Model Context Protocol

El Model Context Protocol (MCP) permite que los asistentes usen ChartQuery como herramientas: mismas operaciones que la API REST, con su clave API. Puede documentar la instalación con un README breve, un mcp.json de ejemplo y pasos para copiar.

Lo que necesita

• Una cuenta de ChartQuery (registro si hace falta) y acceso al panel.
• Una clave API con el encabezado x-api-key (véase Claves API).
• Endpoint MCP: https://mcp.chartquery.com/

Cómo funciona

El servidor usa Streamable HTTP en https://mcp.chartquery.com/. No es una página web normal. Cada herramienta corresponde a una operación de la API; la facturación y el comportamiento son los mismos que en REST. El detalle de los endpoints está en el resto de esta documentación.

Claude Code

Documentación oficial: Model Context Protocol (MCP). Ejemplo: claude mcp add --transport http chartquery https://mcp.chartquery.com/ con --header x-api-key: YOUR_API_KEY. Misma URL que en la sección Cursor de abajo.

Cursor

Consulte la documentación MCP de Cursor. En Ajustes → MCP, añada un servidor HTTP, o use un mcp.json en el proyecto con url (terminada en /) y headers para la clave API.

Use el endpoint MCP de ChartQuery abajo. Nunca suba secretos al repositorio. Use un marcador como YOUR_API_KEY.

{
  "mcpServers": {
    "chartquery": {
      "url": "https://mcp.chartquery.com/",
      "headers": {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Gemini CLI

Vea MCP server en la documentación de Gemini CLI. Apunte el cliente a https://mcp.chartquery.com/ y pase su clave API (por ejemplo con x-api-key) como indiquen las herramientas.

OpenAI Developer Mode

Vea Developer mode en la documentación de la API de OpenAI. Conecte las herramientas MCP a https://mcp.chartquery.com/ y su clave API siguiendo esa guía.

Ver también

• Claves API: crear y gestionar claves
• Buenas prácticas: integración segura