Transcript
00:00:00Claude Code tiene un problema de creación de contenido y el nuevo servidor MCP
00:00:04de Higgs Field acaba de resolverlo; en lugar de tener que conectar individualmente cada herramienta
00:00:09de creación de contenido por IA a Claude Code,
00:00:10lo cual es necesario ya que las mejores cambian de una semana a otra,
00:00:14ahora podemos tenerlas todas en un solo lugar a través del servidor MCP.
00:00:17Y esto no es solo una victoria en cuanto a conveniencia.
00:00:19Esto significa que ahora podemos automatizar de forma fiable gran parte de nuestro proceso
00:00:24de creación de contenido con la mejor herramienta de IA para cada tarea.
00:00:28Así que hoy les voy a mostrar exactamente cómo instalar esta herramienta y el
00:00:31proceso que utilicé para crear esta pieza de contenido.
00:00:34Conseguí cien mil visitas en menos de 24 horas usando el servidor MCP
00:00:39de Higgs Field. Entonces, ¿por qué es importante este servidor? ¿Por qué debería interesarte?
00:00:43Bueno, lo mencioné en la introducción y hay dos razones.
00:00:45La primera es el hecho de que ahora tenemos una única
00:00:50vía para acceder a cada una de las herramientas
00:00:55de creación de contenido por IA. Porque hasta ahora, no podíamos hacerlo de forma programática.
00:00:59En su lugar, tenías que conectar individualmente todas estas herramientas a Claude,
00:01:04un fastidio total.
00:01:05Nadie lo hacía porque cada una tenía su propia API, sus propios pagos,
00:01:10incluso si la API era pública, que en algunos casos no lo era.
00:01:14Y por eso estabas limitado a las una o dos que realmente usabas.
00:01:18El problema es que las mejores cambian todo el tiempo. La semana pasada,
00:01:23Nano Banana Pro estaba en la cima. ¿Y adivinen qué? Ahora es GPT Images 2.
00:01:27Hace seis meses, VU 3 era el líder; hace un mes era Clean.
00:01:31Y hoy es Seed Dance. ¿Estás usando la mejor herramienta para el trabajo?
00:01:35Lo más probable es que no, si estabas configurado de esa manera,
00:01:37pero ahora todo lo que tengo que hacer es estar conectado al MCP de Higgs Field
00:01:42y, ¡pum!, ahora puedo conectarme a todas estas y más.
00:01:47Y con "más" me refiero a que hay 17 modelos de imagen, 14 modelos de video,
00:01:52y tenemos acceso a muchos de los modelos propietarios de Higgs Field,
00:01:56pero el verdadero avance no es la conveniencia.
00:01:58Es el hecho de que, al ser un servidor MCP,
00:02:00ahora podemos automatizar muchos de estos procesos vía Claude Code. Por ejemplo,
00:02:05puedo crear una automatización donde cada día,
00:02:08Claude Code revise GitHub y diga: "Oye,
00:02:11¿cuáles son los repositorios de IA más populares de esta semana o de este mes?",
00:02:16los nuevos que se acaban de lanzar. Tomará esa información,
00:02:20la traerá de vuelta dentro de Claude Code,
00:02:22y ahora la estructurará de manera que pueda usarla para algún tipo de
00:02:25publicación en redes sociales. En nuestro ejemplo, será un carrusel.
00:02:30Luego creará un prompt para las imágenes y así obtendremos imágenes
00:02:35como estas,
00:02:36pero con el texto y la información del GitHub que acaba de extraer.
00:02:40Entonces enviará toda esa información a Higgs Field,
00:02:43que luego llamará a GPT Images 2 para crear todo eso por nosotros.
00:02:47Después lo trae de vuelta a Claude Code y voilà.
00:02:51Simplemente tenemos un proceso de creación de contenido completamente automatizado.
00:02:54Puedo revisarlos manualmente o hacer que Claude Code los publique,
00:02:57pero el punto es que ahora puedo automatizar cualquier tipo de flujo.
00:03:01Podrías automatizar aún más, donde obtengo información de algún
00:03:05lugar externo. En este caso, GitHub,
00:03:07luego analizo la información dentro de Claude Code.
00:03:10Tomo esa información analizada y la convierto en algún tipo de prompt
00:03:14de contenido, que se envía al MCP de Higgs Field. Y luego me lo devuelve todo.
00:03:18Tengo un buen entregable y realmente no he tenido que mover un dedo.
00:03:21Ese es el verdadero poder que se libera a través de este servidor MCP.
00:03:25Al combinar estas dos cosas, realmente estamos convirtiendo a Claude Code en una
00:03:29máquina de marketing. Hablemos de la instalación. Primero que nada,
00:03:32vas a necesitar una cuenta de Higgs Field.
00:03:34Dejaré un enlace en la descripción. Por si no ha quedado claro,
00:03:37Higgs Field es el sitio integral para todo lo relacionado con la creación de contenido por IA.
00:03:42A continuación, debemos instalar el MCP. Y realmente hay dos formas de hacerlo.
00:03:47Uno, podemos ir a claude.ai y simplemente configurar un conector.
00:03:51Dos, podemos hacerlo directamente en la terminal a través de Claude Code.
00:03:55Configurar el conector es muy fácil. Solo tienes que ir a claude.ai,
00:03:58dirigirte a ajustes e ir a la sección de conectores.
00:04:01Vas a "añadir conector personalizado". Copias esto,
00:04:06lo pegas allí y le das a añadir.
00:04:09Luego le das a conectar y te pedirá que inicies sesión.
00:04:12Y listo, ahí lo tenemos.
00:04:14Ahora puedo esencialmente llamar a cualquiera de estas herramientas de audio, video
00:04:19o imagen que viven dentro de Higgs Field desde Claude, la aplicación web.
00:04:23Y también puedo hacerlo desde la aplicación de escritorio. En el chat, dije:
00:04:26"Usa el conector de Higgs Field y crea una imagen que hable del poder de
00:04:29Claude Code más Higgs Field usando GPT Image 2".
00:04:32Y pueden ver que está llamando al modelo ahora mismo.
00:04:36Te pedirá algunos permisos.
00:04:37Puedes ver el prompt real que está enviando en JSON y vemos la imagen
00:04:42en progreso.
00:04:42Lo bueno de hacer esto dentro de la aplicación del chat
00:04:47o en tu escritorio con la aplicación de Claude,
00:04:49es el hecho de que las imágenes se generarán allí mismo,
00:04:52lo que significa que podré verlas. Y recuerda,
00:04:54hay mucho más que podemos hacer que simplemente crear una imagen o un video.
00:04:58En realidad, están pasando muchas cosas bajo el capó con este MCP.
00:05:01Puedes pedirle al propio Claude que te lo explique,
00:05:04pero también tengo esta guía que escribí y que pondré dentro de la
00:05:07comunidad gratuita de School. Habrá un enlace en la descripción.
00:05:10Y aquí está la imagen que creó para nosotros. Al pasar el cursor sobre ella,
00:05:13pueden ver que tengo varias opciones. Puedo recrearla,
00:05:16básicamente enviando el prompt de nuevo, o puedo animarla.
00:05:19Es decir, enviarla a un editor de video. También puedo editarla.
00:05:22Lo que hace es abrir esencialmente otro prompt. En este caso,
00:05:26lo enviaría a Nano Banana 2, pero podría cambiarlo por,
00:05:29por ejemplo, GPT Image 2.
00:05:32Vincula la imagen de referencia para saber qué está editando.
00:05:36Y luego simplemente pones tu prompt ahí.
00:05:37Así que es bastante intuitivo cómo interactúas con esto dentro de
00:05:42la aplicación de chat,
00:05:43pero hablemos de lo que creo que es el mayor avance: usarlo
00:05:46dentro de Claude code. Para configurar el servidor MCP dentro de Claude code,
00:05:50también es super sencillo,
00:05:51literalmente solo usaré lenguaje natural y diré: "configura este servidor MCP por mí".
00:05:56Solo tienes que volver a esta página, que es la página de Higgsfield MCP.
00:05:59También dejaré el enlace. Usaremos el conector personalizado.
00:06:03Lo pegas ahí y se pondrá a trabajar.
00:06:06Lo configurará por ti.
00:06:07Y también te dará un enlace para pasar por el mismo proceso de autenticación
00:06:10que me viste hacer en la aplicación web; ahora, para confirmar que está configurado,
00:06:13solo escribe barra inclinada MCP. Y deberías ver Higgsfield conectado.
00:06:17Si no, simplemente interactúa con Claude code,
00:06:20y te guiará por los pasos para asegurarte de que esté conectado.
00:06:22Puede que solo necesites salir de Claude code y volver a iniciarlo. En este punto,
00:06:26una vez que el servidor MCP está conectado,
00:06:28ya podemos usar básicamente cualquier modelo de creación de contenido de IA desde
00:06:34la terminal a través de lenguaje natural.
00:06:36Así que si le digo a Claude code: "créame 16 imágenes diferentes
00:06:41con GPT images 2", lo hará por ti.
00:06:44Y simplemente las descargará e incluso puedes decirle: "Oye,
00:06:47quiero que me muestres las imágenes".
00:06:48El único inconveniente con la terminal es que, obviamente, no podemos ver las imágenes
00:06:52dentro de la propia terminal, pero bueno,
00:06:55lo que realmente queremos es descubrir cómo poner esto dentro de una
00:06:58automatización, cómo programarlo.
00:06:59Pero el prompting en lenguaje natural es sencillo y es exactamente el mismo proceso
00:07:04que te mostré en la aplicación web.
00:07:05Así que pasemos por este proceso.
00:07:07Lo que necesitamos primero es poder obtener información de GitHub y
00:07:11traerla de vuelta a Claude code. Y puedes ver eso justo aquí.
00:07:13Esta es una automatización que se ejecuta cada mañana,
00:07:15y obtiene los 10 repositorios de GitHub con mayor tendencia esta semana que fueron
00:07:20creados en los últimos siete días y los clasifica según sus estrellas.
00:07:24Me da una descripción rápida, todo ese tipo de cosas.
00:07:26Y también puedo ver los cinco con mayor tendencia del último mes. Y de nuevo,
00:07:30estos son solo nuevos que acaban de aparecer en escena.
00:07:32Crear esto por tu cuenta es, de hecho, muy sencillo.
00:07:35Tengo todo el desglose dentro de Chase AI plus,
00:07:38pero puedes simplemente darle un prompt a Claude code y decirle: "Oye,
00:07:40¿puedes crearme una automatización que revise GitHub cada día para esto?".
00:07:44No necesitas configurar ninguna API ni nada por el estilo.
00:07:46Pero lo que quiero es que Claude code eche un vistazo a esta información y
00:07:51quiero que, esencialmente, la convierta en un carrusel.
00:07:55Y si no estás familiarizado con los carruseles, son solo publicaciones como esta.
00:07:58Tendremos una especie de portada. Esta es sobre las cinco mejores habilidades de frontend,
00:08:02pero en su lugar haremos los cinco mejores repositorios de GitHub o de IA.
00:08:07Veremos qué se le ocurre a Claude code.
00:08:09Voy a darle las imágenes de referencia que ves aquí.
00:08:11Así que le daré la portada y le daré algunas de estas,
00:08:15diapositivas de cuerpo, por así decirlo,
00:08:16porque quiero que tenga el mismo estilo y veremos qué
00:08:20se le ocurre. Así que le daré esto,
00:08:23le daré la información de GitHub y luego Claude code dirá: "vale,
00:08:27basándome en todo lo de este GitHub y en las imágenes de referencia,
00:08:31esto es lo que deberíamos considerar para crear un prompt".
00:08:34Así que le di a Claude code un prompt bastante simple. Dije:
00:08:36"echa un vistazo a nuestros datos de tendencias de GitHub para hoy".
00:08:39Lo que acabo de mostrarte dentro de Obsidian.
00:08:41"Quiero crear un carrusel hablando de esa información".
00:08:44"Podríamos llamarlo: 'Los 5 repositorios de IA en tendencia este mes' o algo así".
00:08:48"Quiero que se convierta en diapositivas como esta: portada más cuerpo".
00:08:52Luego le pasé esas cuatro o tres diapositivas. Y después solo dije:
00:08:57"hablemos de ello antes de enviarlo para la creación de contenido".
00:08:59Ahora, lo que estamos haciendo aquí es pasar manualmente por cada
00:09:04paso. Ya tenemos el contenido.
00:09:07Ahora vamos a hablar de ello antes de enviarlo aquí a Higgsfield.
00:09:10Lo que realmente querrías hacer después de llevar esto a un punto que te guste
00:09:15y de haberlo hecho repetidamente es, en lugar de estar yo diciendo: "muy bien,
00:09:19ahora hagamos lo de GitHub; hablemos de ello; ahora enviemos los prompts".
00:09:23Podríamos convertir todo esto en una sola gran llamada.
00:09:27Podrías llamarlo como "habilidad de Higgsfield", o cualquier habilidad.
00:09:31Puedes darle el nombre que quieras,
00:09:33pero puedes automatizar todo este proceso y podrías tener algo que cada
00:09:37día, justo después de revisar GitHub por la mañana, diga: "Oye,
00:09:42aquí están los 10 mejores repositorios". Bueno, ¿por qué no lo convertimos en un post?
00:09:45Podrías tener un carrusel cada día que diga: "Oye,
00:09:47aquí están los 10 mejores repositorios de IA en tendencia para hoy".
00:09:52Sabes,
00:09:53eso es en realidad contenido relevante que a la gente realmente le gustaría,
00:09:56y esta es una forma fácil de crearlo. No me parece mala idea.
00:10:00Claude nos dice: "Oye, he extraído los archivos de tendencia de hoy".
00:10:03Solo está repitiendo los cinco mejores repositorios de GitHub de este mes.
00:10:07Tiene algunas ideas. Claude code sospecha. Sí, sí. Un poco raro.
00:10:13Habla sobre el ángulo del gancho y sobre el título,
00:10:18así como el diseño, la imagen principal y todas estas cosas.
00:10:22Este es el prompt que le di. Mencionó el uso de una habilidad de carrusel,
00:10:25que en realidad es una habilidad irrelevante para esto.
00:10:26No tiene nada que ver con Higgsfield MCP. Así que dije: "ignora esa habilidad".
00:10:30"Empecemos con la diapositiva de portada".
00:10:31Esa diapositiva principal que todos verán; quiero que se haga con el mismo estilo
00:10:35de la imagen de referencia. Le dije: "usa tu texto, usa Higgsfield MCP,
00:10:39usa GPT images 2 para las variaciones". Y eso es algo verboso,
00:10:43por lo que eventualmente querrías convertir esto en una habilidad real.
00:10:47Si es algo que haces mucho.
00:10:48Recuerda que estamos tratando de crear algo que se vea así porque estamos
00:10:53introduciendo exactamente esa imagen de referencia.
00:10:55Y decimos: "haz algo similar, solo cambia el texto y el título".
00:10:58Acaba de volver con las cuatro variantes.
00:11:01Tardó unos cinco minutos.
00:11:03Entiende que la velocidad a la que esto va a suceder dependerá totalmente
00:11:07del modelo que uses y la calidad. Para GPT image 2,
00:11:12Estaba usando alta calidad 2K y quería cuatro variaciones.
00:11:15Otra cosa que deben considerar al hacer esto es que la MCP funciona
00:11:19simplemente enviando una solicitud.
00:11:21No te avisará cuando termine. Así que debes decirle a Claude Code:
00:11:25"Oye,
00:11:25quiero que consultes a Higgsfield cada 60 o
00:11:2890 segundos para ver si está listo y me lo traigas".
00:11:32Aquí están las cuatro variaciones. Tenemos una, dos, tres, cuatro.
00:11:37Básicamente le dijimos que hiciera exactamente lo mismo,
00:11:39solo que pusiera nuestro nuevo texto. Y eso fue lo que hizo. De hecho,
00:11:43creo que se ve bastante bien. Si quisiera editar algo,
00:11:46probablemente quitaría la lista de aquí abajo.
00:11:48Y no estoy seguro de si me encanta lo de "Chase AI" arriba,
00:11:52pero el punto es que, si le dices: "Oye, usa esta imagen de referencia",
00:11:55está enviando la imagen de referencia.
00:11:56Es igual que si lo estuvieras haciendo manualmente. Así que, paso uno,
00:12:00darle una imagen de referencia para una portada; hizo un trabajo sólido.
00:12:04Ahora veamos qué tan bien lo hace con estas diapositivas de contenido.
00:12:07Notarán que aquí,
00:12:08estamos tomando algunas cosas de la propia página de GitHub.
00:12:12Lo que le voy a pedir a Claude Code aquí es que busque sus propios recursos
00:12:17que podamos usar como referencia para la página de contenido.
00:12:21De nuevo,
00:12:21tenemos todo el poder de Claude Code para ayudar a mejorar la calidad del
00:12:26trabajo. Dije: "La primera diapositiva se ve bien. Pasemos al contenido".
00:12:30"Usa el primer repositorio de GitHub que aparezca". Y luego dije: "Oye,
00:12:34averigua qué recursos necesitamos del propio GitHub para usarlos en
00:12:39esta generación. Investiga ese GitHub, extrae los recursos necesarios
00:12:42y añádelos también a la solicitud de MCP". Le pido bastante aquí,
00:12:46como ir a internet, buscar el repositorio adecuado,
00:12:48tomar lo que necesite de allí, incluirlo en el prompt
00:12:51y luego enviarlo al MCP. Y esto es lo que devolvió.
00:12:54Nos dio la diapositiva de "awesome-design.md" como referencia.
00:12:58Así es como se ve el GitHub de "awesome-design.md". Así que
00:13:02está muy cerca. Creo que se ve bien. Y nos dio cuatro variaciones,
00:13:08todas ligeramente diferentes, nada que destaque demasiado,
00:13:12pero creo que hizo un trabajo excelente.
00:13:14También coincide perfectamente con la estética que le dimos en la
00:13:19imagen de referencia. Así que, muy, muy bien.
00:13:21Ahora lo único que haríamos es repetir exactamente ese proceso para el resto de
00:13:25las diapositivas. Y ya no tendríamos que ir una por una.
00:13:27Básicamente podríamos hacer que las genere todas en ráfaga.
00:13:30Así pueden ver lo fácil que es convertir algo como esto en una máquina
00:13:35de contenido,
00:13:35especialmente si tenemos algún recurso como una lista de
00:13:41repositorios de GitHub actualizada a diario; es contenido perenne que a
00:13:45la gente le interesa. Y puedo hacerlo todo desde aquí.
00:13:47Puedo convertir esto en una sola habilidad con el servidor MCP,
00:13:51potenciando realmente la parte creativa. Ahora,
00:13:53una cosa que también mencionaré es que no hace falta usar
00:13:57generación de imágenes por IA para todo esto.
00:14:00Podrían usar un estilo híbrido donde usamos Higgsfield para la
00:14:04imagen de portada,
00:14:05porque ahí es donde la estética juega un papel fundamental.
00:14:08Y luego quizás prefieran reducir costos y tokens,
00:14:12y para las diapositivas de contenido usar algo como HTML o similar,
00:14:16haciendo que Claude Code lo genere mediante código. Hay muchas formas.
00:14:20Pero lo importante es que ahora tenemos opciones.
00:14:22Ahora tenemos opciones gracias a este servidor MCP.
00:14:24Así que ahí es donde los dejaré por hoy.
00:14:27Todos los enlaces a esto se encuentran en la descripción.
00:14:30Asegúrense de echarle un vistazo a Chase AI
00:14:32Plus si quieren acceder a mi masterclass de Claude Code.
00:14:35Y como siempre, nos vemos por aquí.
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