MCP propio, privacidad y Copilot Memory

MCP Workspace Configurator

MCP propio que configura el workspace de cualquier dev al instante

Despliegue VPS

Node.js + PM2 en el servidor del equipo

Patrones de fallo

Por qué fallan las IA en equipos y cómo evitarlo

Privacidad

Qué proteger y qué no con Copilot Business

Conceptos clave

MCP propio — Workspace Configurator

El MCP construido durante el programa. Su función: cualquier dev ejecuta una instrucción y su workspace queda configurado con las instrucciones, agentes, skills y prompts correctos, siempre en la última versión.

Arquitectura:

┌─────────────┐       ┌──────────────────┐       ┌─────────────────┐
│  VS Code    │──MCP──▶│  MCP Server      │──git──▶│  Repo Config    │
│  del dev    │       │  (VPS equipo)    │       │  (GitLab)       │
└─────────────┘       └──────────────────┘       └─────────────────┘

El MCP tira de un repo Git nuevo y privado del equipo como fuente de verdad. Cualquier dev puede editarlo para actualizar la configuración de todos.

Qué contiene el repo de configuración:

Directorycopilot-config/
- Directoryinstructions/
  - copilot-instructions.md
  - angular.instructions.md
  - laravel.instructions.md
- Directoryagents/
  - planner.agent.md
  - coder.agent.md
  - reviewer.agent.md
- Directoryprompts/
  - componente-signals.prompt.md
  - controller-rest.prompt.md
  - revisar-mr.prompt.md
- Directoryskills/
  - Directorytesting/
    SKILL.md
- Directoryhooks/
  - format-on-edit.json
  - block-dangerous-ops.json

Tools del MCP:

Tool	Qué hace
`configure_workspace`	Copia toda la configuración al workspace actual
`update_config`	Actualiza solo los ficheros que han cambiado
`check_config`	Verifica que el workspace tiene la configuración correcta
`list_versions`	Muestra el historial de cambios de configuración

El dev lo usa así en el chat:

Configura mi workspace con la última versión de las instrucciones del equipo

El MCP descarga la configuración del repo, la copia a .github/, y el agente confirma qué se ha actualizado.

Despliegue del MCP en el VPS del equipo

El MCP se despliega como un servicio en el VPS que ya tiene el equipo.

Stack mínimo: Node.js (runtime), Git (para clonar el repo), PM2 o systemd (proceso activo).

Clonar el repo y construir el servidor

git clone git@gitlab.empresa.com:equipo/copilot-config.git
cd mcp-workspace-configurator
npm install && npm run build

Registrar como servicio con PM2

pm2 start dist/server.js --name mcp-configurator
pm2 save

Configurar en VS Code de cada dev

{
  "servers": {
    "workspace-configurator": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.empresa.com/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Por qué fallan las IA en equipos

No es un problema de herramienta. Los patrones de fallo reales:

Si solo el dev más técnico adopta la herramienta, el equipo no cambia. La adopción requiere que todos, incluidos los juniors, la usen en su día a día. Los juniors a menudo obtienen más beneficio porque el agente les enseña patrones que no conocían.

El copilot-instructions.md se escribe una vez y nadie lo toca más. Las instrucciones deben evolucionar con el proyecto. Si el agente se equivoca, la primera pregunta es: ¿las instrucciones le dicen que no haga esto?

Cómo crear hábitos reales:

Empezar con tareas donde el agente da resultados inmediatos (generación de tests, refactors acotados)
Hacer pair programming con el agente en las dailies/weeklies
Compartir las historias de éxito Y fracaso — los fracasos enseñan más
Iterar las instrucciones como parte del sprint, no como proyecto aparte

Privacidad y código sensible con Copilot Business

Con licencia Business, GitHub no entrena con el código del equipo. El código se envía al modelo para completar la respuesta y se descarta. Pero hay cosas que proteger igualmente:

Cómo configurar exclusiones:

En .gitignore o .copilotignore:

.env
.env.*
config/secrets.php
storage/app/private/

Qué registra GitHub y qué no:

Registra: metadatos de uso (cuántas peticiones, qué modelo, tiempos de respuesta)
No registra: el contenido del código, los prompts ni las respuestas
No entrena: con código de licencias Business/Enterprise

Recomendación para el equipo:

Variables de entorno en .env (ya lo hacen), no hardcodeadas
Datos de prueba con factories, nunca datos reales de producción
El copilot-instructions.md puede incluir la instrucción: “No generes ni muestres credenciales, tokens ni datos personales reales”

Tarea individual (entre sesiones)

Crear el repo copilot-config en GitLab con toda la configuración del equipo (instructions/, agents/, prompts/, skills/, hooks/)
Completar el scaffold del MCP server — la tool configure_workspace debe funcionar end-to-end
Implementar check_config y update_config
Preparar el despliegue en el VPS: Dockerfile o script de deploy con PM2
Crear el .copilotignore con las exclusiones correctas para el proyecto
Añadir al copilot-instructions.md: “No generes ni muestres credenciales, tokens ni datos personales reales”
Documentar las decisiones de privacidad del equipo en un PRIVACY.md en el repo
Probar con otro dev del equipo: ¿puede configurar su workspace ejecutando el MCP?
Preparar para la sesión 8: recopilar tiempo de merge de los últimos 10 MRs y cobertura de tests actual