Skills, plugins y conectores de agentes

Hoy existen miles de complementos ya hechos para asistentes y agentes de IA: paquetes de instrucciones que les enseñan trabajos concretos, conectores que los conectan a tus otras herramientas y paquetes combinados que instalan ambas cosas de un clic. La mayoría son gratuitos, y todas las grandes plataformas de IA tienen ya su propio ecosistema de complementos. Bien usados, son la forma más rápida de convertir una herramienta de IA genérica en una que de verdad se le da bien tu trabajo. Usados sin cuidado, son instrucciones de un desconocido que tú has elegido ejecutar.

Esta guía explica los tres tipos de complemento, cómo funciona realmente MCP (el estándar detrás de la mayoría de los conectores) y cómo se compara con las alternativas, dónde encontrar complementos verificados para cada plataforma, cómo instalarlos de forma segura y cuándo construir el tuyo propio en su lugar.

Los tres tipos de complemento

• Las skills cambian lo que la IA sabe hacer: una skill es un paquete de instrucciones reutilizable (normalmente una pequeña carpeta con un archivo de instrucciones más archivos de referencia) que enseña a la IA un trabajo concreto para que lo haga siempre igual.
• Los conectores cambian a qué puede acceder la IA: tu unidad de almacenamiento, tu calendario, tu CRM, una base de datos, una web.
• Los plugins son paquetes que contienen las dos cosas: un conjunto de skills y conectores que se instalan de un clic, así consigues una configuración lista para un rol o un flujo de trabajo en lugar de montar las piezas por tu cuenta.

Los nombres varían un poco según la plataforma, pero todas las grandes usan ya alguna versión de este modelo de skills más conectores más paquetes combinados, y las skills escritas para un agente suelen funcionar también en otros, porque las principales plataformas han convergido en formatos muy parecidos.

Skills: enseña a la IA un trabajo repetible

Merece la pena crear o instalar una skill en cuanto has pegado las mismas instrucciones largas dos veces. Lo que hay dentro de una es poco vistoso, y esa es la gracia: un archivo de instrucciones en texto plano (en qué consiste el trabajo, cuándo usarlo, los pasos, el formato de salida) más los archivos de referencia que necesite el trabajo (una plantilla, una lista de comprobación, un ejemplo de buen resultado). Cuando le das una tarea al agente, este comprueba si alguna skill instalada encaja y la sigue.

Cómo son las skills en la práctica:

• Skills de documentos: producen una hoja de cálculo real con fórmulas funcionales, una presentación de diapositivas con formato o un informe con el estilo de la casa, en lugar de un bloque de texto para copiar a mano.
• Skills de proceso: ejecutan tu lista de comprobación previa a la publicación, tu revisión de coherencia del presupuesto de una subvención o tu rutina de limpieza de datos, siempre igual y para cada compañero.
• Skills de ámbito: codifican cómo hace algo tu organización (la estructura de tus cartas a donantes, el formato de tu informe de programas) para que una persona voluntaria nueva con un agente produzca un trabajo como el de tu mejor empleado.

Para ver ejemplos reales, echa un vistazo a los ejemplos abiertos de skills de Anthropic o explora cualquiera de los directorios del apartado «Dónde encontrarlas» más abajo: todo buen directorio muestra las instrucciones completas de una skill antes de que la instales.

✅ Ejemplo

La persona responsable de operaciones de una ONG pequeña instala una skill de hojas de cálculo y un conector de almacenamiento. Antes: pedir «hazme una plantilla de presupuesto» producía una tabla de texto para copiar a mano. Después: la misma petición produce un archivo de hoja de cálculo real, con fórmulas funcionales, guardado en la carpeta correcta y con el formato que especifica la skill, siempre igual y para cada compañero que use la misma configuración.

Conectores y MCP: dan a la IA acceso seguro a tus herramientas

Un conector es lo que permite a un agente leer tu unidad de almacenamiento, consultar tu calendario, hacer consultas a tu CRM o publicar en tu tablero de proyectos. La mayoría de los conectores nuevos se construyen sobre MCP (el Model Context Protocol), un estándar abierto que ya admiten la mayoría de las grandes plataformas de IA.

Cómo funciona, en términos sencillos:

• Cada herramienta que conectas ejecuta un pequeño programa llamado servidor MCP, que expone las acciones de esa herramienta («buscar en mis archivos», «crear un evento», «buscar un contacto») en un formato estándar.
• Tu asistente o agente de IA es el cliente: descubre qué acciones ofrece cada servidor conectado y las usa cuando una tarea lo necesita.
• Como el formato es estándar, un mismo conector puede funcionar en muchas herramientas de IA: el mismo conector de CRM puede servir a Claude, ChatGPT y otros agentes compatibles con MCP, en lugar de que cada proveedor construya su propia versión.

Hay dos variantes que importan cuando instalas uno:

• Los servidores MCP remotos se ejecutan en la nube, normalmente alojados por el propio proveedor de la herramienta. Te conectas con el inicio de sesión normal de tu cuenta. Son los más fáciles y, por lo general, los más seguros para equipos sin perfil técnico: prefiérelos.
• Los servidores MCP locales se ejecutan en tu propio ordenador. Son más flexibles y privados, pero son software que estás instalando y ejecutando, así que necesitan la misma precaución que cualquier programa descargado, y normalmente algo de soltura técnica.

MCP no es la única forma de conectar una IA a tus herramientas. Las opciones realistas, con sus ventajas y desventajas:

• Conectores nativos (las integraciones que un proveedor construye en su propio producto): la opción más fácil y mejor soportada cuando existe para tu herramienta. Limitación: estás limitado al catálogo del proveedor, y puede que tengas que rehacer la misma conexión en cada plataforma de IA que uses.
• Conectores MCP: el catálogo más amplio y de crecimiento más rápido, portable entre plataformas de IA, de un clic para muchas herramientas populares. Limitación: la calidad varía (cualquiera puede publicar un servidor), así que usa solo los oficiales o bien valorados para cualquier cosa que toque datos reales.
• CLI (herramientas de línea de comandos): muchos servicios ofrecen una, y los agentes de codificación las usan con soltura, a menudo de forma más fiable que un servidor MCP reciente. Limitación: esta vía da por hecho un agente de codificación y algo de soltura técnica.
• Integraciones de API a medida: control máximo, y la respuesta adecuada para algo realmente a medida. Limitación: necesita a una persona desarrolladora que la construya y la mantenga; rara vez es la primera opción para un equipo pequeño.

La regla práctica: usa el conector nativo si tu plataforma tiene uno para esa herramienta, usa un conector MCP fiable cuando no lo tenga o cuando trabajes con varias plataformas de IA, y deja las CLI y las API a medida para los equipos técnicos y los flujos de trabajo con agentes de codificación.

Dónde explorar conectores MCP:

• MCP.Directory: miles de servidores con instalación de un clic para muchos clientes de IA, una insignia de «Official» para los servidores publicados por el propio proveedor, y navegación por categorías.
• mcp.so: un directorio grande impulsado por la comunidad, útil para tener amplitud y comparar alternativas.
• El registro oficial de MCP: el registro de metadatos propio del estándar (qué es), respaldado por los principales contribuyentes al ecosistema. Más técnico, pero lo más parecido a una fuente de verdad.

⚠️ Advertencia

Un conector ve todo aquello a lo que le des acceso. Antes de conectar cualquier cosa a datos reales de tu organización, comprueba quién publica el servidor (prefiere el oficial del propio proveedor de la herramienta), qué permisos pide y si tu política de datos permite que esa herramienta guarde los datos en cuestión. Si tienes dudas, conecta primero una cuenta de prueba.

Plugins: paquetes de un clic, un directorio por plataforma

Un plugin combina skills y conectores (y a veces plantillas de tareas programadas y otros extras) en una sola instalación, así que una configuración lista para un rol o un flujo de trabajo llega de un clic. Cada gran plataforma tiene su propio sistema de plugins y su propio directorio:

• Claude: el directorio oficial Plugins for Claude, con una insignia de «Anthropic verified» en las entradas que han recibido una revisión adicional. Los plugins se instalan en todos los productos de Claude, incluidos Claude Cowork y Claude Code.
• ChatGPT y Codex: el sistema de plugins de OpenAI funciona en ChatGPT Work y Codex, con un directorio integrado de plugins creados por OpenAI, de espacio de trabajo y personales, incluidos plugins específicos por rol para personas que no programan (ventas, datos, investigación y más). Índices de terceros como el Codex plugin marketplace (no afiliado a OpenAI) catalogan plugins y skills de la comunidad más allá del directorio oficial.
• Otras plataformas: Google Antigravity admite skills y servidores MCP con paquetes seleccionados por Google, y cada vez más plataformas añaden sus propios equivalentes. Si usas una plataforma o un agente de IA diferente, comprueba si ofrece plugins, skills o compatibilidad con MCP antes de dar por hecho que no: esto se ha convertido en una función estándar, y el directorio propio del proveedor suele ser la fuente más segura.

Los directorios oficiales de cada proveedor son el mejor punto de partida en todas las plataformas: están revisados (en distinto grado), se instalan limpiamente y son los que más probablemente sigan funcionando tras las actualizaciones.

Dónde encontrar skills entre plataformas

Más allá del directorio propio de cada plataforma, hay directorios multiplataforma que indexan skills que funcionan en varios agentes a la vez:

• findskills.co: un directorio seleccionado a mano (cientos de skills, no miles) organizado por profesión, con descripciones en inglés sencillo y las instrucciones completas visibles antes de instalar. La navegación más amigable para una persona sin perfil técnico; cubre varias plataformas de agentes.
• Skills Directory: un índice mucho más grande (decenas de miles de skills) que ejecuta escaneos de seguridad sobre lo que lista, incluida una categoría de contenido y marketing.
• claude-plugins.dev: un índice mantenido por la comunidad que cataloga automáticamente skills públicas para varios agentes de codificación; útil para tener amplitud una vez que sabes lo que buscas.

Estos directorios son ejemplos de una categoría que cambia rápido, no recomendaciones: aparecen otros nuevos y los existentes cambian de enfoque, así que valora cada uno con la misma prueba de seguridad de más abajo. La mayoría de las skills todavía están escritas por y para personas con perfil técnico, pero la proporción orientada a escritura, investigación, datos y trabajo administrativo crece deprisa, y esas son las que la mayoría de los equipos de ONG quieren.

Cómo elegir e instalar un complemento de forma segura

⚠️ Advertencia

Una skill son instrucciones que ha escrito otra persona, y tu IA las seguirá. Una skill maliciosa o descuidada puede indicarle al agente, sin que te des cuenta, que haga cosas que no pretendías, y las instrucciones ocultas no son algo hipotético: Skills Directory informa, a partir de sus propios escaneos, de que aproximadamente un tercio de las skills que circulan tienen fallos de seguridad. Es su propia cifra, no una auditoría independiente, pero la tendencia está clara: trata instalar una skill o un plugin como instalar software, no como guardar una página en marcadores.

1. Prefiere fuentes oficiales o verificadas. Un plugin verificado del directorio propio de una plataforma, o un conector publicado por el proveedor de la herramienta, es mejor que una subida anónima con el mismo nombre.
2. Lee qué hace antes de instalarla. Los buenos directorios muestran las instrucciones completas de una skill por adelantado. Si no puedes ver las instrucciones, o son demasiado técnicas para seguirlas, no la instales; o pide a tu asistente de IA que revise la skill y te explique en términos sencillos qué hace y qué podría salir mal.
3. Comprueba qué acceso pide. Una skill de formato no necesita acceso a nada. Un complemento que pide tu unidad de almacenamiento, tu correo o el inicio de sesión de una web necesita una razón, y tu política de datos se le aplica al completo.
4. Ajusta la precaución al tipo. Una skill pura (solo instrucciones) tiene menos riesgo que un conector (acceso a datos reales) o un plugin que contenga software local; presta la máxima atención a los conectores y al software incluido en paquetes.
5. Pruébala primero con trabajo no sensible. Ejecútala con contenido público o ficticio, revisa el resultado y el registro de actividad del agente, y solo entonces déjala acercarse a trabajo real.
6. Mantén una lista breve de lo que tienes instalado, y pódala. Añade cada skill, plugin o conector instalado a donde lleves el seguimiento de tus herramientas de IA, con una persona responsable. Desinstala lo que ya no uses: cada complemento son instrucciones permanentes en tu configuración.

Construye la tuya propia (a menudo más fácil y segura que instalar una)

Para cualquier cosa específica de tu organización (tu voz, tu lista de comprobación de revisión, el formato de tus informes), construir una skill suele ser mejor que instalar la versión de un desconocido, y es más fácil de lo que parece:

• Describe el trabajo en lenguaje sencillo. Una skill es sobre todo un procedimiento escrito con claridad: cuándo usarla, los pasos, el formato de salida, qué no hacer nunca. Si sabes dar instrucciones a una persona voluntaria, sabes redactar una skill.
• Deja que la IA escriba el archivo de la skill. La mayoría de las plataformas de agentes ya pueden convertir una descripción sencilla (o un ejemplo grabado: la documentación de plugins de OpenAI describe mostrarle a ChatGPT un flujo de trabajo una sola vez para convertirlo en una skill reutilizable) en una skill con el formato correcto por ti.
• Reutiliza la disciplina de los asistentes personalizados. La estructura de nuestra guía de GPT personalizados (rol claro, reglas, ejemplos y una lista de lo que nunca hacer) se traslada directamente a las skills.
• Compártela con el equipo. Una skill solo da resultado cuando todo el que hace ese trabajo usa la misma; ponla donde lleves el seguimiento de las herramientas aprobadas, con una persona responsable y una fecha de revisión.

Mantén los datos sensibles y confidenciales fuera de los archivos de las skills. Usa solo contenido público o genérico, y trata cualquier skill que compartas fuera de la organización como si fuera pública.

Recursos útiles

• Plugins for Claude y la documentación de plugins de OpenAI: los dos grandes ecosistemas oficiales de plugins; empieza por el directorio de tu propia plataforma.
• findskills.co: el directorio multiplataforma de skills más fácil de leer, organizado por profesión, con las instrucciones visibles antes de instalar.
• Skills Directory: el índice de skills más amplio, con escaneo de seguridad y una categoría de contenido y marketing.
• MCP.Directory: el sitio más fácil para explorar conectores MCP, con instalación de un clic e insignias oficiales.
• Ejemplos de skills de Anthropic: ejemplos oficiales y abiertos que merece la pena revisar una vez, para entender qué es realmente una skill.
• Agentes de IA para ONG: nuestra guía complementaria sobre los agentes que amplían estos complementos, incluidas las cinco salvaguardas para agentes.

📋 Resumen

• Las skills enseñan a una IA un trabajo repetible, los conectores le dan acceso a tus otras herramientas y los plugins combinan las dos cosas en instalaciones de un clic; todas las grandes plataformas de IA tienen ya alguna versión de las tres.
• Una skill es sobre todo un archivo de procedimiento en lenguaje sencillo, por eso escribir la tuya propia para trabajos específicos de tu organización suele ser más fácil y seguro que instalar la de un desconocido.
• MCP es un estándar abierto en el que cada herramienta ejecuta un pequeño «servidor» que expone sus acciones, así que un mismo conector puede funcionar en muchas plataformas de IA en lugar de tener que reconstruirse para cada proveedor.
• Prefiere los servidores MCP remotos publicados por el proveedor antes que los locales, a menos que tengas apoyo técnico; un servidor local es software que estás eligiendo ejecutar.
• Los conectores nativos son mejores que MCP cuando tu plataforma tiene uno para esa herramienta; las CLI y las API a medida son las opciones del equipo técnico.
• El directorio propio de cada plataforma (con sus insignias de verificado u oficial) es la fuente más segura de plugins; los directorios multiplataforma añaden amplitud.
• Una skill son instrucciones que ha escrito otra persona y que tu IA seguirá, así que trata instalarla como instalar software.
• Presta más atención a los conectores y al software incluido en paquetes que a las skills de solo instrucciones: el acceso a datos es donde está el riesgo real.
• Prueba cada complemento primero con trabajo no sensible, revisa después el registro de actividad del agente y mantén una lista con responsable y bien podada de lo que tienes instalado.