Esto también nos lo cuentan nuestros propios clientes. Tres de cada cuatro clientes de DashThis exportaban manualmente, hacían capturas de pantalla o copiaban y pegaban datos de marketing en ChatGPT y Claude para realizar análisis. Uno de los participantes en nuestra encuesta escribió: «Tengo que enviar capturas de pantalla a Claude, porque mi conector MCP de Chrome no funciona con DashThis».
Ya no es necesario hacer esto con los MCP. Si trabajas directamente con asistentes de IA generativa para analizar datos, generar ideas, redactar correos electrónicos o cualquier otra tarea, los MCP te facilitan enormemente consultar tus datos de marketing en tiempo real junto con el contexto del proyecto y el historial de chat de tu IA.
Pero eso no significa que puedas delegar toda tu función de elaboración de informes a tu IA. MCP resuelve el problema de introducir tus datos en tu asistente de IA, pero tu IA sigue necesitando tu experiencia para saber qué significan realmente esas cifras para tus clientes. A continuación te indicamos qué debes tener en cuenta al incorporar conectores MCP, como el de DashThis, en tu proceso de elaboración de informes para clientes.
Entonces, ¿qué es exactamente el MCP?
El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) es un método compartido que permite a los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y a los asistentes de IA, como Claude y ChatGPT, conectarse directamente a tus informes interactivos en tiempo real y a tus datos de marketing en herramientas de generación de informes como DashThis a través de una única conexión segura.
Anthropic presentó MCP en 2024 como un estándar abierto, por lo que no está limitado a la IA de una empresa concreta. Siempre que una herramienta sea compatible con un servidor MCP, cualquier asistente de IA puede conectarse a él, incluidas herramientas de programación como Claude Code y Cursor, que utilizan el mismo protocolo MCP para conectarse a bases de código y otras fuentes de datos. Una vez que tus datos estén conectados, Claude o ChatGPT pueden consultarlos directamente en las conversaciones.
Los MCP amplían el acceso de tu asistente de IA directamente desde los chats. Además de incorporar contexto propio, como lo que acabas de preguntar o lo que hay en tus chats anteriores, puedes consultar tus datos de marketing en tiempo real en DashThis directamente, desde la misma ventana de chat que ya utilizas, ya sea Claude.ai, Claude Desktop o ChatGPT. Ya no tendrás que hacer capturas de pantalla de gráficos y pegarlas en Claude.
Por qué los servidores de análisis de MCP parecen estar por todas partes en 2026
Si te parece que todas las herramientas SaaS (incluida DashThis) van a implementar servidores MCP en 2026, no te lo estás imaginando. Según el informe de Scott Brinker y Frans Riemersma «State of Martech 2026» de Scott Brinker y Frans Riemersma, las menciones a los servidores MCP pasaron de cero a más de 29 000 en 18 meses. En comparación, el panorama del martech tardó 15 años en alcanzar la mitad de esa cifra y creció menos del 1 % solo en el último año.
Solo en 2026, hemos asistido al lanzamiento de MCP por parte de HubSpot, Meta Ads, Amazon Ads y TikTok. Las herramientas SaaS están desarrollando servidores MCP porque trabajar con tus datos a través de un asistente de IA ya no es ninguna novedad. La encuesta «The State of Martech 2026» reveló que el 84 % de los equipos de marketing ya están utilizando alguna versión de esta tecnología:
- IA integrada en una herramienta ya existente que utilizan habitualmente
- Un asistente de IA especializado, como Claude o ChatGPT
- Una herramienta que desarrollaron internamente
Algunos de estos conectores responden a preguntas sobre tus datos. También pueden actuar de forma autónoma, gestionando directamente las pujas, los presupuestos y la segmentación de las campañas. La mayoría de los equipos de marketing aún no han llegado a ese punto; el mismo informe reveló que la IA autónoma se queda muy por detrás de los casos de uso analíticos y generativos en todas las categorías analizadas.
Pero a medida que la IA gane en capacidad, será aún más importante que tus datos sean correctos. Cuando tus conectores y agentes de IA actúan de forma autónoma, cualquier imprecisión en tus datos afecta a todo el resto del flujo de trabajo, por lo que merece la pena hacerlo bien desde el principio.
Tres aspectos que MCP no resuelve en lo que respecta a la presentación de informes a los clientes
MCP transfiere tus datos a tu asistente de IA. Lo que haga con esos datos sigue dependiendo de ti, y esto se manifiesta de tres formas concretas.
No sabe cómo defines una métrica
La mayoría de las métricas de marketing y los ejemplos de KPI tienen una definición y un cálculo específicos. Las impresiones y el alcance tienen definiciones claras. Sin embargo, hay algunos cálculos de métricas que requieren que se defina cómo se calculan antes de incluirlos en un informe.
Tomemos como ejemplo el retorno de la inversión publicitaria. La inteligencia artificial, al igual que muchos de los que nos dedicamos al marketing, lo calcula dividiendo los ingresos publicitarios entre la inversión publicitaria. Es simplemente aplicar una fórmula, ¿verdad? Pero es un poco más complicado que eso.
- ¿Las comisiones de los proveedores o los honorarios de gestión de proyectos se consideran gastos?
- ¿Incluís los costes laborales de vuestro personal a tiempo completo o solo los servicios de apoyo en materia de comunicación prestados por autónomos?
- ¿Acaso el gasto tiene el mismo significado en todos los tipos de campaña? Un anuncio en vídeo conlleva costes de producción y localización que un simple anuncio gráfico nunca tiene.
Tu IA, al realizar consultas a través de los servidores de MCP, no entenderá estos matices. Calculará el ROAS utilizando la fórmula que ella misma supone y te dará una cifra que parecerá correcta. Si no has tenido en cuenta estos matices, la cifra que obtengas no coincidirá con lo que tu cliente está acostumbrado a ver.
Para evitarlo, explica a tu IA cómo definís tú y tu cliente el ROAS en el chat. También puedes adjuntarlo como contexto del proyecto, o explicárselo primero con un ejemplo práctico y, a continuación, indicárselo como referencia para todos los cálculos posteriores.
No sabe qué datos pertenecen a qué cliente
Tu asistente de IA obtiene datos reales a través del conector, pero no tiene forma de saber si esos datos se ajustan a tus necesidades de análisis.
Si tu conector MCP puede consultar los datos de más de un cliente a través de la misma conexión, deberás asegurarte de que solo recupere los datos del cliente correcto en cada ocasión. Preguntas más generales, como «¿qué resultados están obteniendo mis cuentas este mes?», conllevan el mayor riesgo, ya que la respuesta puede parecer igual de convincente tanto si los datos en los que se basa son los correctos como si no lo son.
Para asegurarte de que estás trabajando con los datos correctos, tendrás que separar los datos manualmente, ya sea:
- Pide al asistente que te diga el nombre del « dashboard » del que ha extraído los datos antes de utilizar los números.
- Utilizar herramientas como «Proyectos» en Claude y ChatGPT para mantener separados los datos de cada cliente
Cuando utilices herramientas conectadas a MCP, comprueba qué indica la propia documentación de la herramienta sobre cómo gestiona los datos entre los distintos clientes y verifica que la respuesta que recibas solo haga referencia a la cuenta sobre la que has preguntado.
Una de las agencias encuestadas describió exactamente este enfoque: «Utilizamos Claude Projects, uno para cada cliente, para mantener todo bien separado. Actualmente recibimos informes por correo electrónico que se importan automáticamente a Dropbox; a continuación, arrastramos ese PDF a cada proyecto de Claude y generamos un informe… para obtener un resumen completo de la cuenta».
No sabe cómo se relacionan entre sí tus plataformas
Con los conectores MCP, cada canal es una isla en sí mismo y solo tienes una visión limitada de tus datos.
Imagina que estás llevando a cabo una campaña multicanal en Google Ads, Google Analytics 4, Meta Ads y TikTok Ads. Un cliente te pregunta qué canal es el que realmente está generando conversiones para ayudarle a decidir a qué plataforma destinar el presupuesto del próximo trimestre.
Los conectores MCP leen los datos de cada canal por separado. Pueden indicarte cuántas conversiones se produjeron en un canal concreto, pero no si un cliente hizo clic primero en un anuncio de TikTok y luego realizó una conversión tres días después, tras haber sido redirigido por un anuncio de retargeting de Meta.
Una forma de solucionar esto es conectarse a una plataforma de análisis que ya agrupe las cuatro fuentes en una sola dashboard, pero aún así tendrás que analizar esos datos por tu cuenta y determinar qué canal merece el crédito de atribución.
Algunas de las agencias a las que hemos encuestado también quieren que su asistente de IA señale de forma proactiva anomalías, como caídas inusuales o picos en los KPI, antes de que ellas mismas las investiguen más a fondo. El conector MCP de DashThis no ofrece detección automática de anomalías, pero aún así puedes pedirle a tu IA que busque anomalías en los datos que obtiene a través del conector; por ejemplo, indicándole que señale cualquier métrica que haya variado más de lo que lo hizo en el periodo de informe anterior.
3 ejemplos prácticos sobre cómo utilizar el conector MCP de DashThis en tus informes
Crear resúmenes rápidos de métricas específicas
En lugar de exportar un PDF o hacer capturas de pantalla de tu dashboard antes de pedirle a tu IA que lo analice, utiliza el conector DashThis MCP para consultar tus datos directamente desde dashboard. Crea un resumen rápido de tus métricas de conversión para echarle un vistazo antes de preguntarle a tu IA qué ha cambiado, especialmente en lo que respecta a los KPI que más interesan a tus clientes.
Ejemplo de solicitud: «Elabora un resumen rápido de los datos de conversión del informe de marketing digital B2B de Acme Corporation correspondiente a los últimos 30 días».
Resumen de métricas de conversión, creado mediante el conector MCP de DashThis y visualizado en Claude
Comprueba cómo se compara este periodo de referencia con el anterior
Las cifras de los informes solo tienen sentido cuando se dispone de un punto de referencia con el que compararlas. ¿Ha subido o bajado esa métrica con respecto al mes pasado? ¿Cómo se compara con el mismo periodo del año pasado?
Pídele a tu IA que realice esa comparación justo después de obtener una instantánea de métricas específicas, y ella misma calculará las cifras comparándolas con tu periodo de informe anterior. Esto te proporciona la base analítica necesaria para elaborar un informe de análisis de datos o formular una recomendación concreta.
Ejemplo de solicitud: «Recopila las conversiones del mes pasado para Acme dashboard y compáralas con las del periodo anterior».
Prepara un resumen previo a la reunión para las partes interesadas
Pídele a tu asistente de IA que recupere el « dashboard » y lo convierta en un documento que puedas presentar, o que lo envíe por adelantado al cliente.
Ejemplo de solicitud: «Mañana tengo una reunión con un cliente de Acme Corporation. Analiza el informe de marketing digital dashboard en DashThis y envíame un breve resumen que pueda enviar a las partes interesadas. Incluye datos sobre las métricas principales, lo que funciona, lo que no funciona y algunas recomendaciones para debatir».
¿Necesitas crear tu propio servidor MCP o utilizar uno que ya esté creado?
Hay tres formas de conectar tus datos a tus herramientas de IA. A continuación te mostramos una comparación entre ellas.
Opción 1: Utiliza complementos o conectores individuales para importar tus datos a tu asistente de IA
Claude y ChatGPT cuentan con un amplio catálogo de conectores (denominados «plugins» y «apps» en ChatGPT). A fecha de septiembre de 2026, Claude cuenta con más de 500 conectores en la categoría de ventas y marketing.
Siempre que una herramienta admita una conexión MCP, podrás conectar tu asistente de IA a ella. Algunas conexiones se realizan con un solo clic, mientras que otras requieren que primero copies una configuración MCP en tu asistente de IA. Una vez que hayas concedido los permisos, podrás consultar tus datos directamente a tu asistente de IA. Dependiendo de las capacidades de la herramienta MCP, es posible que incluso puedas actualizar tus datos o informes desde allí (esto se denomina «acceso de escritura»).
Sin embargo, conectar más herramientas tiene un coste:
- Precisión: Cuantas más herramientas conectes, más tendrá que esforzarse la IA para determinar qué plataforma es la adecuada para leer los datos al acceder a ellos. Esto se complica aún más cuando se consultan datos de varias fuentes, lo que puede afectar a la precisión general. OpenAI recomienda a los desarrolladores que conecten menos herramientas, aunque sus sistemas permiten conectar hasta 128. Cuantas menos herramientas estén conectadas, menor será el riesgo de que la IA elija la herramienta equivocada.
- Coste de uso de la IA: Cuantos más MCP conectes, más ventana de contexto utilizarás, lo cual es importante si estás pendiente de tus límites de uso de IA o de tu presupuesto.
Este enfoque funciona mejor para agencias con un conjunto de herramientas más reducido y estable, para la exploración interna de datos o si acabas de empezar a analizar tus datos en ChatGPT o Claude.
Opción 2: Monta tu propio sistema
Esta opción implica crear una capa de datos antes incluso de tocar MCP. Reúnes todas las fuentes de datos en un único lugar que controlas, acuerdas qué se considera una conversión o un cliente potencial en todas ellas y mantienes esa coherencia a medida que cambian los clientes y las herramientas. Solo entonces conectas tu asistente de IA a ella.
Desarrollar esto requiere mucho tiempo y esfuerzo técnico. Además, supone un trabajo continuo: cada nuevo cliente, cada nueva plataforma y cada cambio en la definición de una métrica implica que alguien de tu equipo tenga que actualizar esa capa para mantenerla precisa. Esto es manejable si tienes unos pocos clientes, pero el trabajo aumentará a medida que vayas incorporando más.
Este método te ofrece el máximo control sobre cómo se leen y se muestran tus datos, así como sobre las fuentes compatibles. Si tu agencia cuenta con desarrolladores internos o personal de soporte de datos y tiene requisitos específicos que una plataforma ya preparada no puede cubrir, esta es la opción ideal para ti.
Opción 3: Utilizar una plataforma de generación de informes que ya cuente con una conexión MCP
Si tu plataforma de informes ya abarca los clientes y los canales con los que trabajas, conectarla permite que tu asistente de IA lea y analice esos datos directamente a través del chat. No es necesario crear ninguna infraestructura y se reduce el riesgo de que surja el problema de selección de herramientas que conlleva tener que gestionar varios conectores independientes.
Sin embargo, estás limitado a lo que admite tu plataforma de generación de informes. En el caso de las plataformas que no cubra, seguirás necesitando otra forma de conectar esos datos.
Para la mayoría de las agencias, sobre todo si no disponen de un equipo de ingeniería o desarrollo y solo quieren algo que funcione rápidamente, utilizar una plataforma de generación de informes como DashThis, que cuenta con su propia conexión a MCP, es la forma más sencilla de empezar. Los aspectos técnicos ya están gestionados, por lo que no tienes que preocuparte por crear tu propia configuración ni por gestionar tú mismo los conectores de datos individuales. Deja la creación de tu propia solución para más adelante, si tus necesidades evolucionan.
Conclusión: Descubre DashThis MCP para las herramientas que ya utilizas
MCP no sustituye el proceso de reflexión que tendrás que llevar a cabo al crear informes. Lo que hace es eliminar el copiar y pegar y las idas y venidas que solías hacer para mantener tus herramientas sincronizadas. Ahora puedes consultar tus informes de DashThis directamente desde las herramientas de IA que ya utilizas, en un inglés sencillo y coloquial.
El conector DashThis MCP está disponible para todos los clientes de DashThis y para los usuarios de la versión de prueba gratuita, independientemente del plan que tengan, siempre y cuando tengan configurada al menos una « dashboard ». Por el momento, es de solo lectura, aunque está previsto que se incluya acceso de escritura en una futura actualización.
La próxima vez que prepares un informe para un cliente, prueba a preguntarle directamente a tu asistente de IA en lugar de exportar los datos primero. Conecta ya tu asistente de IA a DashThis.
¿Necesitas ayuda para empezar? Nuestras guías de configuración te permiten conectarte en cuestión de minutos.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
