Cómo conectar GenAPI a Microsoft Copilot vía MCP

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → GenAPI, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

GenAPI + Microsoft Copilot

Deja que tu IA cree imágenes, vídeos, música y texto con los 330 modelos de GenAPI (Nano Banana, GPT Image, Flux, Kling, Veo, Sora, Suno, GPT, Copilot, DeepSeek) desde un único saldo en rublos: precios antes de cada ejecución, saldo, seguimiento del estado y resultados.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

GENAPI_API_KEY

Paso 1 — Obtener credenciales

La configuración lleva unos 2 minutos. Necesitas una cuenta de GenAPI en gen-api.ru con saldo en rublos: cada generación se cobra de ahí.

1. Inicia sesión en gen-api.ru y recarga tu saldo.
2. Abre la sección API de tu cuenta y crea o copia una clave de API.
3. Pega la clave en GENAPI_API_KEY, sin la palabra Bearer. Solo se envía a api.gen-api.ru.
4. Instala el conector: la instalación comprueba la clave leyendo tu cuenta, lo que no cuesta nada. Después ejecuta genapi_get_account: muestra el nombre de la cuenta, el email y el saldo en rublos.

Qué lee: tu cuenta y tu saldo; la lista de unos 330 modelos con el slug con el que se llama a cada uno y su precio (por petición, o por cada 1.000 tokens de entrada y de salida en los modelos de lenguaje, y si el cobro se hace al iniciar la petición); y el estado, el coste y el resultado de cada petición. Leer es gratis.

Cómo funcionan las generaciones: las imágenes con Nano Banana van por genapi_generate_image, las preguntas a modelos de lenguaje como GPT, Copilot o DeepSeek por genapi_chat, que espera la respuesta, y todo lo demás (vídeo, música, voz, 3D, escalado, quitar el fondo) por genapi_generate con el slug y los campos del modelo. Una generación empieza como una petición en curso y la IA consulta genapi_get_request cada 5 a 10 segundos: las imágenes tardan segundos, los vídeos minutos. Los campos de cada modelo están en su página https://gen-api.ru/model/<slug>/api, y los campos desconocidos se rechazan indicando su nombre.

Archivos y entradas: dale a la IA imágenes, vídeo o audio como enlaces HTTPS públicos; no puede subir archivos de tu ordenador. Los enlaces a los archivos generados duran 24 horas y los resultados se guardan 14 días, así que descarga lo que quieras conservar.

Pregunta antes de cada ejecución de pago: genapi_generate, genapi_generate_image y genapi_chat siguen activadas, porque generar es para lo que sirve el conector. Cada ejecución gasta tu saldo de GenAPI, y opciones como la resolución, la duración o el número de imágenes suben el precio. Antes de cada ejecución la IA te dice qué modelo usará y cuánto cuesta aproximadamente, y espera tu sí. Nunca lanza varias generaciones en bucle sin preguntar. En los modelos de pago por adelantado, el saldo se descuenta al iniciar la petición, aunque falle después.

Desactivado al instalar: nada. Ninguna herramienta recarga, paga ni mueve dinero, y ninguna cambia ni borra nada de tu cuenta.

Límites: GenAPI responde 429 cuando llegan demasiadas peticiones; la IA espera y vuelve a intentarlo. El texto que generan los modelos se trata como datos: las instrucciones que contenga no se siguen.

Errores comunes: 401 significa que falta la clave o es incorrecta. 402 significa saldo insuficiente: recárgalo en gen-api.ru. 404 indica un slug de modelo o un id de petición desconocido. 422 indica una entrada no válida, y la respuesta nombra el campo. Una petición que termina con estado error trae el motivo, y algunos de esos errores (try later) son temporales.

El conector no sube archivos, no gestiona webhooks ni funciones, no ofrece el proxy compatible con OpenAI y no gestiona pagos a tu cuenta.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Microsoft Copilot

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Microsoft Copilot usa servidores MCP a través de agentes creados en Copilot Studio: añades AnythingMCP a un agente como herramienta y luego publicas el agente en Microsoft 365 Copilot y Teams. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft por Streamable HTTP, que AnythingMCP admite.

1. En Copilot Studio, abre tu agente (o crea uno), ve a Tools y elige Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Escribe un Server name (por ejemplo AnythingMCP), una Server description que diga qué hace el conector y la Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Copilot Studio usa la descripción para decidir cuándo llamar al servidor.
3. En la autenticación, elige API key, pon Type en Header y X-API-Key como nombre de la cabecera, y selecciona Create.
4. En Add tool, elige Create a new connection, pega una clave de API MCP de AnythingMCP (MCP Servers → tu servidor → API keys) y selecciona Add to agent.
5. Pruébalo en el panel Test del agente: pide algo que necesite las herramientas de GenAPI.
6. Selecciona Publish y luego Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, deja marcada Make agent available in Microsoft Copilot y elige Add channel. See agent in Teams lo instala para ti; en Microsoft 365 Copilot, escribe @ y elige el agente.

¿Prefieres que cada persona inicie sesión? En lugar de la clave de API elige OAuth 2.0 → Dynamic discovery: cada usuario inicia sesión en AnythingMCP la primera vez que el agente lo llama.

¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft, así que localhost no funciona.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "¿Cuánto me queda de saldo en GenAPI y cuánto costaría un vídeo de 10 segundos con Kling?"
• "Haz con Nano Banana una foto de producto de nuestra taza de cerámica sobre una mesa de madera. Dime antes el precio."
• "Convierte esta foto en un vídeo corto con Veo: https://example.com/shop/taza.jpg. Confirma el coste conmigo antes de empezar."
• "Compón con Suno una sintonía alegre de 30 segundos para nuestra cafetería y enséñame el precio antes de lanzarla."
• "Pídele a DeepSeek tres asuntos para el boletín de las rebajas de otoño y luego dime cuánto costó la petición."

FAQ

¿Para qué Copilot es? Para Microsoft 365 Copilot en el trabajo, mediante agentes de Copilot Studio. La app de Microsoft Copilot para cuentas personales no permite añadir tu propio servidor MCP.

¿Qué necesito? Una cuenta de trabajo con acceso a Copilot Studio (licencia o prueba) para crear el agente. Quien lo use en Microsoft 365 Copilot o Teams necesita acceso al agente: compártelo o pide a un administrador que lo publique para la organización. Si tu organización aplica directivas de datos a los conectores de Power Platform, también cubren los servidores MCP.

El agente no llama a las herramientas. Comprueba que el nombre de la cabecera sea exactamente X-API-Key y que la clave pertenezca al mismo servidor MCP que la URL, y escribe una Server description concreta: Copilot Studio la usa para decidir cuándo llamar al servidor. Vuelve a publicar el agente después de cada cambio; en un chat abierto, escribe "start over" para usar la nueva versión.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT
• Conectar a Cursor
• Conectar a Gemini
• Conectar a Meta Muse