24 de agosto de 2026
Generar imágenes y vídeos IA desde Claude o Cursor: el manual completo del MCP
Tu asistente de IA sabe redactar, programar, planificar. Desde hace poco, también sabe crear imágenes y vídeos sin salir de la conversación, gracias al protocolo MCP. Aquí tienes cómo conectarlo a un motor de generación de verdad en dos minutos, lo que cuesta al céntimo, y los reflejos que separan a un agente eficaz de un agente que malgasta créditos.
tu asistente ya sabe crear imágenes, no solo hablar de ellas
Gracias al protocolo MCP, un asistente como Claude o Cursor puede llamar a un generador real de imágenes y vídeos en plena conversación, y devolverte la URL de un archivo terminado en lugar de una descripción.
Pídele a Claude que te escriba un artículo de blog, y lo hace. Pídele que ilustre ese artículo y, hasta hace poco, te respondía con educación que no genera imágenes, antes de proponerte un prompt para copiar y pegar en otro sitio. Ya conoces el resto: abrir otra herramienta, pegar el prompt, descargar la imagen, volver. El asistente que debía ahorrarte tiempo acababa de añadir tres idas y vueltas a tu jornada.
Ese muro se está cayendo. Los asistentes de IA modernos saben usar herramientas externas: buscar en la web, leer archivos, llamar a servicios. Y desde que existe un estándar común para conectar esas herramientas, cualquier asistente compatible puede pilotar un motor real de generación de imágenes y vídeos. Dices «ilustra esta sección con una foto de un zorro en un bosque brumoso», y treinta segundos después la URL de la imagen está en la conversación.
Esta guía te enseña a conectar Claude, Cursor o cualquier cliente compatible a Imaginode, el canvas de creación IA que da acceso a 48 modelos (Flux 2, Nano Banana 2, Seedream 5, Kling V3, Seedance 2.5, Veo 3.1…) con un contador de créditos transparente. Dos minutos de configuración, ninguna instalación, y tu asistente se convierte en un estudio de creación.
MCP, el puerto USB de los asistentes de IA
El Model Context Protocol es un estándar abierto que describe cómo un asistente descubre y llama a herramientas externas: un servidor MCP expone funciones, el cliente las usa, da igual quién haya escrito qué.
MCP significa Model Context Protocol. Es un estándar abierto, lanzado a finales de 2024 y adoptado desde entonces por todo el ecosistema: Claude, Cursor y decenas de otros clientes lo hablan de forma nativa. La idea es simple: en lugar de que cada asistente invente su propia manera de conectarse a cada servicio, un servidor MCP describe sus herramientas en un formato común, y cualquier cliente compatible puede descubrirlas y llamarlas. Se le compara a menudo con un puerto USB: un solo enchufe, miles de aparatos.
En concreto, un servidor MCP expone herramientas con nombre, con sus parámetros y su descripción. El de Imaginode expone cuatro: listar los modelos disponibles con sus precios, generar una imagen, lanzar un vídeo y seguir una generación hasta el resultado. Cuando le pides una imagen a tu asistente, él mismo elige la herramienta, rellena el prompt, lanza la llamada y te trae la URL. Tú no ves la fontanería, y ese es el objetivo.
Un detalle que importa: el servidor de Imaginode está alojado, en la dirección https://imaginode.ai/api/mcp. Nada que instalar en tu máquina, ningún repositorio que clonar, ningún Node ni Python que configurar. Es la diferencia entre un servidor MCP remoto y los servidores locales que exigen una instalación: aquí, lo único que necesitas es una clave API.
conectar Imaginode a Claude en dos minutos, cronómetro en mano
Crea una clave API en tu perfil de Imaginode (email verificado obligatorio, secreto mostrado una sola vez) y dásela a tu cliente MCP: un comando en Claude Code, un conector personalizado en Claude.ai, un bloque JSON en Cursor.
Primer paso: la clave. Crea una cuenta en Imaginode si aún no la tienes (se regalan créditos de prueba al registrarse, con email verificado obligatorio), luego abre tu perfil, sección «Claves API». Dale un nombre a tu clave, «Claude Code» por ejemplo, y créala. El secreto, que empieza por imk_, solo se mostrará una vez: cópialo de inmediato. Si lo pierdes, revoca la clave y crea otra, lleva diez segundos.
Segundo paso: la conexión. En Claude Code basta una sola línea de terminal: claude mcp add --transport http imaginode https://imaginode.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer tu-clave". En Claude.ai o la aplicación de escritorio, añade un conector personalizado con la URL del servidor y la misma cabecera. En Cursor, declara el servidor en el archivo mcp.json con la URL y la cabecera Authorization. Todos los demás clientes compatibles con MCP siguen la misma lógica: una URL, una cabecera.
Tercer paso: no lo hay. Abre una conversación y pide: «genera una imagen de un faro bretón bajo la tormenta, estilo foto analógica». El asistente llama a la herramienta, la imagen se genera, la URL llega al hilo. El coste exacto en créditos y tu saldo restante se anuncian en cada llamada, incluso antes de que llegue el resultado.
lo que tu asistente sabe hacer una vez conectado
Ilustrar un contenido que redacta, declinar visuales en serie, lanzar un clip de vídeo y seguirlo hasta el archivo final: el asistente encadena generaciones en el mismo hilo que el resto de tu trabajo.
El caso de uso más inmediato es la ilustración en plena redacción. Tu asistente escribe una página de ventas, un artículo, una newsletter: ahora puede generar los visuales que la acompañan, en el mismo hilo, conservando el contexto. El prompt de imagen aprovecha todo lo que la conversación ya contiene, tu marca, tu tono, el tema preciso de la sección. Es muy distinto de un generador abierto en otra pestaña que no sabe nada de tu proyecto.
Segunda familia: la serie. «Genera la misma botella sobre fondo de estudio blanco, luego sobre madera clara, luego en ambiente nocturno»: el asistente encadena las llamadas, nombra los archivos, te lista las URLs. Para fotos de producto declinadas en volumen o miniaturas de YouTube que probar en variantes, el ciclo de trabajo se reduce a una frase. Y como cada llamada devuelve su coste, sabes exactamente lo que ha costado la serie.
El vídeo funciona con el mismo principio, con un matiz: una generación de vídeo tarda de uno a cinco minutos, a veces más en los formatos grandes. La herramienta devuelve por tanto de inmediato un identificador de seguimiento y el coste, luego el asistente consulta el estado con regularidad y te entrega la URL cuando está listo. Mientras tanto, puede seguir trabajando en otra cosa: es un agente, no un reloj de arena.
cuánto cuesta, y por qué un agente no puede descontrolarse
Cada llamada se cobra en créditos a la misma tarifa que el canvas (una imagen de 1 a 7 créditos, un vídeo de 30 a 170 aproximadamente), los fallos se reembolsan automáticamente, y una cuota de 10 generaciones por minuto y por clave frena cualquier desbocamiento.
La pregunta incómoda, primero: dejar que un agente gaste dinero, ¿es razonable? En Imaginode, las barreras están en la infraestructura, no en las promesas. Cada generación se cobra antes de lanzarse, a un precio conocido: de 1 a 7 créditos por una imagen, de unos 30 a 170 por un vídeo según el modelo, la duración y la resolución, sabiendo que un crédito vale 0,01 €. El detalle por modelo es público, y la herramienta list_models le da los precios al propio asistente.
Si una generación falla en el proveedor, los créditos se reembolsan automáticamente, sin ticket ni reclamación: solo pagas lo que llega a buen puerto. Y sobre todo, un agente nunca puede gastar más allá de tu saldo: sin descubierto, sin factura sorpresa a fin de mes. El peor escenario posible es un saldo a cero y un mensaje que te invita a recargar.
Queda el caso del agente que entra en bucle, el que relanza la misma generación en ráfaga porque un script se ha desbocado. Cada clave API está limitada a 10 generaciones por minuto: suficiente para cualquier uso real, demasiado poco para vaciar un saldo en tu ausencia. Y si una clave se filtra o te inquieta, un clic en tu perfil la revoca, con efecto inmediato. Cinco claves activas como máximo, una por uso, es una buena higiene.
los reflejos que separan a un buen agente de un agente gastón
Iterar en un modelo a 1 crédito antes de pagar el premium, escribir los prompts en inglés, consultar el estado del vídeo cada 30 segundos sin relanzar jamás, y reutilizar las URLs de salida como entradas: cuatro hábitos que cambian la factura.
Primer reflejo, el más rentable: validar en económico, finalizar en premium. Flux Schnell cuesta 1 crédito y basta de sobra para probar un encuadre, un ambiente, una composición. Una vez afinado el prompt, relanza la misma idea en Nano Banana 2 o Flux 2 Pro para el acabado final. Un asistente bien instruido aplica esta regla él solo: dile simplemente «itera en económico, ya te diré cuándo pasar a calidad». Es la misma lógica que elegir tu modelo en el canvas.
Segundo reflejo: los prompts en inglés. Los modelos de generación entienden todos los idiomas, pero su entrenamiento es masivamente anglófono y los resultados ganan en precisión. Buena noticia: tu asistente es un traductor excelente. Háblale en español, deja que formule el prompt en inglés, y pídele que te enseñe lo que ha enviado, es la mejor manera de aprender a escribir prompts que funcionan.
Tercer y cuarto reflejos, para el vídeo y las cadenas: no relanzar nunca un vídeo «porque parece lento», el seguimiento de estado existe para eso y una relanzada cuesta el precio de una generación completa. Y reutilizar las URLs de salida como entradas: la imagen generada en el paso anterior puede servir de primer fotograma al vídeo siguiente, exactamente como se cablean dos nodos en el canvas. Tu asistente construye entonces auténticos workflows, en conversación.
para desarrolladores: lo mismo en tres endpoints REST
GET /api/models para el catálogo, POST /api/generate para lanzar (modelo, prompt, opciones, clave en Bearer), GET /api/generate/status para seguir: el servidor MCP no es más que una fachada sobre una API REST pública.
Si prefieres escribir tus propios scripts, todo lo que hace el servidor MCP pasa por tres endpoints públicos. GET https://imaginode.ai/api/models devuelve el catálogo completo, opciones y precios en créditos, sin autenticación. POST https://imaginode.ai/api/generate lanza una generación: un JSON con el modelo, el prompt y las opciones (duración, resolución, formato, audio, imágenes de entrada), tu clave en la cabecera Authorization, y la respuesta contiene el identificador de la petición, el coste cobrado y tu nuevo saldo.
GET https://imaginode.ai/api/generate/status sigue después la generación: running mientras trabaja, luego completed con las URLs de salida, o failed con el reembolso ya efectuado. Es el mismo pipeline, las mismas validaciones y la misma facturación que el canvas y que el MCP: una sola mecánica, tres puertas de entrada.
Las imágenes de entrada deben estar alojadas en tu cuenta de Imaginode, ya sea importadas a tu mediateca o procedentes de una generación anterior cuya URL reutilizas. La guía de API y MCP de la documentación detalla cada campo, los límites y las buenas prácticas, en cinco idiomas.
chat, canvas, agente: tres puertas hacia el mismo motor
El canvas sigue siendo el lugar donde se diseña y donde se guardan los workflows; el MCP y la API son las puertas por las que un asistente o un script vienen a accionar el mismo motor, con el mismo saldo de créditos.
¿Hace falta seguir abriendo el canvas si el asistente sabe generarlo todo? Sí, y por una razón simple: la conversación sigue siendo lineal. Para diseñar un pipeline visual, comparar variantes lado a lado, conservar tus referencias de personajes y reencontrar tu trabajo semanas después, el canvas de nodos sigue siendo el taller. El agente, por su parte, brilla en la ejecución: producir, declinar, integrar la generación en un flujo de trabajo más amplio que incluye texto, código, archivos.
Los dos se complementan tanto mejor cuanto que lo comparten todo: la misma cuenta, los mismos créditos, la misma mediateca. Una imagen generada por Claude esta mañana está en tus medios de Imaginode esta noche, lista para conectarse a un nodo de vídeo. Un personaje de referencia construido en el canvas puede inspirar los prompts que tu asistente enviará mañana.
Si descubres Imaginode con este artículo, el camino más corto sigue siendo crear tu cuenta, hacer tus primeras generaciones en el canvas para entender los modelos y los costes, y luego crear tu clave API y conectar tu asistente. A partir de ahí, tienes un estudio de creación que responde tan bien al ratón como a la conversación, y que te dice siempre, al céntimo, lo que te ha costado cada imagen.