Documentación AEM Tutoriales de AEM as a Cloud Service

Buscar y analizar contenido de AEM con lenguaje natural

Última actualización: 24 de septiembre de 2026

Se aplica a:
Experience Manager as a Cloud Service

Creado para:

Beginner
Leader
User
Developer

Use Content AI MCP Server (un complemento de AEM MCP Server) de Adobe CX Coworker para buscar y analizar las fuentes de Content AI en lenguaje natural, sin escribir código de API de bajo nivel ni navegar por la interfaz de usuario.

En este tutorial, descubrirá fuentes disponibles, ejecutará las búsquedas de keyword, semantic e hybrid, y usará la búsqueda de lenguaje natural para expresar intenciones complejas, todo desde Adobe CX Coworker con una fuente de inteligencia artificial aplicada al contenido.

Herramientas y acceso

El servidor MCP de Content AI proporciona seis herramientas:

Herramienta

Función

list_indexes

Descubra los índices disponibles en su entorno de AEM.

get_index_config

Inspeccione la configuración y los metadatos del índice sin procesar.

fulltext_search

Búsqueda basada en palabras clave con coincidencia aproximada y selección de campos.

semantic_search

Búsqueda de similitudes basada en vectores para consultas conceptuales.

hybrid_search

Palabra clave combinada + búsqueda semántica para el mejor recuerdo de uso general.

natural_language_search

Express Intent en inglés sin formato; el servidor lo traduce a filtros estructurados, intervalos y semántica.

El servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido es solo de origen público: el encabezado X-Api-Key concede acceso al origen. Se requiere una clave de API y se rechaza una solicitud sin ella.

IMPORTANT

Cualquier identidad de Adobe o token de portador de OAuth/IMS que se use para autenticar su sesión de MCP nunca se reenvía a la inteligencia artificial aplicada al contenido y no afecta a las fuentes en las que puede buscar. A través de este servidor solo se pueden buscar fuentes públicas y de solo lectura, independientemente de los demás derechos de la identidad de inicio de sesión.

Añadir el servidor MCP de la inteligencia artificial aplicada al contenido

Conecte Adobe CX Coworker al servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido y ejecute el siguiente escenario.

Vamos a configurar el servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido en Adobe CX Coworker siguiendo estos pasos.

Inicie sesión en Adobe CX Coworker.

{modal="regular"}
En el carril lateral, haga clic en Servidores MCP.

{modal="regular"}
Haga clic en Agregar servidor MCP.

{modal="regular"}

En el cuadro de diálogo Agregar servidor MCP, escriba los siguientes detalles:

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2
Campo	Valor
Nombre de servidor	`content-ai-mcp`
URL de MCP	`https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/experimental/aemagents-expires-20260331/mcp/content-ai`
Tipo de conexión	`HTTP`
Tipo de autenticación	`Passthrough`

Cuadro de diálogo Agregar servidor MCP {modal="regular"}

note
NOTE
El tipo de autenticación está establecido en `Passthrough`, por lo que CX Coworker reenvía su identidad de Adobe con sesión iniciada al servidor MCP. Esta identidad no se usa para el acceso al origen de la inteligencia artificial aplicada al contenido (consulte Herramientas y acceso), por lo que no necesita un inicio de sesión o un paso de OAuth independiente para la propia búsqueda.

Haga clic en Agregar encabezados y agregue:

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
Encabezado	Value
`X-Api-Key`	Su clave de API de inteligencia artificial aplicada al contenido. Obligatorio: las búsquedas se rechazan sin él.
`x-content-ai-mcp-routing`	(Opcional) Información de entorno/enrutamiento, por ejemplo `tier=publish,bucket=p12345-e67890,cluster=ethos21-prod-va7,namespace=ns-team-example`.

note
NOTE
Si no establece el encabezado `x-content-ai-mcp-routing`, el servidor solicitará el entorno (`tier` y `bucket`) en el chat la primera vez que ejecute una herramienta y, a continuación, volverá a intentarlo automáticamente.
`natural_language_search` necesita más que las otras cinco herramientas: requiere `cluster` y `namespace` en el enrutamiento, además de `tier` y `bucket`. Si falta alguno de los dos, la herramienta devuelve un error `missing_nls_routing`: responda con los valores que faltan y el servidor reintentará automáticamente.

Haga clic en Agregar. El servidor content-ai-mcp aparece ahora en su lista de servidores MCP.

{modal="regular"}
Haga clic en Nuevo chat para empezar a usar el servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido.

{modal="regular"}

Búsqueda de fuentes públicas

Las fuentes de inteligencia artificial aplicada al contenido expuestas a través de este servidor son públicas: de solo lectura y están pensadas para contenido no confidencial y abiertamente disponible. Cualquier persona con una clave de API válida puede buscarla.

Utilice este servidor cuando:

Desea buscar contenido disponible abiertamente (por ejemplo, documentación pública o un catálogo de demostración).
No necesita resultados con ámbito de permisos de cada usuario.
Desea una configuración sencilla que solo requiera una clave de API.

Con el servidor conectado como se describe en Agregue el servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido, descubra y busque fuentes directamente desde el chat.

En CX Coworker, abra un nuevo chat y enumere las fuentes disponibles para su clave de API:

code language-text
`List all Content AI sources available in my environment.`

El servidor devuelve los orígenes públicos que coinciden con el entorno o el enrutamiento.

Enhorabuena.

Ha configurado el servidor MCP de inteligencia artificial aplicada al contenido en Adobe CX Coworker y lo ha utilizado para buscar fuentes de inteligencia artificial aplicada al contenido. Descubrió las fuentes disponibles y las buscó en lenguaje natural, con búsqueda de palabras clave, semántica, híbrida y en lenguaje natural. También aprendió que este servidor busca solo fuentes públicas a través de una clave de API y cómo reducir el tamaño de respuesta con la selección de campos. Puede utilizar el mismo método sencillo de CX Coworker para buscar y analizar fuentes de inteligencia artificial aplicada al contenido sin cambiar a una interfaz de usuario ni escribir un código de API de búsqueda de bajo nivel.

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