Cómo conectar un bucket de S3 a ChatGPT

Bucket de S3 en ChatGPT

Respuesta corta: añade el bucket a AnythingMCP como un conector de File Search con una clave que solo pueda listarlo y leerlo. AnythingMCP indexa el texto completo de los documentos bajo el prefijo que elijas y mantiene el índice sincronizado. Después, conecta AnythingMCP a ChatGPT en la web. ChatGPT puede encontrar archivos por nombre y por contenido, leer las páginas que necesite y entregarte el propio archivo, adjunto o como enlace de descarga temporal. Nunca se escribe nada en el bucket.

Un asistente de IA no puede abrir un bucket de S3 por sí solo, y si pudiera, tendría que descargar todos los archivos para responder una sola pregunta. El índice es lo que hace que una pregunta como "¿cuánto cuesta el artículo NT-601 en la lista de precios actual?" se responda en segundos.

Qué necesitas

• El endpoint: vacío para Amazon S3, por ejemplo https://fra1.digitaloceanspaces.com para DigitalOcean Spaces, o la URL de tu MinIO.
• La región y el nombre del bucket.
• Una clave de acceso que solo pueda listar y leer este bucket.
• Un espacio de trabajo de AnythingMCP: AnythingMCP Cloud (7 días gratis) o tu propia instalación autoalojada.

S3 no tiene carpetas reales: las "carpetas" que ves en el asistente son prefijos de clave, y el que elijas limita lo que se indexa. Funcionan Amazon S3, DigitalOcean Spaces, MinIO, Wasabi, Hetzner Object Storage y Backblaze B2.

Configúralo

Paso 1 — Configura el conector de File Search

En AnythingMCP, abre el Marketplace y elige S3 bucket (File Search), o abre Connectors → New → File Search y elige S3. Un asistente breve te guía; no hay un formulario largo que rellenar.

1. Conectar. Introduce el endpoint (vacío para Amazon S3), la región, el bucket, la clave de acceso con su secreto y el prefijo que quieras usar, por ejemplo invoices/.
2. Probar. AnythingMCP se conecta, inicia sesión y lista la carpeta antes de guardar nada, y muestra una lista de comprobación (dirección, accesibilidad, cifrado, identidad del servidor, inicio de sesión, carpeta) con lo que debes corregir cuando falla un paso.
3. Escanear. Haz clic en Scan folder. AnythingMCP lista la carpeta sin indexarla todavía y muestra un árbol con el número de archivos de cada subcarpeta, los tipos de archivo y los años. Las carpetas que parecen archivos históricos (Alt, Old, Archive, Backup) ya vienen desmarcadas, de modo que ChatGPT nunca cite un documento obsoleto. Una barra compara tu selección con tu plan mientras marcas carpetas, tipos de archivo o un límite de antigüedad; cuando la selección supera el plan, desmarca más elementos o mejora de plan.
4. Describir. AnythingMCP redacta la descripción del conector a partir del escaneo, por ejemplo "Facturas y albaranes archivados de proveedores, PDF, 2023–2026". Este texto le indica a ChatGPT qué contiene la carpeta y cuándo buscar en ella. Si hay un modelo de IA configurado en el servidor, el asistente puede redactarla con IA e indica exactamente qué se envía (nombres de carpetas, nombres de archivos, los primeros 2000 caracteres de hasta 20 archivos de muestra, con los datos personales enmascarados); si no, el borrador se genera a partir de la estructura de carpetas. Edítala como quieras.
5. Activar. Elige el prefijo de las herramientas, el intervalo de sincronización y los servidores MCP que recibirán el conector, y haz clic en Activate.

La primera sincronización empieza de inmediato y se ejecuta en un servicio en segundo plano independiente: ChatGPT y tus otros conectores siguen respondiendo a toda velocidad mientras tanto. La pestaña Files del conector muestra su progreso: archivos encontrados, indexados y omitidos, la última y la próxima sincronización, y un botón Sync now.

Paso 2 — Copia la URL del servidor

En MCP Servers, abre el servidor que elegiste en el asistente y copia su URL.

Paso 3 — Añade el conector en ChatGPT

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

ChatGPT añade los servidores MCP como plugins en su página Plugins, en la web y en los planes de pago. Ya no hace falta el modo desarrollador. En un espacio de trabajo Business solo pueden añadirlo los administradores y propietarios; en Enterprise y Edu, un administrador puede conceder el permiso Create plugins with MCPs.

1. Ve a chatgpt.com/plugins, haz clic en Add y luego en Add custom MCP server.
2. Introduce un nombre, p. ej. Name: S3 documents.
3. En Connection, introduce la Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID y deja Authentication en OAuth.
4. Selecciona I understand and want to continue y luego Create as a plugin. Cuando ChatGPT te lo pida, inicia sesión en AnythingMCP y permite el acceso.
5. Instala el nuevo plugin desde tus plugins personales, luego escribe @ en un chat y selecciónalo.

Paso 4 — Pregunta

Empieza un chat nuevo y pregunta por el contenido de tus archivos. ChatGPT busca primero en el índice, abre las páginas que coinciden y responde con el nombre del archivo, la página y la fecha del archivo, para que puedas comprobar la fuente.

Qué puede hacer ChatGPT con los archivos

<prefix> es el prefijo de las herramientas que eliges en el asistente, por ejemplo pricelists. Todas las herramientas, salvo _share_file, son de solo lectura.

Archivos compatibles: el texto se extrae de más de 100 tipos de archivo: PDF (página por página); Word, Excel y PowerPoint, incluidas las variantes con macros y plantillas y .xlsb; OpenDocument; Outlook .msg, .eml y .mbox con el texto de sus adjuntos; .rtf, .epub, .xps; Apple Pages, Numbers y Keynote (a través de su vista previa en PDF); .svg y el texto de los planos CAD .dxf; CSV, Markdown, HTML, XML, JSON, YAML, calendarios y contactos; y código fuente. Cualquier otro archivo se sigue encontrando por nombre, y las páginas de PDF y las imágenes se pueden mostrar a la IA como imágenes. Los PDF escaneados sin capa de texto se leen con OCR en Enterprise.

Prompts para probar en ChatGPT

• "Busca en el prefijo de facturas todas las facturas de Nordtor de 2025 y suma los totales."
• "Encuentra el albarán del pedido 4711-200 y dime qué se entregó."
• "¿Qué documentos del bucket mencionan el contrato marco con Kessler?"
• "Dame el PDF del informe mensual más reciente como enlace de descarga."

Cómo funciona la sincronización

Cada objeto lleva un ETag. AnythingMCP lo compara con el de la última ejecución y descarga solo los objetos nuevos y modificados. Los archivos cuyo contenido es idéntico al de la versión indexada se reconocen por su suma de verificación (SHA-256) y no se vuelven a procesar. Los archivos eliminados salen del índice. Un archivo que no se puede leer se reintenta en las siguientes sincronizaciones y, tras tres fallos (de inmediato en el caso de archivos protegidos con contraseña), sigue pudiendo encontrarse por nombre, con el motivo indicado en la pestaña Files.

La sincronización se ejecuta en su propio servicio en segundo plano, separado del servidor que responde a ChatGPT: una primera sincronización grande no ralentiza tus preguntas, y la búsqueda sigue funcionando con el último índice mientras se sincroniza.

Cuando la carpeta supera tu plan, la sincronización se pausa antes de descargar nada en lugar de indexar solo una parte: la pestaña Files muestra cuántos archivos contiene ahora la carpeta frente a los de tu plan, ChatGPT sigue buscando en los archivos ya indexados y se le avisa de que pueden faltar los más recientes, y tú puedes desmarcar carpetas o mejorar de plan. Una carpeta en pausa se vuelve a comprobar una vez al día y se reanuda por sí sola cuando cabe.

Seguridad

• Solo lectura. El conector solo lista y lee. No tiene ninguna herramienta que escriba, renombre o elimine en el bucket.
• Solo tu espacio de trabajo. El índice se almacena por espacio de trabajo y cada consulta se limita a él, tanto por la aplicación como por la base de datos (Row-Level Security).
• Las credenciales se almacenan cifradas y solo se descifran en el servicio de sincronización en segundo plano. ChatGPT y tus compañeros nunca las ven.
• Quién ve qué depende de tus roles MCP: un rol sin las herramientas de archivos no las ve. En Enterprise también puedes permitir o denegar carpetas por rol.
• El contenido de los archivos son datos. Las herramientas indican al modelo que nunca siga instrucciones que encuentre dentro de un archivo.
• Una clave para un solo bucket. Dale a AnythingMCP una clave que solo pueda listar y leer este bucket, no la clave principal de tu cuenta.
• AnythingMCP Cloud solo se conecta a servidores de internet pública: se rechaza un host de una red privada, también tras una redirección. Un servidor de la red de tu oficina debe ser accesible desde el exterior, o bien ejecutas AnythingMCP autoalojado junto a él.

Límites por plan

Autoalojado: Starter incluye un conector de File Search con hasta 500 archivos, Team tres conectores con 2.000 archivos, Enterprise no tiene límite y sincroniza hasta cada 5 minutos; el archivo más grande lo define FILES_MAX_FILE_BYTES (100 MB por defecto). File Search autoalojado necesita una licencia de pago o la prueba de 30 días, que tiene los límites de Team; la edición Community gratuita no incluye File Search después de la prueba. Todos los planes.

Preguntas frecuentes

¿Funciona el plan gratuito de ChatGPT con servidores MCP personalizados? OpenAI documenta los servidores MCP personalizados solo para los planes de pago; el plan Free no figura en su lista.

¿Funciona con DigitalOcean Spaces, MinIO o Wasabi? Sí. Introduce el endpoint del proveedor, por ejemplo https://fra1.digitaloceanspaces.com para Spaces o la URL de tu MinIO; déjalo vacío para Amazon S3.

¿Qué permisos necesita la clave? Listar y leer este bucket, nada más. El conector nunca escribe en el bucket.

¿Puede AnythingMCP Cloud acceder a un MinIO de la red de nuestra oficina? No. En Cloud, el endpoint debe estar en internet pública. Ejecuta AnythingMCP autoalojado junto a un MinIO privado.

¿Copia AnythingMCP todo el bucket? No. AnythingMCP conserva el texto extraído, no los archivos. Un archivo solo se vuelve a leer cuando ha cambiado o cuando pides el propio archivo.

¿Se usa búsqueda vectorial? No. En los documentos de empresa se buscan nombres, códigos y números exactos, y ahí la búsqueda por palabras clave con resultados a nivel de página es más fiable que los embeddings.

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