Integración MCP

Conecta Herramientas de IA

Dale a Claude Desktop, ChatGPT, Cursor y otras herramientas de IA acceso directo a tus datos de Baseline Labs.

¿Qué es MCP?

El Protocolo de Contexto de Modelo permite que los asistentes de IA llamen a herramientas en tu nombre. En lugar de copiar y pegar entre aplicaciones, tu IA busca, genera reportes y gestiona proyectos a través de tu cuenta, utilizando los mismos créditos y permisos que tu sesión del navegador.

Configuración

Conecta en 2 minutos

Necesitas una clave API. Crea una en tu consola de desarrollador, luego pega la configuración a continuación en tu cliente MCP.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) Recomendado

{
  "mcpServers": {
    "baseline-labs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://baselinelabs.ai/mcp/",
        "--header",
        "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_HEADER": "Bearer bl_your_key"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop no habla MCP HTTP de forma nativa — mcp-remote es un pequeño shim npx que conecta stdio a nuestro endpoint HTTPS. Requiere Node.js instalado localmente. El token va en env (no directamente en la cadena de encabezado) para evitar el bug de entrecomillado de argumentos de Claude Desktop con espacios.

Claude.ai (web) y otros clientes basados en URL

{
  "mcpServers": {
    "baseline-labs": {
      "url": "https://baselinelabs.ai/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer bl_your_key"
      }
    }
  }
}

ChatGPT, Cursor, etc.

Server URL:  https://baselinelabs.ai/mcp/
Auth:        Bearer bl_your_key

Configuración interactiva: La pestaña MCP en tu consola genera la configuración con tu clave real prellenada y muestra el estado de las herramientas en vivo.

Herramientas

28 herramientas disponibles

Una vez conectado, tu herramienta de IA puede llamar a cualquiera de estas. Las herramientas de solo lectura son gratuitas; las herramientas que desencadenan nuevo trabajo cuestan créditos (tu IA verá el costo antes de ejecutar).

Categoría	Herramientas	Descripción
Proyectos	`list_saves` `get_save` `create_save`	Gestiona proyectos de análisis
Búsqueda	`search` `get_search_result` `list_saved_queries` `get_ranked_keywords` `parse_business_info`	Consulta en Google, GPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, Claude, DeepSeek
Reportes	`list_report_templates` `create_report_template` `run_report` `get_report` `get_report_queries` `list_reports`	Monitorea rankings de palabras clave
Marca	`create_mention_scan` `get_mention_scan` `list_mention_scans` `get_mention_records` `list_brand_templates` `run_brand_report` `get_brand_report`	Monitoreo de sentimiento y menciones
Análisis	`get_backlinks` `get_referring_domains` `get_analytics`	Gráfico de enlaces y datos de uso
Schema	`generate_schema` `list_rolling_domains` `get_domain_schema`	Generación de schema JSON-LD
Cuenta	`get_account`	Saldo e información de cuenta

Programático

Usa desde Python

También puedes llamar al servidor MCP mediante programación usando cualquier biblioteca cliente MCP:

python

from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async def main():
    async with streamablehttp_client(
        "https://baselinelabs.ai/mcp/",
        headers={"Authorization": "Bearer bl_your_key"}
    ) as (read, write, _):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()

            # List your projects
            result = await session.call_tool("list_saves", {})
            print(result)

O salta MCP completamente y usa la API REST directamente — no se requiere biblioteca.

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Hi, I'm George.