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MCP Server

Inyección de contexto normativo para agentes IA.

Configura el MCP Server de Normatia en dos minutos. Tus agentes acceden al contexto completo de tu proyecto y consultan normativa de construcción española de forma autónoma, con fuentes verificables y valores resueltos para tu ubicación exacta.

~/mcp.json

{

"mcpServers": {

"normatia": {

"type": "streamable-http",

"url": "https://api.normatia.com/mcp"

"headers": {

"Authorization": "Bearer sk-normatia-..."

}

}

}

}

// Autenticación OAuth 2.0 — abre el navegador

// Herramientas (2 + 1 en desarrollo):

▸ get_project_info · ask | verify_compliance (próx.)

Stateless y de solo lectura

El servidor MCP no almacena ningún dato del proyecto. Cada llamada de herramienta es independiente. Los planos, modelos y documentos del cliente no salen de su entorno local.

Razonamiento autónomo

El agente encadena las herramientas de forma autónoma: obtiene el contexto completo del proyecto con get_project_info y luego consulta artículos, límites y requisitos específicos con ask. El usuario solo da la instrucción inicial.

Compatible con cualquier cliente MCP

Un único servidor. Misma configuración para Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code Copilot, OpenCode y Cline. Cualquier entorno que implemente Model Context Protocol 1.x.

Compatible con

Claude

Claude

Anthropic

ChatGPT

ChatGPT

OpenAI

Gemini CLI

Gemini CLI

Google

VS Code Copilot

VS Code Copilot

Microsoft

Antigravity

Antigravity

Google

Kiro

Kiro

Amazon

OpenCode

OpenCode

OpenCode

+ cualquier cliente que implemente Model Context Protocol 1.x

Tools expuestas

El knowledge base normativo como herramientas de agente.

get_project_info

(sin parámetros)

Devuelve el contexto completo del proyecto activo en Normatia: ubicación, municipio, zona climática, altitud, datos sísmicos y toda la normativa aplicable (estatal, autonómica y municipal). La IA no necesita preguntar nada al usuario, ya lo sabe.

Contextual

ask

(query)

Consulta en lenguaje natural sobre normativa de construcción española. El motor RAG busca en toda la base de datos normativa y devuelve una respuesta fundamentada en los artículos exactos que aplican al proyecto, con valores ya resueltos para su ubicación y zona climática. Incluye fuentes verificables con enlaces.

Semántico

verify_compliance

Próximamente

(element, parameter, value, unit)

Verificación determinista de parámetros técnicos contra límites normativos. La IA podrá comprobar numéricamente si un valor cumple la normativa aplicable y obtener el resultado, el límite exacto y la referencia del artículo. Actualmente en desarrollo.

Determinista

Ejemplo de uso

Consulta de normativa con contexto de proyecto.

# Prompt al agente en Cursor

"Revisa la memoria de carpintería adjunta para el proyecto de Madrid. Dime qué valores de transmitancia tengo que cumplir según el CTE DB-HE."

# El agente encadena llamadas de herramienta:

▸ get_project_info()

→ Proyecto en Madrid · Zona climática D3 · Altitud 667 m · CTE DB-HE 2022 aplicable

▸ ask("¿Cuál es la transmitancia térmica máxima para ventanas en zona D3?")

→ Respuesta: "Según CTE DB-HE 2022, tabla 3.1.1.b-HE1, el límite para huecos en zona D3 es:"

→ U_límite ventanas = 1.4 W/m²K

→ Fuente: CTE DB-HE 1, §3.1.1 — codigotecnico.org/db-he/...

▸ ask("¿Transmitancia máxima para cubiertas en zona D3?")

→ U_límite cubiertas = 0.25 W/m²K

→ Fuente: CTE DB-HE 1, tabla 3.1.1.a-HE1

// Próximamente con verify_compliance:

// ▸ verify_compliance("ventana exterior", 1.8, "W/m²K") → NON_COMPLIANT ❌

# El agente entrega los límites exactos con referencias. El técnico compara sus valores.