Constructores y frameworks de MCP Apps comparados (2026)

#La respuesta corta

Si buscas un constructor de MCP Apps o de apps para ChatGPT en 2026, elige según lo que quieras escribir. Si quieres escribir código, usa el SDK oficial @modelcontextprotocol/ext-apps o un framework construido encima (mcp-use, Skybridge, sunpeak, FastMCP si trabajas en Python). Si quieres que lo escriba un agente de IA, usa una skill de agente (las oficiales de ext-apps, build-mcp-app de Anthropic o generate-mcp-app-ui de Microsoft). Para probar lo que has hecho, un inspector como MCPJam. Y si no quieres escribir el código de la vista, un constructor visual como Widgetry te da plantillas, diseños y una vista previa que es un host de verdad. Todos apuntan al estándar MCP Apps, así que ChatGPT, Claude, VS Code y el resto de hosts MCP Apps pueden pintar el resultado.

Esta página los compara a octubre de 2026, con justicia: cada sección dice en qué destaca de verdad cada herramienta.

#La tabla comparativa

#El SDK oficial ext-apps y sus skills de agente

@modelcontextprotocol/ext-apps es la implementación de referencia de la especificación. En el servidor, registerAppTool y registerAppResource de /server registran la tool y su recurso ui://. En la vista, la clase App (o useApp de /react) se encarga del saludo inicial, la entrada de la tool, los resultados y las llamadas de vuelta al servidor. Trae plantillas de inicio para React, Vue, Svelte, Preact, Solid y JavaScript sin framework, y ejemplos que llegan a mapas con CesiumJS, escenas de three.js o un visor de PDF.

Destaca en: control. No hay nada entre tú y el protocolo, y cuando cambia la especificación, aquí es donde llega primero. Ojo con las versiones: la 2.x (desde el 8 de septiembre de 2026) necesita los paquetes separados del SDK de MCP v2, mientras que el quickstart de Claude sigue fijando ext-apps@^1. El protocolo es el mismo en las dos. El paso a paso está en crear una MCP App en TypeScript.

El mismo repo trae cuatro skills de agente: create-mcp-app (crear una desde cero), migrate-oai-app (convertir una app de OpenAI), add-app-to-server (añadir interfaz a las tools de un servidor existente) y convert-web-app (convertir una web en una app híbrida web y MCP). En Claude Code se instalan como el plugin mcp-apps:

/plugin marketplace add modelcontextprotocol/ext-apps
/plugin install mcp-apps@modelcontextprotocol-ext-apps

Destaca en: dejar bien el andamiaje a la primera y migrar una app que ya usa window.openai.

#La skill build-mcp-app de Anthropic

build-mcp-app es una de las tres skills del plugin mcp-server-dev de Anthropic, junto a build-mcp-server (la entrada, que elige el modelo de despliegue y el diseño de las tools) y build-mcpb (empaqueta un servidor local con su runtime). Añade widgets interactivos como formularios, selectores y diálogos de confirmación, pintados dentro del chat, a servidores remotos y a paquetes MCPB.

Destaca en: el servidor entero, no solo la vista. Si además estás decidiendo cómo desplegar y cómo dar forma a tus tools, empieza por aquí.

#mcp-use (Manufact)

mcp-use es un framework con licencia MIT y la misma API de servidor en TypeScript y en Python. Dejas componentes React en resources/ y se registran solos como widgets; el hook useWidget les da props, tema y estado. Incluye un inspector en el navegador, en /inspector, para probar tools y ver el tráfico JSON-RPC, y soporta tanto el Apps SDK como MCP Apps. Lo alojas tú o lo despliegas en Manufact Cloud.

Destaca en: equipos que quieren un framework con todo incluido, en cualquiera de los dos lenguajes, y un camino corto de un componente React a un widget.

#Skybridge (Alpic)

Skybridge se presenta como "the full-stack React framework for MCP Apps and MCP Servers". Es TypeScript de punta a punta, con los tipos inferidos del servidor a la vista, hooks al estilo de React Query y un servidor de desarrollo con emulador local, recarga en caliente y un túnel permanente hacia Claude y ChatGPT. Licencia MIT; se aloja en cualquier plataforma Node.js o en Alpic.

Destaca en: tipos seguros entre servidor y vista, y un ciclo local rápido.

#sunpeak

sunpeak es un framework y una herramienta de pruebas con licencia MIT. Descubre tools, recursos y simulaciones en el sistema de ficheros, y su inspector local reproduce los entornos de ChatGPT y de Claude. Las simulaciones permiten probar combinaciones de hosts, temas y datos en CI, con tests end-to-end de Playwright y pruebas en vivo contra ChatGPT.

Destaca en: las pruebas. Si necesitas saber que un widget funciona en los dos hosts antes de publicarlo, es la opción de esta lista más centrada en probar.

#Componentes MCP UI de Flowbite

MCP UI components, de Themesberg, es una librería MIT construida sobre Flowbite, Skybridge, React y Tailwind. Trae widgets de texto, grupo de radios, casillas, gráfico de líneas, productos, código QR y tabla.

Destaca en: no tener que diseñar entradas y gráficos básicos si ya trabajas con React y Tailwind.

#MCPJam Inspector

MCPJam Inspector incluye un App Builder que emula en local tanto las apps de ChatGPT como las MCP Apps. Ejecutas tus tools, ves el widget junto a los logs (tráfico JSON-RPC incluido) y lo pruebas en tamaño de escritorio, tablet y móvil. Se arranca con npx @mcpjam/inspector@latest.

Destaca en: previsualizar y depurar cualquier servidor, lo hayas hecho con lo que lo hayas hecho, sin URL pública ni suscripción a ChatGPT. Complementa a todas las demás herramientas.

#Vercel y mcp-handler

El 4 de marzo de 2026 Vercel anunció soporte para MCP Apps, con una plantilla de Next.js construida sobre mcp-handler. La vista tiene renderizado en servidor y React Server Components, y despliegas en Vercel.

Destaca en: equipos que ya tienen Next.js en Vercel.

#FastMCP (Python)

FastMCP añade soporte de apps con pip install "fastmcp[apps]". Las interfaces se montan con componentes Prefab (gráficos, tablas de datos, formularios), con HTML en línea cuando necesitas salirte de ellos, y fastmcp dev apps las previsualiza en el navegador. Hay ejemplos de un panel de ventas, un monitor del sistema, un mapa y un proveedor de interfaz generativa.

Destaca en: servidores en Python. Casi todas las demás opciones son TypeScript primero.

#generate-mcp-app-ui de Microsoft Power Apps

generate-mcp-app-ui es una skill en preview para Claude Code o GitHub Copilot CLI. Describes el widget y pegas la salida JSON real de tu tool; escribe un único HTML autocontenido con componentes web de Fluent UI y sus tokens para tema claro y oscuro, y puede conectar app.callServerTool a un botón de refrescar. No registra ni despliega el servidor por ti.

Destaca en: widgets Fluent UI para tools de Power Apps y Microsoft 365 Copilot, generados a partir de datos reales.

#En qué es distinto Widgetry

Todo lo anterior es un framework de código, una skill de IA o un inspector. Widgetry es un constructor visual:

• Plantillas por diseños. Trece tipos de widget (tablero, KPIs, gráficos de barras, de área y de donut, tabla, cuenta atrás, hitos, un globo 3D y más; mira las plantillas) y veinte diseños de serie, catorce de ellos inspirados en marcas conocidas, más un diseñador para crear los tuyos. Cualquier tipo se pone cualquier diseño.
• Una vista previa que es un host de verdad. El editor habla el mismo protocolo MCP Apps que los chats, en claro y en oscuro, y aplica a las imágenes la misma CSP, así que lo que ves es lo que enseña el chat.
• Sin build. Un widget es una plantilla Liquid, CSS, un script opcional (con three.js, GSAP, d3 o Chart.js de un catálogo con versiones fijadas) y el JSON Schema de sus datos. El markup, los estilos, el script y el esquema se pueden editar, pero no hace falta tocarlos para empezar.
• Enlazado desde tu servidor. Tu servidor MCP lee el widget publicado de su URL en vivo con una clave de API de solo lectura y lo guarda un minuto, así que lo que publicas le llega sin desplegar. También puedes descargar el documento HTML y su manifiesto y registrarlos con el SDK oficial de TypeScript, o conectar a tu agente el endpoint /mcp de Widgetry si todavía no tienes servidor. Los pasos están en añadir una interfaz a tu servidor MCP.
• Los agentes lo crean por MCP. El mismo endpoint /mcp da a un agente quince tools widgetry_*: ocho de lectura (organización, plantillas, widgets, exportación y diseños) y, con permiso de escritura por OAuth o con una clave de escritura, siete para crear, editar, publicar y borrar widgets y diseños. Mira crear widgets con tu agente de IA.

#Cuándo Widgetry no es lo que necesitas

• Apps a medida con mucha lógica en el cliente. Flujos de varios pasos, estado local entre pantallas o tu propio árbol de componentes piden un framework (Skybridge, mcp-use, sunpeak) o el SDK a pelo. Un widget de Widgetry pinta los datos que le manda el modelo y nunca va a buscarlos por su cuenta; sus interacciones son mandar un mensaje, abrir un enlace o llamar a una tool.
• Funciones que solo tiene ChatGPT. El checkout, los modales, la subida de ficheros y el estado del widget viven en window.openai, que Widgetry no usa. Sus widgets se ciñen al estándar común de MCP Apps.
• Todo en tu propio repo desde el principio. Puedes descargar los ficheros y dejar de depender de Widgetry, pero el diseño del widget se hace en su editor o con sus tools MCP, no en tu código. Y el snippet de exportación, por ahora, es solo de TypeScript.

#Cómo elegir

• Quieres control total y sabes TypeScript: el SDK ext-apps, o Skybridge si quieres tipos de punta a punta.
• Quieres un framework con hosting e inspector: mcp-use o Skybridge.
• Necesitas probar contra ChatGPT y Claude en CI: sunpeak.
• Tu servidor está en Python: FastMCP o mcp-use.
• Vives en Next.js y Vercel: la plantilla de mcp-handler.
• Quieres que el código lo escriba tu agente: las skills de ext-apps o build-mcp-app de Anthropic; la de Microsoft si tu destino es Copilot.
• Quieres ver lo que has construido, sea lo que sea: MCPJam Inspector.
• Quieres un widget cuidado en minutos, sin build, que tu servidor enlace y tu agente pueda editar: Widgetry.

Además se combinan. Lo que exporta Widgetry es un recurso y una definición de tool MCP Apps estándar, así que un inspector como MCPJam lo previsualiza como cualquier otro, y un servidor hecho con otra herramienta puede servirlo junto a sus propias vistas. Para ver cómo encajan con los formatos anteriores, lee MCP Apps vs MCP-UI vs Apps SDK de OpenAI.