Cómo conectar OpenRouter a Microsoft Copilot vía MCP

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

OpenRouter + Microsoft Copilot

OpenRouter, una sola API para cientos de modelos de IA: busca en el catálogo de modelos con precios, proveedores, benchmarks y rankings, comprueba lo que ha gastado la clave, consulta generaciones pasadas y envía chat completions, embeddings y peticiones de imágenes a cualquier modelo.

Requisitos previos

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

OPENROUTER_API_KEY

Paso 1 — Obtener credenciales

La configuración lleva unos 2 minutos. Necesitas una cuenta de OpenRouter.

1. Inicia sesión en https://openrouter.ai y añade crédito en Settings, Credits. Los modelos gratuitos :free funcionan sin crédito, con límites diarios.
2. Abre Settings, API Keys (https://openrouter.ai/settings/keys), haz clic en Create Key, ponle un nombre y, muy recomendable, un credit limit: la clave puede gastar el saldo de la cuenta hasta ese límite.
3. Pega la clave, que empieza por sk-or-v1-, en OPENROUTER_API_KEY. Se envía como Authorization: Bearer. Una management key no sirve aquí. Las peticiones llevan las cabeceras HTTP-Referer y X-OpenRouter-Title, que identifican a AnythingMCP como app que llama en OpenRouter.
4. Instala el conector y ejecuta openrouter_get_current_key para comprobar la clave.

Qué lee (gratis):

• El catálogo de modelos con openrouter_list_models: ids de modelo, longitud de contexto, precios, modalidades de entrada y salida, parámetros admitidos y soporte de reasoning, con filtros como q, category, supported_parameters=tools, max_price y context y ordenación en el servidor como sort=pricing-low-to-high. openrouter_list_user_models muestra los modelos que esta clave puede usar de verdad según las preferencias de proveedores, los ajustes de privacidad y los guardrails de la cuenta.
• Un modelo con openrouter_get_model, los endpoints de proveedores que lo sirven con openrouter_list_model_endpoints (precio, límites de contexto y salida, cuantización, estado, uptime, latencia y throughput de los últimos 30 minutos) y openrouter_list_providers para slugs de proveedores, sede, países de los centros de datos y enlaces a sus políticas.
• Calidad y popularidad: openrouter_list_benchmarks (Artificial Analysis, Design Arena y las evals propias de OpenRouter) y openrouter_get_model_rankings (los 50 modelos con más tokens por día, semana o mes, datos desde 2025-01-01).
• Gasto: openrouter_get_current_key muestra el límite de la clave, limit_remaining, el consumo de hoy, esta semana, este mes y el total, los presupuestos y el estado del nivel gratuito. openrouter_get_generation da el coste exacto, los tokens, la latencia y el proveedor de una llamada (su id es el id de la completion y puede tardar unos segundos en aparecer), y openrouter_get_generation_content el prompt y la salida guardados cuando el registro de prompts está activo.

Qué cuesta dinero: openrouter_chat_completion (con model y messages; models añade alternativas, provider dirige el enrutamiento por orden, only, precio o throughput, data_collection: deny o zdr, response_format pide JSON, reasoning fija el esfuerzo), openrouter_create_embeddings y openrouter_generate_image (devueltas como imágenes). Se cobran a la cuenta salvo que se use un modelo :free. Todas las herramientas vienen activadas al instalar, así que la IA confirma el modelo y el propósito antes de llamadas grandes o repetidas y fija max_completion_tokens para limitar una respuesta.

Formatos de datos: los ids de modelo son author/slug (openai/gpt-4o), con las variantes :free (gratis, con límite de frecuencia), :online (búsqueda web), :nitro (proveedor más rápido), :floor (más barato) y :thinking. Los precios del catálogo son cadenas en USD por token ("0.0000025" equivale a 2,50 USD por millón de tokens); request e image son por petición o por imagen. Los filtros max_price y el max_price del enrutamiento usan USD por millón de tokens. Costes y consumo en las respuestas de clave y generaciones están en USD. Una completion devuelve choices[0].message.content, un finish_reason (stop, length cuando se alcanzó el tope de tokens, tool_calls, content_filter), usage con el recuento de tokens y cost, y provider. created está en segundos Unix; las fechas son UTC.

Paginación: las herramientas de lista de modelos devuelven 50 modelos por defecto; la IA pasa offset 50, 100, etc. con el mismo limit hasta que una página vuelve más corta, y prefiere filtros y sort a leer todo el catálogo.

Límites: los modelos :free permiten 20 peticiones por minuto y 50 al día, o 1.000 al día cuando se han comprado alguna vez 10 USD de crédito. Los modelos de pago están limitados por el saldo de la cuenta, el credit limit de la clave y los presupuestos que haya fijado un administrador de la organización. Los benchmarks permiten 30 peticiones por minuto y clave.

Errores comunes: 401 indica una clave no válida o desactivada. 402 significa crédito insuficiente o el límite de la clave agotado (error.metadata.limit_source dice cuál; añade crédito o sube el límite). 403 es un bloqueo de guardrail o moderación, 404 un modelo o una generación desconocidos, 408 un timeout, 429 un límite de frecuencia (espera o usa una variante de pago), 502 un fallo del proveedor del modelo y 503 ningún proveedor que cumpla los requisitos de enrutamiento (relaja provider). Un error del proveedor durante la generación puede llegar con HTTP 200 y un objeto error; se notifica como llamada fallida.

El conector no muestra el saldo de toda la cuenta, informes de actividad ni analíticas y no gestiona claves, porque eso necesita una management key aparte. Tampoco expone streaming, el antiguo endpoint de text completions, lotes, vídeo ni audio.

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 OpenRouter.
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

• "¿Qué modelos con tool calling y al menos 128K de contexto cuestan menos de 1 USD por millón de tokens de entrada?"
• "Compara los proveedores que sirven deepseek/deepseek-chat por precio, uptime y throughput."
• "¿Cuánto ha gastado esta clave de API este mes y cuánto queda de su límite?"
• "Pide a google/gemini-2.5-flash que resuma este texto en cinco puntos, con un máximo de 500 tokens de salida."
• "¿Qué modelos están en el top 10 por tokens esta semana y cómo puntúan en los benchmarks de programación?"

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