Normatia MCP: conecta cualquier IA con la normativa de construcción española

Introducción

La normativa de construcción española es compleja y depende del contexto. Un asistente de IA genérico no sabe dónde está el proyecto, qué normativa aplica ni en qué zona climática se construye. Preguntar a ChatGPT por la transmitancia térmica de una fachada sin decirle la ubicación devuelve un valor genérico, probablemente incorrecto y sin fuente verificable.

El servidor MCP de Normatia resuelve esta limitación: convierte cualquier asistente IA en un experto en normativa de edificación que conoce el contexto real del proyecto. Sin preguntas previas, sin configuración manual. La IA recibe los datos del proyecto activo y devuelve respuestas con valores regulatorios exactos y enlaces a los artículos correspondientes.

Normatia es el primer MCP del sector AEC español (arquitectura, ingeniería, construcción) que da acceso a normativa técnica con contexto de proyecto. Está disponible para Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code Copilot y cualquier cliente compatible con el protocolo Streamable HTTP.

Qué es MCP y por qué cambia las reglas

MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto creado por Anthropic para conectar IAs con fuentes de datos externas. Hasta ahora, dotar a un asistente de conocimiento normativo implicaba entrenar o afinar el modelo con cientos de documentos, un proceso caro que quedaba obsoleto con cada modificación legislativa.

El MCP invierte esa lógica. En lugar de introducir la normativa en el modelo, el modelo consulta la base de datos normativa en tiempo real. Cada respuesta se genera a partir de la versión vigente de cada documento. Siempre actualizada. Siempre verificable.

El servidor funciona de forma stateless: no almacena conversaciones, no requiere sesiones persistentes y cada consulta es independiente. Esto simplifica la integración y elimina riesgos de privacidad, ya que los datos del proyecto no se conservan entre peticiones.

Los endpoints del MCP de Normatia

El servidor expone actualmente dos endpoints, más un tercero en desarrollo que añadirá verificación numérica de cumplimiento.

get_project_info: el contexto antes de la pregunta

Este endpoint devuelve toda la información del proyecto activo en Normatia. La IA no necesita preguntar “¿dónde está tu edificio?” porque ya lo sabe. La respuesta incluye:

• Ubicación: municipio, región, coordenadas geográficas.
• Datos técnicos del territorio: zona climática de invierno y verano, zona eólica, altitud, datos sísmicos y otros parámetros relevantes.
• Normativa aplicable: listado completo de códigos estatales, autonómicos y municipales que afectan al proyecto.
• Archivos del proyecto: documentos subidos por el profesional (planos, memorias, mediciones).

Un ejemplo real de respuesta para un proyecto en Madrid devolvería zona climática D3, altitud sobre 600 metros, zona eólica B, aceleración sísmica de referencia 0,04g, y las normativas autonómicas y municipales que aplican en el término municipal concreto.

ask: la consulta normativa con valores reales

Es el núcleo del MCP. Recibe una pregunta en lenguaje natural (español o inglés), la procesa con RAG (Retrieval-Augmented Generation) buscando en la base de datos normativa de Normatia y devuelve valores regulatorios ya resueltos para el proyecto concreto. La respuesta se estructura en tres bloques:

1. Respuesta: el valor o criterio normativo solicitado.
2. Fuentes: enlaces directos a los artículos, tablas y secciones exactas de cada documento.
3. Contexto geográfico: un resumen del proyecto activo que confirma los parámetros utilizados.

Por ejemplo, ante la consulta “¿cuál es la transmitancia térmica máxima para muros de fachada?”, el endpoint devuelve el valor para la zona climática real del proyecto. Si el proyecto está en Madrid (zona D3), la respuesta incluye U=0,56 W/m²K, con enlace directo al artículo 3.1.1 de la sección HE 1 del CTE DB-HE, en su edición aplicable.

El endpoint ask cubre todas las áreas de la regulación de edificación:

Área	Normativa de referencia
Estructural	CTE DB-SE (acciones, cimentaciones, acero, madera, sismo)
Incendios	CTE DB-SI (propagación, evacuación, extinción)
Accesibilidad	CTE DB-SUA (rampas, escaleras, ascensores)
Energía	CTE DB-HE (aislamiento, transmitancias, VEEI)
Acústica	CTE DB-HR (aislamiento, ruido, reverberación)
Salubridad	CTE DB-HS (ventilación, fontanería, saneamiento)
Urbanismo	Normativa autonómica y municipal
Instalaciones	RITE, REBT, telecomunicaciones

Fuente: elaboración propia a partir de la base de datos normativa de Normatia.

La diferencia con un asistente genérico es sustancial. Un modelo sin acceso a MCP puede mezclar versiones derogadas del CTE, inventar valores o aplicar el criterio de una zona climática equivocada. Con el MCP de Normatia, cada respuesta está vinculada a la versión vigente del documento y al contexto geográfico del proyecto.

Tabla comparativa: IA genérica frente a Normatia MCP

Característica	IA genérica (ChatGPT, Claude sin MCP)	Normatia MCP
Contexto del proyecto	No sabe dónde está el edificio	Conoce ubicación, clima, altitud
Normativa correcta	Puede mezclar versiones obsoletas	Siempre la versión vigente
Fuentes verificables	No cita fuentes o las inventa	Artículos y enlaces exactos
Específico por ubicación	Valores genéricos sin zona climática	Valores para la zona climática real
Documentos del proyecto	No los conoce	Busca en los archivos subidos
Normativa autonómica/municipal	Solo normativa estatal genérica	Incluye la que aplica al municipio

Fuente: elaboración propia a partir de pruebas comparativas realizadas por el equipo de Normatia.

Cómo conectar Normatia MCP con Claude Desktop

El proceso de conexión consta de tres pasos:

1. El profesional configura el archivo claude_desktop_config.json de Claude Desktop con la URL del servidor MCP y los parámetros de autenticación OAuth.
2. Al iniciar la conexión, Claude abre el navegador para que el usuario autorice el acceso mediante OAuth 2.0 con PKCE, el mismo estándar utilizado por Google y Microsoft.
3. Una vez autorizado, la IA puede invocar get_project_info y ask en cualquier conversación.

El bloque de configuración para Claude Desktop es el siguiente:

{
  "mcpServers": {
    "normatia": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.normatia.com/mcp",
      "auth": {
        "type": "oauth",
        "authorizationUrl": "https://api.normatia.com/mcp/oauth/authorize",
        "tokenUrl": "https://api.normatia.com/mcp/oauth/token",
        "scopes": ["normativa:ask", "normativa:project"]
      }
    }
  }
}

El servidor MCP de Normatia también es compatible con ChatGPT (mediante Actions y OAuth), Cursor, VS Code Copilot y cualquier cliente que implemente el protocolo Streamable HTTP. A continuación, un tutorial en video que muestra la conexión completa con Claude Desktop en menos de dos minutos:

Las instrucciones detalladas de configuración están disponibles en el repositorio github.com/normatia/normatia.

Seguridad y privacidad

Hemos diseñado el MCP con criterios de seguridad que responden al uso en entornos profesionales donde los datos del proyecto son confidenciales:

• OAuth 2.0 con PKCE: el estándar de autenticación utilizado por Google y Microsoft. Cada cliente se autentica con tokens de corta duración, renovables sin compartir credenciales.
• Tokens con prefijo sk-normatia: todos los tokens de API son identificables y revocables individualmente desde el panel de control del usuario en Normatia.
• Revocación inmediata: el profesional puede invalidar cualquier token desde su cuenta, cortando el acceso al instante sin afectar a otros clientes conectados.
• Servidor stateless: no se almacenan conversaciones, prompts ni respuestas. Cada consulta se procesa de forma independiente y no deja registro en el servidor.
• Documentos confidenciales: los archivos del proyecto nunca se exponen completos. El sistema de RAG recupera solo los fragmentos relevantes para responder a la consulta concreta.

Próximamente: verify_compliance

Estamos desarrollando un tercer endpoint que permitirá verificar numéricamente si un parámetro de proyecto cumple la normativa aplicable. En lugar de preguntar “¿cuál es el valor máximo?”, el profesional podrá enviar directamente el valor de su proyecto y recibir una verificación binaria.

El endpoint aceptará tres parámetros: elemento constructivo, parámetro a verificar y valor numérico con unidad. La respuesta indicará si el valor cumple o no, y en caso de incumplimiento devolverá el límite normativo aplicable y la referencia del artículo que lo establece.

Por ejemplo, ante una fachada con transmitancia de 0,48 W/m²K en un proyecto de Madrid, la verificación sería:

verify_compliance(
  element="muro exterior",
  parameter="transmitancia_térmica",
  value=0.48,
  unit="W/m²K"
)
→ CUMPLE. Límite: 0,56 W/m²K.

Este endpoint cierra el ciclo: consultar, verificar y justificar el cumplimiento normativo desde el mismo asistente IA.

Conclusión

Normatia MCP transforma cualquier asistente IA en un experto en normativa de edificación que:

1. Sabe dónde está el proyecto sin preguntar.
2. Conoce toda la normativa aplicable (estatal, autonómica y municipal).
3. Devuelve valores concretos, no respuestas genéricas.
4. Cita fuentes exactas con enlaces verificables.
5. Funciona en Claude, ChatGPT, Cursor y cualquier cliente compatible con MCP.

El servidor está disponible en api.normatia.com/mcp y la documentación completa puede consultarse en normatia.com/es/api.