Quien escribe «figma mcp server» o «jira mcp server» en el buscador suele buscar lo mismo: una conexión entre una herramienta que usa a diario y el asistente de IA en el que ya trabaja. En una de estas cuatro búsquedas lo que se busca no existe en esa forma, y en otras dos la guía evidente pasa de largo por la instalación oficial. Así que vamos por orden, con lo que realmente hay.
Para qué sirve esa conexión#
Un servidor MCP es un puente. A un lado hay un programa con datos, al otro un asistente de IA, y entre ambos corre un protocolo definido con el que el asistente puede preguntar y ejecutar acciones. Sin ese puente copias los contenidos a mano. Con él dices «mira esto» y te refieres a tu archivo real, tu ticket real, tu merge request real.
La diferencia en el día a día es mayor de lo que parece. Un asistente que solo ve tu diseño de Figma como captura adivina espaciados y colores. Uno que llega al archivo por una conexión lee los valores reales. Ahí es donde un juguete simpático se convierte en algo que ahorra trabajo.
Figma: dos vías, y la local no es la recomendada#
Figma incluye un servidor en la aplicación de escritorio. Lo activas una vez en Dev Mode y a partir de ahí arranca junto con el archivo y escucha en local en http://127.0.0.1:3845/mcp. Esa conexión local no necesita clave de API.
Una salvedad que conviene decir, porque suele omitirse: aquí lo local es solo el punto de conexión. Lo que el asistente lee de tu archivo lo procesa después como cualquier otro contexto, y con un asistente en la nube eso significa que va a su proveedor. «Funciona en local» describe la vía de conexión, no es una garantía de protección de datos.
Junto a esa vía existe un servidor remoto, y Figma lo recomienda ahora como camino estándar. Para Claude Code el atajo es el plugin oficial:
claude plugin install figma@claude-plugins-official
Lo que llega son componentes, variables e información de estilos. Las asignaciones de Code Connect llegan también si esa integración está configurada en tu proyecto, y si no, no.
Y luego hay requisitos que deciden si la conexión te sirve siquiera. El servidor remoto está disponible en todos los planes y para todos los asientos. El servidor de la aplicación de escritorio exige un plan de pago y un asiento Dev o Full. Code Connect requiere además un plan Organization o Enterprise, también con asiento Dev o Full. Cuánto puedes consultar depende asimismo del plan y del asiento. Así que quien esté en el plan gratuito avanza por la vía remota, no por la local.
Jira: un servidor propio para eso no existe#
Aquí es donde la mayoría de las guías se vuelven imprecisas. Atlassian no ofrece un servidor oficial separado para Jira. Hay un servidor para toda la casa, y Jira está dentro, junto con Confluence, Jira Service Management, Bitbucket Cloud y Compass. (Existen servidores de terceros, pero no son la conexión oficial.)
Así que quien busca «jira mcp server» en realidad está configurando el servidor de Atlassian. Lo mismo vale para «confluence mcp server» y «atlassian mcp server»: tres búsquedas para la misma cosa.
El acceso merece una mirada atenta, porque «OAuth o token de API, elige» no es exacto. La opción depende del producto: Jira Service Management y Bitbucket Cloud solo funcionan con token de API, y Compass solo con OAuth 2.1. Además, el acceso por token de API tiene que autorizarlo antes el administrador de tu organización. Según la vía que tomes, solo tendrás disponible una parte de las funciones. Quien no lo comprueba antes configura la conexión y se extraña de que falte la mitad.
Cuando encaja, la ganancia es justo esa combinación: un asistente puede leer un ticket con la página de Confluence que hay detrás, en vez de ver ambas cosas por separado.
GitLab: oficial, pero sujeto a requisitos#
GitLab tiene su propio servidor, integrado en la aplicación. Llegó con la versión 18.3 como experimento, desde la 18.6 está en beta, y con la 18.6 llegó también el transporte HTTP directo. Beta significa aquí lo que dice: cuenta con que los detalles sigan cambiando.
Se conecta por HTTP en la dirección de tu instancia:
https://<tu-instancia-gitlab>/api/v4/mcp
El acceso es lo que importa, y aquí está el error que muchas guías repiten: la vía documentada oficialmente funciona con OAuth 2.0 y registro dinámico de cliente, no con un personal access token que crees tú. Quien busca «crear un token con permiso api» está siguiendo una guía de otras interfaces de GitLab, no de esta.
A eso se suman requisitos que suelen quedar fuera: GitLab Duo tiene que estar disponible, las funciones beta y experimentales tienen que estar habilitadas, y el acceso MCP tiene que estar activado. Quien prefiera pasar por una capa intermedia puede usar mcp-remote como proxy, lo que exige Node.js en versión 20 o superior. La vía HTTP directa es la recomendada y no necesita esa dependencia.
Playwright: el asistente maneja el navegador#
Playwright es el caso distinto de esta ronda, porque no es un almacén de datos sino una herramienta de control del navegador. Microsoft publica el servidor oficial; a diferencia del de Atlassian, no es un servicio alojado sino que se ejecuta en tu propio equipo. Una vez conectado, un asistente puede abrir páginas, hacer clic, rellenar formularios y contarte qué ha encontrado.
Lo más interesante no es tanto automatizar pruebas como poder mandar a un asistente a mirar. «Abre la página y dime si el formulario se envía» era antes una instrucción que necesitaba una persona. El servidor devuelve instantáneas estructuradas de la página en lugar de simples capturas. Esa es la base con la que el asistente puede hacer clic con precisión; no sustituye a una auditoría real de accesibilidad según WCAG, aunque el formato de los datos lo recuerde.
Qué merece la pena para una empresa#
Ubicación honesta: estas cuatro conexiones son herramientas para desarrolladores. Si en tu empresa nadie trabaja con Figma, Jira o GitLab, no te aportan nada.
Lo interesante es el principio que hay detrás. Un servidor MCP no se limita al software de desarrollo. El mismo puente se puede construir hacia un sistema de gestión de almacén, un sistema de reservas, un fichero de clientes. La diferencia es que los grandes proveedores ya entregan su puente hecho, y un programa sectorial más pequeño por lo general no.
Justo ahí empieza nuestro trabajo: construimos la conexión con los sistemas que no la tienen, para que un asistente trabaje con tus datos reales y no con lo que alguien haya pegado a mano. Cómo se ve eso está en la página del conector de IA, y si quieres saber qué hay detrás del protocolo, lo explica el artículo MCP explicado.
En resumen#
Figma tiene dos vías, local y remota, y ahora recomienda la remota; lo que puedes consultar depende de tu plan. Jira, Confluence y Bitbucket comparten un único servidor de Atlassian, no existe un servidor oficial solo para Jira, y el método de acceso decide en parte qué funciones obtienes. GitLab tiene un servidor desde la 18.6 en fase beta, se conecta por OAuth y requiere un GitLab Duo activo. Playwright viene de Microsoft, se ejecuta en local y maneja el navegador en lugar de servir datos.
En los cuatro casos el esfuerzo real no está en la instalación, sino en lo que viene después: averiguar para qué usas realmente la conexión en el día a día.
