Hace unos días me propuse un reto: crear un plugin de WordPress que permitiera a los usuarios gestionar el blog de VítalyTech directamente desde Claude (Cursor, Claude Code, VS Code,…), usando el protocolo MCP (Model Context Protocol). Lo que empezó como «voy a probar esto a ver qué tal» terminó siendo una masterclass sobre cómo la IA está cambiando radicalmente la forma en que los desarrolladores exploramos nuevas tecnologías.
El contexto: ¿Qué es MCP y por qué me interesaba?
El Model Context Protocol es un estándar abierto creado por Anthropic que permite a los modelos de IA interactuar con sistemas externos de forma estructurada. En el ecosistema WordPress, esto significa que Claude puede ejecutar acciones directamente en tu sitio: crear posts, subir imágenes, gestionar categorías… todo desde una conversación.
Mi objetivo era simple: permitir a los editores de nuestro blog publicar contenido sin tener que abrir el panel de WordPress. Escriben el artículo en Claude, le piden que lo publique, y listo.
El proceso tradicional vs. el proceso con IA
Cómo habría sido sin IA (estimación: 2-3 días)
- Investigación inicial (4-6 horas)
- Buscar documentación del MCP Adapter
- Entender la Abilities API de WordPress 6.9
- Leer el código fuente de plugins similares
- Encontrar ejemplos funcionales
- Prueba y error (8-12 horas)
- Crear estructura básica del plugin
- Descubrir que el hook no es
mcp_register_abilities - Descubrir que necesitas registrar categorías primero
- Descubrir que necesitas el parámetro
metaconmcp.public - Debuggear por qué las abilities no aparecen
- Stack Overflow, foros, GitHub issues…
- Desarrollo (4-6 horas)
- Escribir las abilities una a una
- Testear cada una manualmente
- Corregir errores de sintaxis y lógica
- Documentación (2-3 horas)
- Escribir README
- Documentar cada ability
Total estimado: 18-27 horas de trabajo
Cómo fue con Claude (real: ~2 horas)
La conversación empezó así:
«Estoy usando el plugin MCP Adapter de WordPress. He instalado el plugin que generamos para activar abilities, pero no aparecen.»
Lo que siguió fue un proceso iterativo de diagnóstico:
- Claude verificó las abilities disponibles usando las herramientas MCP
- Detectó que mis abilities no se registraban y propuso código de debug
- Identificó el problema (faltaba la categoría)
- Corrigió el código y seguimos iterando
- Descubrió que faltaba
mcp.publicen los metadatos - Generó el plugin completo con 19 abilities
El momento «eureka» llegó cuando Claude ejecutó:
mcp-adapter-get-ability-info: mcp-custom/create-post
→ Error: Permission denied: Ability is not exposed via MCP (mcp.public!=true)En un desarrollo tradicional, habría tardado horas en encontrar esa línea en la documentación (si es que estaba documentada). Con Claude, fue cuestión de segundos: «Ah, necesitas añadir meta con mcp.public = true«.
Lo que aportó la IA en cada fase
1. Exploración de información
Problema tradicional: La documentación del MCP Adapter es extensa y está distribuida entre GitHub, WordPress.org, y varios repositorios. La Abilities API de WordPress 6.9 es relativamente nueva y hay poca información en Stack Overflow.
Con IA: Claude buscó la documentación oficial, encontró el repositorio correcto, identificó los hooks necesarios (wp_abilities_api_init, wp_abilities_api_categories_init) y me mostró ejemplos reales del código del plugin AI Experiments.
2. Debugging en tiempo real
Problema tradicional: Cuando algo no funciona, empiezas a añadir var_dump(), error_log(), revisar logs, probar combinaciones…
Con IA: Claude generó código de diagnóstico específico que guardaba información en opciones de WordPress, permitiéndome ver exactamente dónde fallaba el registro:
update_option('mcp_debug_register_result', $result ? 'OK' : 'FALLO');Cada iteración nos acercaba más a la solución.
3. Conocimiento contextual
Problema tradicional: Cuando encuentras un error, buscas en Google, abres 10 pestañas, lees respuestas de hace 3 años que ya no aplican…
Con IA: Claude tenía contexto de toda la conversación. Sabía qué habíamos probado, qué había fallado, y podía hacer conexiones: «El ejemplo de la documentación no usa categoría, pero WordPress 6.9 la requiere. Vamos a probar añadiéndola.»
4. Generación de código completo
Problema tradicional: Escribir 19 abilities con sus schemas, callbacks, validaciones y permisos es tedioso y propenso a errores de copy-paste.
Con IA: Una vez que teníamos el patrón correcto, Claude generó todas las abilities siguiendo las mejores prácticas, con sanitización de inputs, manejo de errores, y documentación inline.
Comparativa de tiempos
| Fase | Sin IA | Con IA |
|---|---|---|
| Investigación y comprensión | 4-6 horas | 20 minutos |
| Debugging del registro de abilities | 4-8 horas | 40 minutos |
| Desarrollo de 19 abilities | 4-6 horas | 30 minutos |
| Testing y correcciones | 2-4 horas | 20 minutos |
| Documentación (README) | 2-3 horas | 10 minutos |
| TOTAL | 16-27 horas | ~2 horas |
Factor de aceleración: 8-13x
Las abilities que creamos
El plugin final incluye 19 abilities:
Gestión de Posts (6):
- Crear, actualizar, obtener, listar, eliminar y publicar posts
- Soporte para categorías, etiquetas, extractos y slugs personalizados
Categorías (4):
- Listar todas las categorías con conteo de posts
- Crear nuevas categorías (con soporte para jerarquía)
- Actualizar nombre, slug, descripción o padre
- Eliminar categorías por ID
Etiquetas (3):
- Listar todas las etiquetas
- Crear nuevas etiquetas
- Eliminar etiquetas por ID
Medios (4):
- Subir imágenes desde URL (ideal para imágenes generadas por IA)
- Asignar/quitar imágenes destacadas
- Listar biblioteca de medios
Información (2):
- Obtener información del sitio
- Obtener información del usuario autenticado (ID, roles, capacidades)
Ejemplo de uso real:
«Claude, crea un post titulado ‘Novedades de febrero’, con el contenido que te paso, en la categoría ‘Noticias’, añade las etiquetas ‘actualizaciones’ y ‘2026’, y publícalo como borrador para que lo revise.»
Claude ejecuta mcp-custom/create-post y el post aparece en WordPress listo para revisión.
Lecciones aprendidas
1. La IA no reemplaza el conocimiento, lo amplifica
Yo sabía qué quería conseguir y tenía conocimientos básicos de WordPress. Claude aceleró todo lo demás: encontrar la documentación correcta, entender APIs nuevas, debuggear problemas oscuros.
2. El debugging iterativo con IA es increíblemente eficiente
En lugar de adivinar qué puede estar mal, Claude genera código de diagnóstico específico. Cada iteración reduce el espacio de búsqueda hasta encontrar la solución.
3. La documentación escasa ya no es un bloqueador
WordPress 6.9 es reciente, la Abilities API aún más. En un mundo pre-IA, habría tenido que leer código fuente de plugins que funcionan para entender el patrón. Con Claude, ese proceso fue casi automático.
4. El pair programming con IA es el futuro
No fue «Claude escribe el código y yo espero». Fue una conversación técnica donde yo aportaba contexto («este es el error», «esto no funciona», «quiero añadir soporte para imágenes») y Claude aportaba soluciones, código y conocimiento.
El código está disponible
El plugin completo está en GitHub: mcp-custom-abilities
Incluye:
- 19 abilities listas para usar
- Documentación completa
- Ejemplos de uso
- Código comentado
Conclusión
¿Podría haber desarrollado este plugin sin IA? Por supuesto. ¿Habría tardado 10 veces más? Probablemente.
La IA no me convirtió mágicamente en un experto en MCP o en la Abilities API. Lo que hizo fue eliminar la fricción de aprender tecnologías nuevas: la búsqueda interminable de documentación, el trial-and-error del debugging, la tediosa escritura de código repetitivo.
El resultado es que en una tarde conseguí lo que tradicionalmente habría sido un proyecto de varios días. Y no solo eso: el código es más limpio, está mejor documentado, y cubre más casos de uso de los que habría implementado yo solo.
¿Es esto el futuro del desarrollo? Para mí, ya es el presente.
¿Has probado MCP con WordPress? ¿Tienes experiencias similares desarrollando con IA? Cuéntanos en los comentarios.
