Los servidores MCP integran agentes de inteligencia artificial en aplicaciones de software para ejecutar tareas relacionadas con el sistema según las peticiones de los usuarios. Plataformas como Slack, Sentry, Notion y GitHub Copilot han adoptado servicios estilo MCP para exponer funcionalidades a aplicaciones impulsadas por IA. CodeRabbit actúa como cliente MCP que permite incorporar contextos y realizar revisiones de código más precisas. Es la primera plataforma de revisión de código por IA que soporta contexto procedente de múltiples orígenes, como requisitos de negocio almacenados en Confluence, información del sistema desde pipelines CI CD o cualquier servidor MCP interno.

En esta guía práctica se explica cómo crear y probar un servidor MCP para Slack, recuperar datos de canal y pasar ese contexto a CodeRabbit para generar revisiones de código que incorporen las discusiones del equipo y aseguren alineamiento con los objetivos del proyecto.

Ventajas de usar MCP con CodeRabbit

Enriquecimiento de revisiones con contexto multidisciplinar: CodeRabbit puede obtener información relevante de hilos y mensajes de Slack, de documentación en Confluence, de pipelines CI CD o de servidores MCP internos para que los revisores entiendan el por que de los cambios.

Revisiones más precisas e informadas: al tener acceso a datos del servidor MCP, CodeRabbit entiende mejor la lógica y los objetivos del proyecto. Por ejemplo, un servidor MCP de Slack otorga acceso a las conversaciones del equipo, permitiendo revisiones coherentes con requisitos de negocio y objetivos de desarrollo.

Requisitos previos

Necesitarás un canal de Slack con mensajes que puedan usarse como contexto, un servidor MCP para Slack con métodos de la API de Slack incorporados, Claude Desktop para probar el servidor localmente, Docker para alojarlo en un contenedor y ngrok para exponer un endpoint HTTPS seguro que CodeRabbit pueda alcanzar desde fuera de tu entorno local.

Resumen del flujo de trabajo

1 Instalar y configurar Claude Desktop como cliente MCP para probar conectores localmente. 2 Ejecutar el servidor Slack MCP en Docker en localhost. 3 Exponer el servidor con ngrok para obtener una URL pública HTTPS. 4 Verificar el servidor con la herramienta Inspector MCP y añadir la URL a CodeRabbit como fuente de contexto.

Configurar y probar el servidor Slack MCP con Claude Desktop

Instala Claude Desktop y añade un conector desarrollador. Configura el conector utilizando los tokens de autenticacion de Slack siguiendo las instrucciones del repositorio del servidor MCP de Slack. Reinicia Claude Desktop para activar el conector y verifica que puede recuperar mensajes y hilos del canal.

Ejecutar el servidor MCP con Docker y exponerlo con ngrok

Descarga los archivos necesarios del repositorio del servidor MCP de Slack, actualiza el archivo de entorno con tus tokens y levanta el servicio con docker compose. Por defecto el servidor escucha en localhost puerto 3001. Para que CodeRabbit pueda accederlo desde Internet, ejecuta ngrok sobre ese puerto y copia la URL publica HTTPS que genere.

Verificar con el Inspector MCP

Inicia la herramienta Inspector MCP y conecta a la URL publica a traves de transporte SSE añadiendo la ruta /sse. Esta comprobacion confirma que el servidor devuelve eventos y recursos que pueden ser usados como contexto.

Integrar el servidor MCP en CodeRabbit

Entra en CodeRabbit, ve a Integraciones y añade un nuevo servidor MCP indicando un nombre y la URL publica SSE generada por ngrok. No selecciones metodo de autenticacion si el servidor ya gestiona permisos por tokens. Tras conectar, CodeRabbit podra usar ese contexto en todas las revisiones de código.

Habilita acceso desde un repositorio GitHub en CodeRabbit y añade las instrucciones de ruta para que CodeRabbit compruebe archivos concretos y siga pautas definidas en tu workspace de Slack. De este modo CodeRabbit analiza las conversaciones del canal dev y asegura que cada pull request cumple las directrices del equipo.

Buenas practicas

Solo pasar datos relevantes como contexto. Exponer demasiada informacion irrelevante puede ralentizar los modelos LLM y aumentar costes. Limitar el acceso a canales especificos o filtrar mensajes esenciales mejora la eficiencia. Mantener las credenciales seguras y rotarlas regularmente forma parte de una estrategia de ciberseguridad y gobernanza de datos.

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