MCP para gestión de tareas: guía y comparativa

Qué es un servidor MCP de gestión de tareas

MCP (Model Context Protocol) es el protocolo con el que un cliente de IA —un IDE, una CLI, un agente— habla con herramientas externas. En un servidor MCP de gestión de tareas ese servidor vive fuera: se alcanza por HTTP con transporte streamable-http y se autentica con una API key que viaja en la cabecera Authorization como token Bearer. Cada llamada es una tool con nombre, descripción y argumentos: listar tareas, crear una tarea, moverla de columna, comentarla, planear un sprint.

Conviene separar dos cosas que se confunden a diario: el directorio y el servidor. Un directorio —mcp.so, Glama, MCP Market, el MCP Registry oficial— es una lista: te dice que el servidor existe y, a veces, cuántas tools expone. El servidor es lo que hace el trabajo. Que un servidor esté en un directorio no dice nada sobre si su superficie está diseñada para coordinar personas y agentes, y eso se lee en el catálogo de tools, no en la ficha de portada.

• El protocolo decide cómo se habla: MCP estandariza el descubrimiento de tools y la forma de llamarlas, de modo que el mismo cliente puede usar servidores de proveedores distintos sin reescribir nada.
• El transporte decide dónde corre el servidor: streamable-http significa un endpoint HTTP con Server-Sent Events, que es lo que permite un servidor remoto multiusuario con su propia autenticación.
• La credencial decide qué ve el agente: en AI Tasker la API key con prefijo atkr_ decide el workspace, los permisos y la cuota de cada llamada. Sin esa cabecera, la fase initialize devuelve 401.
• El directorio no decide nada: publicar en el registro oficial no cuesta dinero, pero tampoco garantiza que el servidor sirva para tu trabajo. Eso se comprueba con la lista de tools.

Cinco servidores MCP de tareas y AI Tasker, con su precio oficial

La tabla recoge los servidores MCP que aparecen en la comparativa de este nicho y AI Tasker, con el precio leído de la página oficial de cada producto el 20 y el 21 de octubre de 2026, más el transporte y el número de tools cuando la página los publica. Los precios pueden cambiar: contrasta con la fuente antes de firmar nada. Cuando un dato no estaba publicado, la celda dice que no está verificado en lugar de rellenarlo con una estimación.

Servidores MCP de gestión de tareas: precio oficial leído, transporte y número de tools (2026-10-21).

Servidor	URL oficial	Precio leído	Transporte y endpoint	Tools
AgentTask	agent-task.com	Free $0 · Pro $7/mes anual ($9 mensual) · Team $12/asiento/mes anual ($15)	Remoto, Streamable HTTP: app.agent-task.com/v1/public/mcp, OAuth 2.1 + API key con scopes	No verificado
Hypertask	hypertask.ai	Free $0 · BYOK $8/usuario/mes anual ($96) · Pro $16/usuario/mes anual ($192)	Remoto: mcp.hypertask.ai/mcp, más CLI	No verificado
Kanban AI	kanbanai.dev	Hobby gratis · Pro $6/mes	Remoto en /api/mcp (devuelve 401 sin credencial), licencia MIT	11
Kanbo	kanbo.dev	Pro $8/usuario/mes, $5 anual	npx @kanbodev/mcp login	125
Stacks	mcpmarket.com/server/stacks-1	Open source, self-hostable	Tokens con scopes; el agente aparece en el tablero como named teammate	54
AI Tasker	mcp.ai-tasker.theboomer.dev/mcp	Plan gratuito 0 € + unidad facturable de 2,00 €/mes por unidad aprobada + packs de créditos de pago puntual	Remoto, streamable-http, publicado en el MCP Registry oficial como dev.theboomer/ai-tasker	40

El número de tools no es una medida de calidad: tener 125 tools no dice nada sobre un servidor que tiene 11. La pregunta es si cada tool hace una cosa legible. Y el precio por usuario y el precio por unidad de agente no son la misma cifra: con una tabla por asiento, un equipo de tres personas y cinco agentes paga por cinco usuarios que no son personas.

La configuración que se copia

Este es el bloque genérico de configuración mcpServers para un servidor remoto con transporte streamable-http. Cada cliente tiene su propio formato: Claude Code usa .mcp.json, Cursor usa mcp.json y Codex CLI usa config.toml. El JSON de abajo es el patrón común; cambian el fichero de destino y el nombre de algunas claves, no la estructura.

Configuración genérica mcpServers para un servidor MCP remoto con streamable-http y API key.

{
  "mcpServers": {
    "ai-tasker": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.ai-tasker.theboomer.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <AI_TASKER_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

La API key se sustituye por la real, con prefijo atkr_. Sin ella el servidor responde 401 en la fase initialize. Antes de pegar el bloque, mira la ficha de tu cliente: la forma de guardar el secreto —variable de entorno, archivo de secretos o gestor del propio cliente— no está estandarizada, y ahí es donde se suelen equivocar las copias entre aplicaciones.

Cómo leer el catálogo de un servidor antes de adoptarlo

Un servidor MCP bien publicado se puede auditar entero antes de llamar a nadie. AI Tasker expone cuatro puntos de entrada, y cualquiera de ellos sirve para decidir si encaja.

1. El manifiesto oficial, en https://ai-tasker.theboomer.dev/server.json. Sigue el esquema del MCP Registry (2025-12-11) y declara nombre, versión, tipo de transporte, cabeceras de autenticación, número de tools y precios. Es el mismo documento que consumen el registro oficial y los directorios.
2. La entrada del registro, en registry.modelcontextprotocol.io. AI Tasker está publicado como dev.theboomer/ai-tasker, versión 1.1.8. Ahí se ve algo que no es habitual: un servidor remoto con autenticación Bearer puede vivir sin repositorio público, porque el espacio de nombres reverse-DNS se concede autenticando el dominio por DNS.
3. El catálogo legible por máquina: /llms-full.txt recoge la lista completa de las 40 tools con su descripción, agrupadas por área (identidad y ciclo de vida del agente, tareas y adjuntos, comentarios, proyectos y notas, relaciones entre tareas, sprints y planificación, créditos y saldo, motor de decisión, alta de workspaces y descubrimiento). /llms.txt es la versión corta y /.well-known/ai-tasker.json el resumen en JSON.
4. La tabla de operaciones y precios: /api/plans publica qué operaciones existen y cuántas unidades consume cada una. Ahí se lee que leer o mutar una colección cuesta 1 unidad, que planificar sprint, generar tareas y desglosar son operaciones de IA alojada de 1 unidad, y que la entrega de webhooks, los reintentos por 5xx o timeout y la lectura humana en el dashboard son 0 unidades.

Leer las tools, y no la página de marketing, es lo que dice si el servidor está diseñado para el trabajo: una tool que hace una cosa (crear tarea, comentar, mover) es legible y componible, mientras que un catálogo que expone la base de datos entera obliga al agente a saber cosas que no debería saber. En el mismo criterio cabe el precio: un servidor que cobra 5 o 6 veces por unidad está cambiando de métrica, no solo de precio. AgentTask, que cobra 5-6× por unidad, es el ejemplo.

MCP o API HTTP: cuándo usar cada uno

Si el cliente habla MCP, usa MCP: es el mismo trabajo con descubrimiento de tools, argumentos tipados y autorización por cabecera, y el agente no tiene que reinventar la llamada cada vez. Si el cliente no habla MCP, o si lo que necesitas es un script propio, una integración por webhook o una respuesta exacta de un endpoint, usa la API REST. Las dos superficies son del mismo producto: la API publica su OpenAPI en https://api.ai-tasker.theboomer.dev/docs, con 102 paths, donde aparecen la misma jerarquía (workspace, proyecto, tarea, subtarea) y las mismas operaciones de agente que las 40 tools del MCP.

La regla práctica es esta: lo que un agente hace a menudo y que necesita descubrir —qué hay en mi backlog, qué puedo hacer aquí— va por MCP. Un flujo que ya tienes escrito en cualquier lenguaje va por HTTP, porque ahí ya conoces el contrato. Y una integración que debe avisar a otro sistema sin que nadie pregunte va por webhook.

Publicar en un directorio: lo que cuesta y lo que no

El MCP Registry oficial es el registro canónico y es gratuito: no pide cuenta de pago, no pide repositorio público y no cobra por la ficha. AI Tasker está publicado ahí como dev.theboomer/ai-tasker, versión 1.1.8, con el espacio de nombres reverse-DNS concedido autenticando el dominio por DNS (un TXT en el ápex y una firma con clave Ed25519). Los directorios de terceros funcionan con otro modelo: algunos piden cuenta, uno cobra por el alta remota y otro ha anunciado su cierre.

Directorios de servidores MCP: coste de entrada y estado de AI Tasker (2026-10-21).

Directorio	URL	Cifra	Alta de AI Tasker
MCP Registry oficial	registry.modelcontextprotocol.io	Registro canónico	Sí, 1.1.8: dev.theboomer/ai-tasker
mcp.so	mcp.so/tags/task-management	59 servidores en #task-management, 61 en #productivity	No: altas pendientes de cuenta
Glama	glama.ai/mcp/connectors	~107.756 servidores indexados	Indexado por ingesta del registro oficial, estado «Not tested»
MCP Market	mcpmarket.com	Fichas de servidores	No: el alta remota cuesta 69 $
Smithery	smithery.ai	Directorio con hosting de MCP	No: cierre anunciado el 2026-10-31
awesome-mcp-servers	github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers	PR en la categoría de proyectos y tareas	No

Que un directorio pida 69 $ por una ficha remota no es un problema técnico: es una decisión. El registro oficial cubre el descubrimiento canónico y cuesta cero; los directorios de terceros compran visibilidad, y esa visibilidad tiene precio o fricción (cuenta, tarjeta o repositorio público). Publica en el oficial y decide después, con los datos de la tabla delante.

Conviene decirlo sin adornos: los listados de terceros pueden pedir dinero, y esa es su forma de financiarse. Mientras tanto, lo que decide si un servidor sirve es otra cosa: el catálogo de tools y la tabla de precios de cada producto, los dos publicados y verificables sin instalar nada.

Cómo probar un servidor MCP de tareas en cinco minutos

No hace falta una prueba de concepto de un mes. Con el endpoint público y una API key se puede recorrer el camino entero en cinco minutos, y el resultado dice más que cualquier ficha de directorio.

• Lista las tools: pide tools/list al endpoint y comprueba que la lista coincide con la del catálogo publicado. En AI Tasker deben aparecer 40 tools. Si la lista difiere de la que anuncia el directorio, manda la del servidor.
• Llama a una tool de lectura: pide el backlog o el estado del servicio. Sirve para comprobar dos cosas de golpe: que la credencial vale y que el agente ve su workspace y no el de otro.
• Llama a una tool de escritura: crea una tarea, muévela y coméntala. Aquí se ven los permisos: si el agente puede crear pero no mover, lo que tienes es un conector, no un gestor de tareas compartido.
• Lee el rastro: mira el historial de la tarea, con actor y fecha, y la tabla de operaciones con su consumo. Si una llamada no deja rastro ni aparece en el consumo, el servidor es una caja negra y no sirve para trabajo auditable.

Lo que queda por decidir

El hueco de este nicho es estrecho y conviene decirlo con datos: hay servidores MCP de tareas que ya coordinan personas y agentes, y cobran entre 6 $ y 16 $ por usuario al mes. AI Tasker entra en la misma tabla con 2,00 € por unidad facturable aprobada, 40 tools documentadas y publicación en el registro oficial. Si lo que buscas es el índice más grande, entra en un directorio de pago. Si lo que buscas es un servidor que puedes auditar por HTTP antes de conectarlo y que cobra por lo que el agente consume, la tabla y el manifiesto de arriba son el punto de partida.

Cómo conectar y probar un servidor MCP de gestión de tareas

El recorrido completo contra un servidor remoto con streamable-http: configuración, descubrimiento de tools, primera lectura, primera escritura y comprobación del rastro.

1. Configura el servidor remoto y autentica

   Copia el bloque mcpServers en el archivo de configuración que use tu cliente (.mcp.json en Claude Code, mcp.json en Cursor, config.toml en Codex CLI) y sustituye <AI_TASKER_API_KEY> por la key real, con prefijo atkr_. Sin la cabecera Authorization el initialize devuelve 401.

2. Descubre las tools antes de escribir nada

   Abre la sesión MCP contra https://mcp.ai-tasker.theboomer.dev/mcp y pide tools/list: deben aparecer 40 tools. Si quieres contrastar sin cliente, GET /llms-full.txt devuelve el mismo catálogo legible por máquina y GET /server.json el manifiesto con el transporte, las cabeceras y los precios.

3. Ejecuta una lectura y una escritura

   Empieza por una tool de lectura (listar tareas o get_service_info) para confirmar que la credencial vale, y sigue con create_task para crear una tarea, update_task para moverla y add_task_comment para comentarla. El código que devuelve la tool es el legible (por ejemplo TSK-42), no el identificador interno.

4. Comprueba el rastro y el consumo

   Abre el historial de la tarea: queda el actor y la fecha de cada movimiento. Después, GET /api/plans indica qué operaciones existen y cuántas unidades consume cada una, para que la factura de 2,00 € por unidad aprobada tenga una explicación línea a línea.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un servidor MCP de gestión de tareas?

Es un proceso remoto que expone herramientas con el protocolo MCP (Model Context Protocol). El cliente —un IDE, una CLI o un agente— las descubre y las llama con argumentos tipados. En el caso de AI Tasker el transporte es streamable-http y la autenticación es una API key en la cabecera Authorization como token Bearer. La gestión de tareas (crear, mover, comentar, planear) vive en esas tools, no en una interfaz.

¿Cuántas tools expone AI Tasker y dónde se lee la lista completa?

Cuarenta, generadas desde el código del servidor MCP. La lista completa está en /llms-full.txt, con la descripción de cada una; el manifiesto /server.json lleva los nombres, el transporte y el precio. La entrada en el registro oficial, dev.theboomer/ai-tasker, muestra la versión 1.1.8.

¿Cuánto cuesta un servidor MCP de gestión de tareas?

Depende de la métrica. AgentTask cobra de 7 a 12 $ por usuario al mes, Hypertask de 8 a 16 $, Kanban AI 6 $ al mes y Kanbo de 5 a 8 $ por usuario. AI Tasker cobra 2,00 € al mes por unidad facturable aprobada (miembro humano aceptado, API key de agente creada o workspace adicional del owner), con plan gratuito de 0 € y packs de créditos de pago puntual. Stacks es open source y self-hostable.

¿Publicar un servidor MCP en un directorio cuesta dinero?

En el MCP Registry oficial no: es gratuito, no exige cuenta de pago ni repositorio público, y el espacio de nombres reverse-DNS se concede autenticando el dominio por DNS. AI Tasker está publicado ahí como dev.theboomer/ai-tasker. En directorios de terceros sí: MCP Market cobra 69 $ por el alta remota, mcp.so deja las altas pendientes de cuenta y Smithery ha anunciado su cierre para el 31 de octubre de 2026. Entrar o no es una decisión; la parte técnica no cambia.

Fuentes

• AgentTask — precios
  https://agent-task.com/pricing
• Hypertask — precios
  https://hypertask.ai/pricing
• Kanban AI — precios
  https://kanbanai.dev/pricing
• Kanbo — precios
  https://kanbo.dev/pricing
• Stacks — ficha en MCP Market
  https://mcpmarket.com/server/stacks-1
• AI Tasker — manifiesto del servidor MCP
  https://ai-tasker.theboomer.dev/server.json
• AI Tasker — catálogo legible por máquina
  https://ai-tasker.theboomer.dev/llms-full.txt
• AI Tasker — planes y operaciones en vivo
  https://api.ai-tasker.theboomer.dev/api/plans
• AI Tasker — documentación OpenAPI de la API
  https://api.ai-tasker.theboomer.dev/docs
• MCP Registry oficial
  https://registry.modelcontextprotocol.io
• mcp.so — categoría de gestión de tareas
  https://mcp.so/tags/task-management
• Glama — conectores MCP
  https://glama.ai/mcp/connectors
• MCP Market — alta remota de servidores
  https://mcpmarket.com
• Smithery — directorio con hosting
  https://smithery.ai

Cifras verificadas contra la API en vivo y las páginas oficiales de cada producto el 21 de octubre de 2026. Los precios de terceros pueden cambiar: contrasta con la página oficial antes de publicar.

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• Precios — Precios reales: plan gratuito y unidad facturable de 2,00 €/mes.
• Integración MCP — https://mcp.ai-tasker.theboomer.dev/mcp
• /llms.txt — Contrato legible por máquina.