MCP

Tu contexto, disponible para cada agente.

La mayoría de las herramientas de IA son inteligentes, pero ciegas. No saben qué decidió tu empresa el lunes pasado, qué se está desviando en el Q3 o qué acordó el equipo directivo en el standup del martes. El servidor MCP de In Parallel cambia eso: expone tu modelo del mundo como contexto para que cada agente parta de la realidad, no de una pizarra en blanco. Sin integraciones a medida. Sin dependencia de un proveedor. Funciona con cualquier plataforma de agentes que elijas.

linear.app

El Parallel Context Graph, expuesto a cada IA de tu stack. Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor — todos beben de la misma memoria organizativa siempre activa. Una sola conexión. Todo en contexto. Incluido en el plan de pago.

Con o sin

La misma pregunta. Dos respuestas muy distintas.

Jane y Sun le hacen lo mismo a su IA el lunes por la mañana: ¿cómo van mis proyectos? Jane recibe un párrafo seguro que suena bien. Sun recibe una respuesta breve, algo incómoda, que es la correcta.

Sin In Parallel

Jane, con su propio contexto.

Su IA ve Linear, Slack, un documento de roadmap desactualizado y una página de Notion de hace tres semanas. Redacta un estado fluido. Dos proyectos aparecen como en marcha. Ambos han resbalado. Una decisión del martes ya cambió el alcance.

La respuesta está bien escrita. También está equivocada. El consejo la lee el jueves.

Con In Parallel

Sun, anclada en el estado del plan.

Su IA consulta el plan en vivo vía MCP: alcance, responsables, decisiones, señales de desvío. La respuesta son dos frases. Tres proyectos están sanos. Uno resbaló tras el recorte de alcance del martes. A otro le falta responsable.

Menos prosa. Más verdad. Redacta el informe para el consejo antes de comer.

Tres cosas que cambian

Cuando la IA está anclada, el trabajo se desplaza.

01

Deja de generar lo obvio.

Con el estado del plan en contexto, el modelo hace lo que sabe hacer bien: sacar a la luz contradicciones, riesgos ocultos y decisiones que se dejaron caer en silencio — en lugar de parafrasear lo que todos ya saben.

02

La redacción se comprime.

Informes de estado, actualizaciones al consejo, seguimientos a clientes — el tipo de trabajo que antes ocupaba media jornada — se reducen a una petición de una línea. El primer borrador ya está anclado en lo que es cierto hoy.

03

Las revisiones empiezan en la decisión, no en el resumen.

El plan, lo que cambió y las preguntas abiertas ya están sobre la mesa cuando empieza la reunión. Pasas la hora decidiendo — no reconstruyendo.

Acotado por workspace

Tu MCP sabe dónde está.

Los workspaces son la unidad de confianza. Cada uno es un endpoint MCP separado con su propio perímetro de datos — para que el contexto nunca acabe en el prompt equivocado.

01

Un workspace por cada frontera de contexto.

Cliente X, Proyecto Y, el consejo, el comité ejecutivo. Cada uno recibe su propia URL MCP, su propio registro de auditoría, sus propios permisos — concedidos a personas, no a modelos.

02

Tu IA sólo ve lo que debe.

Pega la URL MCP del workspace en Claude, Cursor o Copilot, y sólo el estado del plan de ese workspace — decisiones, responsables, desvío — queda al alcance. Nada más se cuela.

03

Sin filtraciones accidentales.

Las notas de cliente nunca se cuelan en un dossier para el consejo. Las conversaciones ejecutivas confidenciales se quedan fuera del contexto de un partner. Workspace equivocado, prompt equivocado — sencillamente no es posible.

Configúralo en cinco minutos

Conecta In Parallel a la IA que ya usas.

  1. 01

    Instala In Parallel y conecta tus fuentes.

    Calendario, correo y las herramientas de reuniones en las que tu equipo ya vive. In Parallel empieza a construir contexto compartido a partir de tu trabajo real — sin proyecto de migración.

  2. 02

    Abre los ajustes de conectores de tu IA.

    En Claude: Ajustes → Conectores → Añadir conector personalizado. La mayoría del resto de herramientas (Cursor, Copilot, ChatGPT) tienen un campo de MCP o conector personalizado en el mismo sitio.

  3. 03

    Pega la URL MCP de tu workspace.

    Una URL por workspace. Tu IA ya ve el estado del plan, decisiones, responsables y señales de desvío — acotado a lo que quien pregunta tiene permitido ver.

Lo que no hace. No convertirá un programa mal gestionado en uno bien gestionado. No sustituirá a tus herramientas de proyecto. No hará bueno a cualquier modelo — pero los buenos se vuelven más afilados.

Qué diferencia a MCP

Tres razones por las que MCP funciona.

01

Tu modelo del mundo, consultable por cualquier agente

Cada decisión, actualización del plan y señal de reunión capturada por In Parallel es accesible vía MCP. Tus agentes acceden al estado actual de tu negocio, no a la exportación del mes pasado. Sin copiar y pegar, sin volver a explicar el contexto, sin nada que se pierda por el camino.

02

Agnóstico de plataforma por diseño

Las empresas necesitan software que funcione con cualquier stack de agentes que elijan. La arquitectura nativa MCP de In Parallel pone tu modelo del mundo a disposición allá donde haya soporte de MCP, hoy y a medida que tu stack evolucione. Los proveedores que dificultan la interoperabilidad se descartan. Nosotros no.

03

Sin presupuesto de computación para arrancar

La mayoría de los despliegues de IA chocan con restricciones de presupuesto operativo antes de demostrar valor. El asistente de notas gratuito de In Parallel es el punto de entrada: sin tokens, sin aprobación de presupuesto, sin fricción. Tu modelo del mundo empieza a construirse desde el primer día.

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