Integración con agentes de IA · MCP

Chikaboom para agentes de IA

Chikaboom ofrece sus herramientas de renderizado y programación a través de MCP (Model Context Protocol). Cualquier cliente de IA compatible con MCP puede autenticarse con una clave de API y llamar a las herramientas de Chikaboom en nombre del usuario.

Qué hace esta integración

Cuando conectas un agente de IA externo a Chikaboom, tu asistente de IA puede:

  • listar tus marcas y descubrir qué plantillas hay disponibles
  • renderizar publicaciones para redes sociales fieles a la marca (individuales, por lotes o carrusel de varias diapositivas)
  • programar las publicaciones renderizadas en tu calendario de contenidos para publicarlas automáticamente
  • leer tus publicaciones programadas para evitar duplicidades

El agente trabaja con las mismas plantillas de marca que un diseñador creó para ti, así que el resultado siempre es fiel a la marca. El agente no puede dibujar formas ni cambiar la identidad visual; solo puede rellenar los campos de texto que tu diseñador dejó disponibles.

Inicio rápido: Claude Desktop

  1. Genera una clave de API. Inicia sesión en Chikaboom, abre Ajustes → API y MCP y haz clic en Crear nueva clave. Copia el token (bs_live_…). Solo se muestra una vez.
  2. Edita la configuración de Claude Desktop. En macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    {
  "mcpServers": {
    "chikaboom": {
      "url": "https://<your-chikaboom-domain>/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer bs_live_YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}
  3. Reinicia Claude Desktop. Las herramientas de Chikaboom aparecerán en la lista de herramientas de Claude.
  4. Pide en lenguaje natural. Prueba: "Renderiza una publicación de LinkedIn sobre el lanzamiento de nuestro último producto y prográmala para el viernes a las 9:00." El agente llama a las herramientas de Chikaboom y devuelve URL de vista previa en las que se puede hacer clic.

Referencia de herramientas

Chikaboom ofrece las siguientes herramientas a través de MCP:

list_brands

Averigua a qué marcas tiene acceso el usuario autenticado.

Entrada(sin parámetros)
SalidaArray of { brand_id, brand_name, role, templates_count }
list_templates

Lista las plantillas de una marca, con el esquema de campos de cada una (para que el agente sepa qué claves puede rellenar).

Entrada{ brand_id: string }
SalidaArray of { template_id, name, category, width, height, fields[] }
render_post

Renderiza una sola publicación en PNG. Devuelve una URL pública.

Entrada{ brand_id, template_id, content: Record<string,string>, format_id? }
Salida{ url, template_id, template_name, width, height, duration_ms }
render_batch

Renderiza muchas publicaciones en una sola llamada. Devuelve una URL de ZIP.

Entrada{ brand_id, template_id, rows: Array<Record<string,string>> }
Salida{ zip_url, total, succeeded, failed, failures[] }
render_carousel

Renderiza un carrusel de varias diapositivas en PDF para publicaciones de documento de LinkedIn. Devuelve la URL del PDF y un PNG de la diapositiva de portada para vistas previas.

Entrada{ brand_id, slides: Array<{template_id, content}>, title? }
Salida{ pdf_url, cover_url, slides_count }
schedule_post

Crea una publicación programada en el calendario de contenidos del usuario. Opcionalmente, prerrenderiza el recurso o la programa como borrador.

Entrada{ brand_id, template_id, content, scheduled_for (ISO 8601), caption?, platforms?, asset_url? }
Salida{ post_id, status, scheduled_for, calendar_url }
list_scheduled_posts

Lee el calendario del usuario en un rango de fechas. Útil antes de programar para evitar publicaciones duplicadas.

Entrada{ brand_id, from?, to? }
Salida{ posts[], count }
ask_user

Herramienta del lado del cliente: muestra opciones en las que el usuario puede hacer clic. El agente la usa cuando la respuesta es una de unas pocas opciones (qué marca, qué plantilla, a qué hora, etc.).

Entrada{ question, options: string[2..6], allow_other? }
Salida(el texto elegido por el usuario llega como el siguiente mensaje del usuario)

Detalles del protocolo

Chikaboom implementa MCP versión 2024-11-05 sobre JSON-RPC 2.0 en POST /api/mcp.

Métodos admitidos:

  • initialize: handshake, devuelve la versión del protocolo y la información del servidor
  • tools/list: lista las definiciones de herramientas disponibles
  • tools/call: invoca una herramienta con argumentos
  • notifications/initialized: confirmación sin efecto (devuelve 204)

Los errores siguen los códigos estándar de JSON-RPC 2.0. Los fallos de autenticación devuelven -32000 con un mensaje claro; los métodos inexistentes devuelven -32601.

Preguntas frecuentes

¿Qué protocolo usa la integración de IA de Chikaboom?

MCP (Model Context Protocol). Chikaboom implementa un servidor JSON-RPC 2.0 en POST /api/mcp que admite los métodos MCP estándar: initialize, tools/list, tools/call.

¿Qué clientes de IA pueden conectarse a Chikaboom?

Cualquier cliente compatible con MCP. Funcionamiento confirmado: Claude Desktop. También debería funcionar con Cursor, agentes personalizados creados con el Anthropic SDK y otros clientes MCP a medida que adopten el estándar.

¿Cómo funciona la autenticación de los agentes de IA?

Claves de API. Cada usuario genera una o más claves en su página de Ajustes. Las claves se limitan a las marcas a las que ese usuario tiene acceso. Envíala como Authorization: Bearer <key>. Las claves se pueden revocar en cualquier momento y se registra la hora del último uso.

¿Puede un agente de IA publicar en LinkedIn/Twitter directamente a través de Chikaboom?

Indirectamente. El agente llama a schedule_post para poner una publicación en el calendario. Después, el cron worker de Chikaboom publica en las plataformas conectadas a la hora programada. El agente nunca accede directamente a las API de las plataformas.

¿Hay límites de frecuencia en el endpoint MCP?

Cada renderizado tarda unos 200-400 ms según la complejidad de la plantilla. Por ahora no hay un límite estricto; el abuso provoca la suspensión automática de la clave. La herramienta por lotes reduce la sobrecarga en operaciones masivas.

¿Listo para conectar?

Inicia sesión, crea una clave de API en Ajustes y tu cliente de IA tendrá renderizado fiel a la marca como función nativa.

Iniciar sesión y crear clave