El reto
En España, el precio del carburante cambia varias veces al día, así que un asistente de IA no puede saberlo por sí solo: si le pides el diésel más barato cerca, busca en la web o se lo inventa. TankoUp ya tenía detrás de su app los precios en vivo de más de 12.000 estaciones.
Qué hicimos
- Hicimos un servidor MCP en Python con el SDK oficial de MCP, servido por Streamable HTTP en Google Cloud Run. Lee la misma API que la app, con su propia clave, así que no hay una segunda copia de los datos.
- Diseñamos cuatro herramientas de solo lectura: el carburante más barato cerca de un sitio, el más barato en una ruta de hasta 1.200 km, los precios de una provincia y el detalle de una estación. Las respuestas son cortas, con un enlace a la estación en TankoUp y la ruta en Google Maps.
- Ordenamos las estaciones por coste total, como la app: el precio de 40 litros más el combustible para ir y volver, o para salirse de la ruta.
- Añadimos una lista de los 3.230 municipios con gasolinera, para que entienda acentos, otros idiomas y erratas pequeñas sin un geocodificador de terceros.
- Pusimos límites por cliente y por día, y 53 pruebas automáticas. Nunca guarda lo que se pregunta: solo la herramienta, la versión del protocolo y el tiempo de respuesta.
- Lo probamos con preguntas reales en Claude y en ChatGPT. Así salieron precios caducados en las cifras por provincia de la propia API de TankoUp, que también arreglamos.
El resultado
Cualquiera puede añadir TankoUp a Claude o a ChatGPT con una URL y sin iniciar sesión. Con una pregunta normal, en inglés o en español, Claude elige solo la herramienta correcta. El código es público en GitHub, el servidor está en el registro oficial de MCP y mantenerlo cuesta unos 0,10 $ al mes.
El mismo enfoque sirve para cualquier producto con una API: reservas, stock, estado de pedidos o un catálogo, respondidos dentro del asistente que ya usan tus clientes.
