Apariencia
MCP y Herramientas de IA con SP-API
Resumen rápido
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que permite conectar herramientas de IA (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, etc.) directamente a fuentes de datos externas. En el ecosistema de Amazon SP-API hay dos tipos de soluciones MCP completamente diferentes: el MCP oficial de Amazon (herramienta para desarrolladores que quieren construir apps) y servicios de terceros como DataDo/DataHawk (capa de datos lista para usar sin programar). Es fundamental no confundirlas.
Los dos tipos de MCP para SP-API
Tipo 1 — MCP oficial de Amazon (para desarrolladores)
Amazon publicó oficialmente un paquete NPM con dos servidores MCP. Es una herramienta técnica para programadores que quieren construir aplicaciones con SP-API, no una herramienta para vendedores que quieren ver sus datos directamente.
Qué hace:
- Te ayuda a entender la documentación de SP-API en lenguaje natural
- Genera código de ejemplo para cada endpoint
- Hace llamadas reales a SP-API con tus credenciales configuradas
- Construye workflows multi-paso (solicitar informe → esperar → descargar)
Qué NO hace:
- No calcula tu beneficio real (SP-API no tiene ese endpoint — necesitas COGS)
- No es plug-and-play para un vendedor sin conocimientos técnicos
- No almacena datos históricos (Amazon limita el historial disponible por API)
Requisitos:
- Cuenta de desarrollador de Amazon registrada
- App creada con sus credenciales (Client ID, Client Secret, Refresh Token)
- Node.js instalado en tu máquina
- Configurar variables de entorno con tus credenciales
Tipo 2 — Servicios de terceros: DataDo / DataHawk
La empresa Delta Logic (autores de los tutoriales en los que se basa esta documentación) comercializan un servicio llamado DataDo (también referenciado como "DataHawk" al final de sus vídeos — posiblemente un cambio de nombre o marca diferente).
⚠️ Estado no verificado: El servicio se menciona en las transcripciones con URL
app.datado.com. A fecha de consulta de esta documentación, no se ha podido confirmar si el servicio sigue activo bajo ese nombre o URL. Es posible que haya cambiado de nombre a DataHawk u otra marca. Verificar directamente con Delta Logic antes de intentar usarlo.
Qué prometía según los vídeos:
- Conectas tus cuentas de Amazon (todas las que quieras, todos los marketplaces)
- El servicio recoge y almacena tus datos en segundo plano
- Desde Claude, ChatGPT o cualquier agente de IA puedes preguntar en lenguaje natural: "¿Cuál fue mi P&L de abril?" y obtener ventas, costes, comisiones, publicidad, margen y beneficio neto
- Incluye MCP para SP-API y otro MCP para Ads API
- Almacena datos históricos que ya no estarías a tiempo de recuperar por API
- Requiere suscripción de pago (mencionan prueba de 7 días gratuita)
Diferencia clave respecto al MCP oficial: El MCP oficial de Amazon te ayuda a CONSTRUIR aplicaciones. DataDo/DataHawk te da los datos ya procesados para que los ANALICES directamente con IA sin escribir código. Son para perfiles distintos.
Conceptos clave
- MCP (Model Context Protocol): Protocolo abierto creado por Anthropic que define cómo un modelo de IA puede llamar a funciones externas, leer datos y acceder a herramientas. Es el estándar, no una herramienta concreta.
- MCP Server: Un servidor que implementa el protocolo MCP y expone datos o funciones a la IA.
- MCP Client: La herramienta de IA que usa el protocolo (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, etc.).
- MCP local: Se ejecuta en tu propio ordenador. El oficial de Amazon es de este tipo.
- MCP remoto: Corre en servidores externos. DataDo/DataHawk es de este tipo.
Cómo funciona el MCP oficial de Amazon
Arquitectura
[Tú escribes un prompt técnico]
↓
[Claude Code / Cursor / Codex]
↓ (decide qué endpoint necesita)
[MCP oficial de Amazon — local en tu máquina]
↓ (llama a SP-API con tus credenciales)
[Amazon SP-API]
↓
[Respuesta: datos reales + código generado]Los dos servidores que incluye
| Servidor | Para qué sirve |
|---|---|
| SP-API Dev Assistant | Consultar documentación, buscar endpoints, ejecutar llamadas de prueba, generar código, migrar de MWS a SP-API, revisar buenas prácticas |
| Workflow Builder | Construir flujos multi-paso que se compilan a AWS Step Functions (solicitar informe → esperar → descargar, por ejemplo). Más técnico, requiere AWS |
Herramientas disponibles en Dev Assistant
- Reference Explorer — busca en la documentación oficial de SP-API con lenguaje natural
- Catalog — navega por los endpoints disponibles
- Execute — ejecuta llamadas reales a la API
- Generate Code Sample — genera código funcional para el endpoint elegido
- Migrate Assistant — ayuda a convertir código MWS antiguo a SP-API
- Optimize — revisa tu código y sugiere mejoras
Instalación del MCP oficial de Amazon
bash
# Con Claude Code (ejemplo de configuración)
# El paquete NPM oficial de Amazon se añade como MCP local
# Primero configura tus variables de entorno en un archivo .env:
# LWA_CLIENT_ID=tu_client_id
# LWA_CLIENT_SECRET=tu_client_secret
# LWA_REFRESH_TOKEN=tu_refresh_token
# MARKETPLACE_ID=A1RKKUPIHCS9HS (España)
# Luego añade el servidor MCP al cliente de IA según su documentación
# La configuración exacta depende de la versión del paquete — consultar
# el repositorio oficial de Amazon en GitHub bajo "selling-partner-api"Nota: La configuración exacta del paquete NPM se debe consultar en la documentación oficial de Amazon (developer.amazon.com), ya que puede cambiar entre versiones. Los tutoriales en los que se basa esta documentación mostraron la configuración de 2025 que puede haber variado.
Limitaciones del MCP oficial de Amazon
Según los propios tutoriales y las pruebas realizadas en vídeo:
- No da el beneficio real: SP-API no tiene endpoint de "profit". Para calcularlo necesitas los COGS (coste de producto) y cruzarlo con los datos de la API. El MCP no hace ese cálculo automáticamente.
- No es para vendedores sin perfil técnico: Es una herramienta para programadores. Requiere configurar credenciales, variables de entorno y conocer el funcionamiento de SP-API.
- El Workflow Builder tiene fricción: En los tests en directo de los vídeos, generó errores y tardó demasiado. Prometedor pero en fase temprana cuando se grabaron los tutoriales.
- No almacena historial: Los datos que no hayas recogido en su momento no estarán disponibles a través de la API.
- Para múltiples cuentas necesitas app pública: Si quieres conectar varias cuentas de Amazon (propias o de clientes), necesitas una Public Listed App, cuyo proceso de aprobación es largo.
Cuándo usar cada opción
| Tu perfil | Opción recomendada |
|---|---|
| Desarrollador construyendo una app con SP-API | MCP oficial de Amazon — te ayuda a escribir el código más rápido |
| Vendedor que quiere analizar datos sin programar | Servicio de terceros tipo DataDo/DataHawk (verificar disponibilidad) o herramienta como Sellerboard |
| Vendedor con conocimientos técnicos que quiere su propia app | Conectar SP-API directamente — ver 02-autenticacion-y-conexion.md |
Errores comunes
- Creer que el MCP oficial de Amazon da datos de ventas listos para analizar: No los da directamente. Te ayuda a CONSTRUIR el código para obtenerlos.
- Confundir DataDo con el MCP oficial: Son productos de empresas distintas con propósitos distintos.
- Esperar que el MCP calcule el beneficio neto automáticamente: Necesitas COGS y una capa de cálculo adicional — el MCP no la incluye.
- Instalar el MCP sin tener credenciales SP-API: El MCP oficial requiere Client ID, Client Secret y Refresh Token configurados previamente.
Pendiente de revisar
- Verificar si DataDo (
app.datado.com) sigue activo o si la empresa cambió el producto a DataHawk u otro nombre. Las transcripciones usan ambos nombres. - Confirmar la URL y proceso de instalación actual del paquete NPM oficial de Amazon (puede haber cambiado desde los tutoriales).
- ¿El Workflow Builder del MCP oficial sigue requiriendo AWS Bedrock o ya hay alternativas más sencillas?
- ¿Cuánto cuesta DataDo/DataHawk y qué incluye la prueba gratuita de 7 días?