# Primeros pasos con el kit de herramientas de Docker MCP > [!NOTE] > Esta página describe la interfaz del kit de herramientas de MCP en Docker Desktop 4.62 y versiones posteriores. Las versiones anteriores tienen una interfaz de usuario diferente. Actualiza para seguir estas instrucciones exactamente. El kit de herramientas de Docker MCP facilita la configuración, gestión y ejecución de servidores contenedorizados de Model Context Protocol (MCP) en perfiles, y su conexión con agentes de IA. Ofrece valores predeterminados seguros y soporte para un ecosistema en crecimiento de clientes basados en LLM. Esta página te muestra cómo empezar rápidamente con el kit de herramientas de Docker MCP. ## Configuración Antes de comenzar, asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos para empezar con el kit de herramientas de Docker MCP. 1. Descarga e instala la última versión de [Docker Desktop](/get-started/get-docker/). 2. Abre la configuración de Docker Desktop y selecciona **Beta features**. 3. Selecciona **Enable Docker MCP Toolkit**. 4. Selecciona **Apply**. El **Learning center** de Docker Desktop proporciona guías paso a paso y recursos para ayudarte a comenzar con los productos y funciones de Docker. En la página de **MCP Toolkit**, la guía **Get started** te orienta en la instalación de un servidor MCP, la conexión de un cliente y la prueba de tu configuración. Como alternativa, sigue las instrucciones paso a paso de esta página: - [Crear un perfil](#crear-un-perfil) - Tu espacio de trabajo para organizar servidores - [Añadir servidores MCP a tu perfil](#añadir-servidores-mcp) - Selecciona herramientas del catálogo - [Conectar clientes](#conectar-clientes) - Vincula aplicaciones de IA a tu perfil - [Verificar conexiones](#verificar-conexiones) - Comprueba que todo funcione correctamente Una vez configuradas, tus aplicaciones de IA pueden utilizar todos los servidores de tu perfil. > [!TIP] > ¿Prefieres trabajar desde la terminal? Consulta [Usar el kit de herramientas de MCP desde la CLI](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/cli/) para obtener instrucciones sobre el uso de los comandos de `docker mcp`. ## Crear un perfil Los perfiles organizan tus servidores MCP en colecciones. Crea un perfil para tu trabajo: > [!NOTE] > Si estás actualizando desde una versión anterior del kit de herramientas de MCP, tus configuraciones de servidores existentes ya estarán en un perfil `default`. Puedes seguir utilizando el perfil predeterminado o crear nuevos perfiles para diferentes proyectos. 1. En Docker Desktop, selecciona **MCP Toolkit** y ve a la pestaña **Profiles**. 2. Selecciona **Create profile**. 3. Introduce un nombre para tu perfil (por ejemplo, "Frontend development"). 4. Opcionalmente, añade servidores y clientes ahora, o añádelos más tarde. 5. Selecciona **Create**. Tu nuevo perfil aparecerá en la lista de perfiles. ## Añadir servidores MCP {#añadir-servidores-mcp} 1. En Docker Desktop, selecciona **MCP Toolkit** y ve a la pestaña **Catalog**. 2. Explora el catálogo y selecciona los servidores que deseas añadir. 3. Selecciona el botón **Add to** y elige si deseas añadir los servidores a un perfil existente o crear un perfil nuevo. Si un servidor requiere configuración, aparecerá la etiqueta **Configuration Required** junto al nombre del servidor. Debes completar la configuración obligatoria antes de poder utilizar el servidor. Has añadido correctamente servidores MCP a tu perfil. A continuación, conecta un cliente MCP para utilizar los servidores de tu perfil. ## Conectar clientes Para conectar un cliente al kit de herramientas de MCP: 1. En Docker Desktop, selecciona **MCP Toolkit** y ve a la pestaña **Clients**. 2. Busca tu aplicación en la lista. 3. Selecciona **Connect** para configurar el cliente. Si tu cliente no figura en la lista, puedes conectar el kit de herramientas de MCP manualmente a través de `stdio` configurando tu cliente para que ejecute el gateway con tu perfil: ```plaintext docker mcp gateway run --profile my_profile ``` Por ejemplo, si tu cliente usa un archivo JSON para configurar servidores MCP, puedes añadir una entrada como: ```json {title="Example configuration"} { "servers": { "MCP_DOCKER": { "command": "docker", "args": ["mcp", "gateway", "run", "--profile", "my_profile"], "type": "stdio" } } } ``` Consulta la documentación de la aplicación que estés utilizando para obtener instrucciones sobre cómo configurar servidores MCP manualmente. ## Verificar conexiones Consulta la sección correspondiente para obtener instrucciones sobre cómo verificar que tu configuración funciona: - [Claude Code](#claude-code) - [Claude Desktop](#claude-desktop) - [OpenAI Codex](#codex) - [Continue](#continue) - [Cursor](#cursor) - [Gemini](#gemini) - [Goose](#goose) - [LM Studio](#lm-studio) - [OpenCode](#opencode) - [Sema4.ai](#sema4) - [Visual Studio Code](#vscode) - [Zed](#zed) ### Claude Code Si configuraste el kit de herramientas de MCP para un proyecto específico, navega al directorio del proyecto correspondiente. Luego ejecuta `claude mcp list`. La salida debería mostrar `MCP_DOCKER` con el estado "connected": ```console $ claude mcp list Checking MCP server health... MCP_DOCKER: docker mcp gateway run - ✓ Connected ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```console $ claude "Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas" ``` ### Claude Desktop Reinicia Claude Desktop y comprueba el menú de **Search and tools** en la entrada del chat. Deberías ver el servidor `MCP_DOCKER` en la lista y habilitado: ![Claude Desktop](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/claude-desktop.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### Codex Ejecuta `codex mcp list` para ver los servidores MCP activos y sus estados. El servidor `MCP_DOCKER` debería aparecer en la lista con el estado "enabled": ```console $ codex mcp list Name Command Args Env Cwd Status Auth MCP_DOCKER docker mcp gateway run - - enabled Unsupported ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```console $ codex "Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas" ``` ### Continue Inicia la interfaz de usuario de terminal de Continue ejecutando `cn`. Usa el comando `/mcp` para ver los servidores MCP activos y sus estados. El servidor `MCP_DOCKER` debería aparecer en la lista con el estado "connected": ```plaintext MCP Servers ➤ 🟢 MCP_DOCKER (🔧75 📝3) 🔄 Restart all servers ⏹️ Stop all servers 🔍 Explore MCP Servers Back ↑/↓ to navigate, Enter to select, Esc to go back ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```console $ cn "Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas" ``` ### Cursor Abre Cursor. Si configuraste el kit de herramientas de MCP para un proyecto específico, abre el directorio del proyecto correspondiente. A continuación, ve a **Cursor Settings > Tools & MCP**. Deberías ver `MCP_DOCKER` en **Installed MCP Servers**: ![Cursor](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/cursor.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### Gemini Ejecuta `gemini mcp list` para ver los servidores MCP activos y sus estados. El servidor `MCP_DOCKER` debería aparecer en la lista con el estado "connected". ```console $ gemini mcp list Configured MCP servers: ✓ MCP_DOCKER: docker mcp gateway run (stdio) - Connected ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```console $ gemini "Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas" ``` ### Goose **Aplicación de escritorio** Abre la aplicación de escritorio de Goose y selecciona **Extensions** en la barra lateral. En **Enabled Extensions**, deberías ver una extensión llamada `Mcpdocker`: ![Goose desktop app](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/goose.avif) **CLI** Ejecuta `goose info -v` y busca una entrada llamada `mcpdocker` en las extensiones. El estado debería mostrar `enabled: true`: ```console $ goose info -v … mcpdocker: args: - mcp - gateway - run available_tools: [] bundled: null cmd: docker description: The Docker MCP Toolkit allows for easy configuration and consumption of MCP servers from the Docker MCP Catalog enabled: true env_keys: [] envs: {} name: mcpdocker timeout: 300 type: stdio ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### LM Studio Reinicia LM Studio e inicia un nuevo chat. Abre el menú de integraciones y busca una entrada llamada `mcp/mcp-docker`. Usa el interruptor para habilitar el servidor: ![LM Studio](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/lm-studio.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### OpenCode El archivo de configuración de OpenCode (en `~/.config/opencode/opencode.json` por defecto) contiene la configuración para el kit de herramientas de MCP: ```json { "mcp": { "MCP_DOCKER": { "type": "local", "command": ["docker", "mcp", "gateway", "run"], "enabled": true } }, "$schema": "https://opencode.ai/config.json" } ``` Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```console $ opencode "Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas" ``` ### Sema4.ai Studio {#sema4} En Sema4.ai Studio, selecciona **Actions** en la barra lateral, luego selecciona la pestaña **MCP Servers**. Deberías ver Docker MCP Toolkit en la lista: ![Docker MCP Toolkit in Sema4.ai Studio](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/images/sema4-mcp-list.avif) Para usar el kit de herramientas de MCP con Sema4.ai, añádelo como una acción de agente. Busca el agente que deseas conectar al kit de herramientas de MCP y abre el editor del agente. Selecciona **Add Action**, habilita Docker MCP Toolkit en la lista y luego guarda tu agente: ![Editing an agent in Sema4.ai Studio](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/sema4-edit-agent.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### Visual Studio Code {#vscode} Abre Visual Studio Code. Si configuraste el kit de herramientas de MCP para un proyecto específico, abre el directorio del proyecto correspondiente. A continuación, abre el panel de **Extensions**. Deberías ver el servidor `MCP_DOCKER` en la lista de servidores MCP instalados. ![MCP_DOCKER installed in Visual Studio Code](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/vscode-extensions.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ### Zed Inicia Zed y abre la configuración del agente: ![Opening Zed agent settings from command palette](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/zed-cmd-palette.avif) Asegúrate de que `MCP_DOCKER` esté en la lista y habilitado en la sección de MCP Servers: ![MCP_DOCKER in Zed's agent settings](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/get-started/images/zed-agent-settings.avif) Prueba la conexión enviando un prompt que invoque uno de tus servidores MCP instalados: ```plaintext Usa el servidor MCP de GitHub para mostrarme mis pull requests abiertas ``` ## Lecturas adicionales - [Perfiles de MCP](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/profiles/) - [Kit de herramientas de MCP](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/toolkit/) - [Catálogo de MCP](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/catalog/) - [Gateway de MCP](/ai/mcp-catalog-and-toolkit/mcp-gateway/)