Normatia MCP: conecta cualquier IA con la normativa de construcción española
El servidor MCP de Normatia permite a Claude, ChatGPT, Cursor y cualquier IA consultar normativa de edificación con contexto real de proyecto. Dos endpoints y verificación de cumplimiento en camino.
Actualización del 2 de noviembre de 2026. El servidor ha crecido desde esta entrada: hoy tiene 11 herramientas, con parcelas, municipios y el texto de la normativa además de las consultas. Lo que hace y cómo se conecta está en normatia.com/es/mcp.
Introducción
La normativa de construcción española es compleja y depende del contexto. Un asistente de IA genérico no sabe dónde está el proyecto, qué normativa aplica ni en qué zona climática se construye. Preguntar a ChatGPT por la transmitancia térmica de una fachada sin decirle la ubicación devuelve un valor genérico, probablemente incorrecto y sin fuente verificable.
El servidor MCP de Normatia resuelve esta limitación: convierte cualquier asistente IA en un experto en normativa de edificación que conoce el contexto real del proyecto. Sin preguntas previas, sin configuración manual. La IA recibe los datos del proyecto activo y devuelve respuestas con valores regulatorios exactos y enlaces a los artículos correspondientes.
Normatia es el primer MCP del sector AEC español (arquitectura, ingeniería, construcción) que da acceso a normativa técnica con contexto de proyecto. Está disponible para Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code Copilot y cualquier cliente compatible con el protocolo Streamable HTTP.
Qué es MCP y por qué cambia las reglas
MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto creado por Anthropic para conectar IAs con fuentes de datos externas. Hasta ahora, dotar a un asistente de conocimiento normativo implicaba entrenar o afinar el modelo con cientos de documentos, un proceso caro que quedaba obsoleto con cada modificación legislativa.
El MCP invierte esa lógica. En lugar de introducir la normativa en el modelo, el modelo consulta la base de datos normativa en tiempo real. Cada respuesta se genera a partir de la versión vigente de cada documento. Siempre actualizada. Siempre verificable.
El servidor funciona de forma stateless: no requiere sesiones persistentes y cada llamada es independiente, lo que simplifica la integración. Eso no quiere decir que no se guarde nada: cada pregunta a ask guarda su conversación, como las del chat de Normatia, y cada llamada queda registrada con su consumo.
Los endpoints del MCP de Normatia
El servidor expone actualmente dos endpoints, más un tercero en desarrollo que añadirá verificación numérica de cumplimiento.
get_project_info: el contexto antes de la pregunta
Este endpoint devuelve toda la información del proyecto activo en Normatia. La IA no necesita preguntar “¿dónde está tu edificio?” porque ya lo sabe. La respuesta incluye:
- Ubicación: municipio, región, coordenadas geográficas.
- Datos técnicos del territorio: zona climática de invierno y verano, zona eólica, altitud, datos sísmicos y otros parámetros relevantes.
- Normativa aplicable: listado completo de códigos estatales, autonómicos y municipales que afectan al proyecto.
- Archivos del proyecto: documentos subidos por el profesional (planos, memorias, mediciones).
Un ejemplo real de respuesta para un proyecto en Madrid devolvería zona climática D3, altitud sobre 600 metros, zona eólica B, aceleración sísmica de referencia 0,04g, y las normativas autonómicas y municipales que aplican en el término municipal concreto.
ask: la consulta normativa con valores reales
Es el núcleo del MCP. Recibe una pregunta en lenguaje natural (español o inglés), la procesa con RAG (Retrieval-Augmented Generation) buscando en la base de datos normativa de Normatia y devuelve valores regulatorios ya resueltos para el proyecto concreto. La respuesta se estructura en tres bloques:
- Respuesta: el valor o criterio normativo solicitado.
- Fuentes: enlaces directos a los artículos, tablas y secciones exactas de cada documento.
- Contexto geográfico: un resumen del proyecto activo que confirma los parámetros utilizados.
Por ejemplo, ante la consulta “¿cuál es la transmitancia térmica máxima para muros de fachada?”, el endpoint devuelve el valor para la zona climática real del proyecto. Si el proyecto está en Madrid (zona D3), la respuesta incluye U=0,41 W/m²K, con enlace directo al artículo 3.1.1 de la sección HE 1 del CTE DB-HE, en su edición aplicable.
El endpoint ask cubre todas las áreas de la regulación de edificación:
| Área | Normativa de referencia |
|---|---|
| Estructural | CTE DB-SE (acciones, cimentaciones, acero, madera, sismo) |
| Incendios | CTE DB-SI (propagación, evacuación, extinción) |
| Accesibilidad | CTE DB-SUA (rampas, escaleras, ascensores) |
| Energía | CTE DB-HE (aislamiento, transmitancias, VEEI) |
| Acústica | CTE DB-HR (aislamiento, ruido, reverberación) |
| Salubridad | CTE DB-HS (ventilación, fontanería, saneamiento) |
| Urbanismo | Normativa autonómica y municipal |
| Instalaciones | RITE, REBT, telecomunicaciones |
La diferencia con un asistente genérico es sustancial. Un modelo sin acceso a MCP puede mezclar versiones derogadas del CTE, inventar valores o aplicar el criterio de una zona climática equivocada. Con el MCP de Normatia, cada respuesta está vinculada a la versión vigente del documento y al contexto geográfico del proyecto.
Tabla comparativa: IA genérica frente a Normatia MCP
| Característica | IA genérica (ChatGPT, Claude sin MCP) | Normatia MCP |
|---|---|---|
| Contexto del proyecto | No sabe dónde está el edificio | Conoce ubicación, clima, altitud |
| Normativa correcta | Puede mezclar versiones obsoletas | Siempre la versión vigente |
| Fuentes verificables | No cita fuentes o las inventa | Artículos y enlaces exactos |
| Específico por ubicación | Valores genéricos sin zona climática | Valores para la zona climática real |
| Documentos del proyecto | No los conoce | Busca en los archivos subidos |
| Normativa autonómica/municipal | Solo normativa estatal genérica | Incluye la que aplica al municipio |
Cómo conectar Normatia MCP con Claude Desktop
En Claude, el servidor se añade como conector personalizado desde tu cuenta, no en claude_desktop_config.json (ese archivo es solo para servidores locales). El conector que añades en claude.ai aparece también en Claude Desktop. El proceso consta de tres pasos:
- En Claude, ve a Customize > Connectors, pulsa + Add y luego Add custom connector.
- Escribe un nombre y la dirección del servidor,
https://mcp.normatia.com/mcp/, elige iniciar sesión con OAuth y pulsa Add. Claude abre el navegador para que autorices el acceso en Normatia mediante OAuth 2.0 con PKCE, el mismo estándar utilizado por Google y Microsoft. - Una vez autorizado, la IA puede usar las herramientas de Normatia en cualquier conversación.
La configuración de cada cliente, paso a paso, está en docs.normatia.com/mcp.
El servidor MCP de Normatia también es compatible con ChatGPT (en modo desarrollador, con OAuth), Cursor, VS Code Copilot y cualquier cliente que implemente el protocolo Streamable HTTP. A continuación, un tutorial en video que muestra la conexión completa con Claude Desktop en menos de dos minutos:
Las instrucciones detalladas de configuración están disponibles en el repositorio github.com/normatia/normatia.
Seguridad y privacidad
Hemos diseñado el MCP con criterios de seguridad que responden al uso en entornos profesionales donde los datos del proyecto son confidenciales:
- OAuth 2.0 con PKCE: el estándar de autenticación utilizado por Google y Microsoft. Cada cliente se autentica con tokens de corta duración, renovables sin compartir credenciales.
- Tokens con prefijo
sk-normatia: todos los tokens de API son identificables y revocables individualmente desde el panel de control del usuario en Normatia. - Revocación desde tu cuenta: el profesional puede desconectar cualquier asistente en Mi cuenta > Aplicaciones conectadas, y el acceso se corta en unos minutos sin afectar a otros clientes conectados.
- Qué se guarda: cada pregunta a
askguarda su conversación, como las del chat de Normatia, y cada llamada queda registrada con su consumo. - Documentos confidenciales: los archivos del proyecto nunca se exponen completos. El sistema de RAG recupera solo los fragmentos relevantes para responder a la consulta concreta.
Próximamente: verify_compliance
Estamos desarrollando un tercer endpoint que permitirá verificar numéricamente si un parámetro de proyecto cumple la normativa aplicable. En lugar de preguntar “¿cuál es el valor máximo?”, el profesional podrá enviar directamente el valor de su proyecto y recibir una verificación binaria.
El endpoint aceptará tres parámetros: elemento constructivo, parámetro a verificar y valor numérico con unidad. La respuesta indicará si el valor cumple o no, y en caso de incumplimiento devolverá el límite normativo aplicable y la referencia del artículo que lo establece.
Por ejemplo, ante una fachada con transmitancia de 0,48 W/m²K en un proyecto de Madrid, la verificación sería:
verify_compliance(
element="muro exterior",
parameter="transmitancia_térmica",
value=0.48,
unit="W/m²K"
)
→ NO CUMPLE. Límite: 0,41 W/m²K.
Este endpoint cierra el ciclo: consultar, verificar y justificar el cumplimiento normativo desde el mismo asistente IA.
Conclusión
Normatia MCP transforma cualquier asistente IA en un experto en normativa de edificación que:
- Sabe dónde está el proyecto sin preguntar.
- Conoce toda la normativa aplicable (estatal, autonómica y municipal).
- Devuelve valores concretos, no respuestas genéricas.
- Cita fuentes exactas con enlaces verificables.
- Funciona en Claude, ChatGPT, Cursor y cualquier cliente compatible con MCP.
El servidor está disponible en https://mcp.normatia.com/mcp/ y la documentación completa puede consultarse en docs.normatia.com/mcp.
CEO de Normatia · Arquitecto por la ETSA de Sevilla