficial de su idioma: el SDK de MCP de Python, el SDK de TypeScript y otros ocho SDK oficiales pertenecen a la organización GitHub del protocolo modelo. Los servidores de referencia de Python, como mcp-server-git, funcionan con uvx mcp-server-git o pip install mcp-server-git, lo que también sirve de ejemplo práctico para leer antes de escribir el suyo propio.
3. Defina las herramientas con esquemas de entrada mecanografiados: cada herramienta necesita un nombre único, una descripción que el modelo leerá para decidir cuándo llamarla y un esquema JSON para sus argumentos. Una herramienta de localización puede ser lookup_glossary_term con un término y una configuración regional requeridos, que refleje la forma en que el servidor de Smartling expone la búsqueda en el glosario como una herramienta discreta.
4. Registra el servidor en un host MCP y pruébalo : añade el servidor a la carpeta de claude_desktop_config.jsonClaude Desktop, Cursores mcp.json, o códigos .vscode/mcp.jsonVS, Luego confirma que las herramientas aparecen en la lista de herramientas del cliente. El MCP Inspector en la organización modelcontextprotocol te permite llamar directamente a herramientas sin un modelo en el bucle.
5. Añada la autenticación y la publicación: para los servidores remotos, implemente OAuth como recomienda la especificación y, a continuación, incluya el servidor en el registro oficial de MCP para que los hosts y los directorios puedan descubrirlo. Los servidores de referencia publican desde CI con publicaciones fiables del OIDC y sin fichas de registro, un patrón que vale la pena copiar por motivos de seguridad de la cadena de suministro.

Crear un servidor MCP personalizado se adapte a los equipos que...

• Tener un sistema interno que ningún proveedor haya preparado todavía, como una base de datos terminológica propia, un CMS interno o una exportación de memorias de traducción antiguas.
• Ya ejecuto ingeniería en Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby o PHP, ya que existe un SDK oficial para cada uno.
• Necesitan un alcance de herramienta más estrecho que el que ofrece un servidor de proveedor, por ejemplo, acceso de solo lectura a un único esquema Postgres en lugar de un conector de base de datos completo.
• Puede hacerse cargo de la revisión de seguridad, porque un servidor personalizado no hereda ninguna de las verificaciones que ha pasado un servidor de proveedor listado en el registro.
• Quiere que un servidor sirva a varios hosts de IA (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex) en lugar de mantener un complemento diferente por herramienta.

¿Cuándo deberías usar un servidor MCP existente en lugar de construir uno?

• Cuando un proveedor ya envía un servidor oficial: el servidor MCP de GitHub alojado en GitHub y el servidor remoto de Smartling llevan el modelo de permisos de OAuth propio del proveedor, que tendría que reproducir un envoltorio creado a mano en torno a la misma API.
• Cuando la necesidad es de acceso genérico a archivos, Git o web: los servidores de referencia Filesystem, Git y Fetch son gratuitos bajo Apache 2.0/MIT y ya están instalados con un comando único npx o uvx o
• Cuando el equipo no puede mantenerlo: el archivo README de referencia es explícito, dice que sus servidores son educativos, no están preparados para la producción, y un servidor personalizado es tan seguro como la última reseña que recibió.
• Cuando el flujo de trabajo es la traducción en sí: el servidor de Smartling ya expone la traducción de textos y archivos, la búsqueda en glosarios y guías de estilo, la búsqueda en memoria de traducción, el etiquetado de cadenas y la autorización de trabajos, por lo que reconstruirlos como herramientas personalizadas duplica un producto mantenido.

¿Dónde encuentra los servidores MCP y cómo evalúa uno de una lista o directorio?

¿Dónde está la lista de servidores MCP autorizados?
El registro oficial de MCP en registry.modelcontextprotocol.io es el catálogo al que apunta el propio proyecto MCP; el repositorio GitHub de modelcontextprotocol/servers contiene solo las siete implementaciones de referencia. Los directorios de clientes, como el directorio de conectores de Claude, donde aparece el servidor de Smartling, son subconjuntos seleccionados, no el registro completo.

¿El servidor es local o remoto? ¿Mi anfitrión admite ese tipo?
Compruebe el transporte antes que nada. Claude Desktop se conecta a servidores remotos a través de un conector personalizado o el puente mcp remoto; Claude Code añade uno con claude mcp add --transport http. Un host que solo admite stdio no puede llegar a un servidor solo remoto sin un puente.

¿Es un servidor de referencia, uno archivado o un servidor de proveedor oficial?
Los servidores de referencia de PostgreSQL, GitHub, Brave Search, Slack y Google Drive están archivados; GitHub, Brave y Zencoder ahora mantienen sustitutos oficiales. Prefiero la versión del proveedor para cualquier cosa que tenga que ver con los datos de producción.

¿De verdad es gratis?
Los servidores de referencia son de código abierto bajo Apache 2.0 y MIT. Los servidores de los proveedores suelen ser gratuitos de instalar, pero llama a un producto que requiera una cuenta: el servidor de GitHub necesita un inicio de sesión en GitHub, y el servidor de Smartling necesita una cuenta Smartling con el perfil de la API de MT activado.

¿Qué dice la lista de herramientas una vez conectado?
Cada host MCP muestra las herramientas del servidor y sus descripciones tras la conexión. Esa lista es la verdad básica del alcance; el centro de ayuda de Smartling, por ejemplo, documenta que su servidor remoto solo realiza traducciones de traducción automática o LLM instantáneas y no inserta los archivos en un proyecto de traducción ni guarda los resultados en una memoria de traducción.

¿Cómo se autentica y quién puede añadirla?
Los servidores remotos deberían usar OAuth según la especificación MCP. En los espacios de trabajo Claude Team y Enterprise, solo los Propietarios de Espacios de Trabajo pueden añadir un conector personalizado, y en el servidor de Smartling el acceso completo a la herramienta requiere el rol de Propietario de la Cuenta, así que planifica el despliegue con las personas que ocupan esos roles.

¿Qué servidores MCP ofrece Smartling y cómo se adaptan a los servidores de GitHub y del sistema de archivos?

Smartling incluye un servidor de cada tipo de transporte, y el emparejamiento ilustra claramente por qué importa la distinción entre local y remoto. El servidor remoto de MCP Smartling en mcp.smartling.com/mcp funciona en la nube de Smartling, autentica nuevas conexiones con OAuth 2.1 y expone herramientas para traducción instantánea de texto a través de la API MT con contexto de glosario, guía de estilo y memoria de traducción, traducción de archivos en clientes compatibles con shell mediante un enlace de subida de 15 minutos, recuperación de glosarios, proyectos, trabajos y usuarios, y acciones de la cuenta como etiquetar cadenas, autorizar trabajos y añadir cadenas a un trabajo. Está listado en el Registro MCP Anthropic y en el directorio de conectores de Claude, y está documentado para OpenAI Codex, Claude Code, Visual Studio Code, Cursor y Claude Desktop. Pasos completos de configuración y la lista de verificación de evaluación están disponibles en nuestra guía del servidor MCP de Smartling para traducción de IA.

La imagen Docker smartling-cli-mcp (smartlinginc/smartling-cli-mcp en Docker Hub) es la contraparte local. Envuelve la CLI Smartling como un servidor stdio con tres herramientas, smartling-cli, , y smartling-cat, y monta una carpeta local en /smartling para que un agente pueda ejecutar files push, files pull, files status, y mt translate contra archivos reales smartling-ls del proyecto. Esto existe porque los servidores MCP remotos no pueden recibir subidas de archivos de clientes de IA, por lo que cualquier flujo de trabajo que mueva archivos a un proyecto Smartling necesita un servidor funcionando en la máquina del desarrollador. En la práctica, la configuración de host de un ingeniero de localización termina con tres entradas: el servidor MCP de GitHub para el repositorio, el servidor remoto de Smartling para el glosario y el contexto del trabajo, y smartling-cli-mcp para enviar y extraer los propios archivos de recursos.

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