Conectar OpenAI MCP con Microsoft Copilot

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

OpenAI API + Microsoft Copilot

Deja que tu IA use la OpenAI API con tu propia clave: consulta modelos GPT a través de la Responses API, analiza imágenes desde un enlace, genera y edita imágenes que aparecen directamente en el chat, crea embeddings, revisa contenido con moderación y lee modelos, archivos y trabajos batch.

Requisitos previos

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

OPENAI_API_KEY

Paso 1 — Obtener credenciales

1. Inicia sesión en https://platform.openai.com y añade crédito en Settings, Billing. La API es de prepago: una suscripción a ChatGPT no incluye acceso a la API.
2. Abre https://platform.openai.com/api-keys, haz clic en Create new secret key, elige el proyecto y copia la clave. Empieza por sk- y solo se muestra una vez.
3. Pega la clave en OPENAI_API_KEY tal como la muestra OpenAI (sin la palabra Bearer) e instala el conector. La clave solo se envía a OpenAI.
4. Opcional: configura OPENAI_ORGANIZATION (el Organization ID en Settings, Organization, General, empieza por org-) solo si el usuario de la clave pertenece a varias organizaciones, y OPENAI_PROJECT (el Project ID en Settings, Project, General, empieza por proj_) solo para contabilizar el uso en un proyecto concreto. Si no, déjalos vacíos: un valor que no coincide con la clave se rechaza con 401.
5. Para las herramientas de imágenes, verifica tu organización en Settings, Organization, General, Verify Organization. Sin verificación, los modelos de imagen GPT responden 403.
6. Ejecuta openai_list_models. No cuesta nada y muestra qué modelos puede usar tu clave.

Facturación: cada llamada a un modelo se cobra a la cuenta de OpenAI de tu clave. La moderación y las listas de modelos, archivos y batches son gratuitas. El conector usa valores predeterminados económicos salvo que pidas más: gpt-6-luna para texto (unos 0,10 $ por millón de tokens de entrada y 0,50 $ por millón de tokens de salida) y gpt-image-1-mini con calidad media para imágenes (unos 0,01 $ cada una). Los modelos de texto más potentes cuestan de 20 a 100 veces más, y la búsqueda web se cobra por búsqueda.

Qué hace: consulta modelos de OpenAI a través de la Responses API (texto, imágenes por enlace, búsqueda web, salida estructurada), genera y edita imágenes que aparecen en el chat, crea embeddings de hasta 20 textos a la vez, revisa texto e imágenes con moderación y lee tus modelos, archivos y trabajos de la Batch API iniciados en otro lugar.

Primero confirma: cada imagen cuesta dinero, así que la IA te pide confirmación antes de cada llamada a openai_generate_image o openai_edit_image y crea una sola imagen salvo que quieras más. openai_delete_file está desactivada al instalar; una vez activada, también pide confirmación antes, y un archivo borrado no se puede recuperar.

Errores frecuentes: 401 significa que la clave es incorrecta o está revocada, o que el ID de organización o de proyecto no coincide con ella. 403: la organización no está verificada (modelos de imagen), o el modelo o la región no están disponibles para ella. 404 model_not_found: revisa openai_list_models. 429 insufficient_quota: no queda crédito o se alcanzó el límite de gasto, así que añade crédito. 429 rate_limit_exceeded: espera y reintenta una vez. 400 moderation_blocked o content_policy_violation: el sistema de seguridad de OpenAI rechazó el prompt.

El conector no cubre chat completions (la Responses API cubre lo mismo), audio (voz y transcripción), realtime, vídeo, subida y descarga de archivos, creación de batches, fine-tuning, vector stores, assistants ni la admin API.

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 OpenAI API.
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

• "Mira la foto del producto en este enlace y escribe una descripción breve y cercana para nuestra tienda online."
• "Genera una imagen de una taza de café de cerámica sobre una mesa de madera para una publicación en redes, pero muéstrame antes el modelo y el coste estimado."
• "Revisa estos cinco comentarios de clientes con moderación y dime cuáles se marcan y por qué."
• "¿Qué modelos de OpenAI puede usar nuestra clave y alguno tiene anunciada una fecha de retirada?"

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