Setup backend en 5 min

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Este vídeo muestra cómo levantar el backend de una app en menos de cinco minutos con DYPAI. El ejemplo es un gestor de tareas sencillo—suficiente para ver cómo encaja todo.

Con qué empiezas

En DYPAI ya tienes un proyecto, pero puede seguir vacío: sin tablas ni endpoints todavía.

Abre la página de la organización "Conectar IA" (tokens MCP) en /{org}/mcp/tokens, crea un token y copia la configuración MCP que te da en tu cliente de IA. DYPAI funciona con Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf y Antigravity (y cualquier herramienta compatible con MCP — el vídeo usa Cursor). Cuando esté bien configurado, deberían aparecer las herramientas DYPAI para tu asistente.

¿Sin IDE? Usa Studio

También puedes hacer todo esto sin editor. Studio es el constructor de apps con IA dentro del panel y el modo por defecto de cada proyecto — describe tu app en un chat, mira la vista previa en vivo y publícala. Mira Construye una app en Studio.

Pide a tu agente de IA que implemente el flujo de login completo de la app. El tutorial usa Composer 1 a propósito: es rápido y no el modelo “más listo”, para enseñar que con DYPAI se puede construir de forma versátil y rápida. Pega el prompt y ejecútalo.

Tu repo puede estar casi vacío—por ejemplo Next.js (podrías usar otro framework o incluso móvil; Next es solo un caso habitual). El agente usará las herramientas DYPAI, leerá lo que haga falta e instalará lo que falte en el proyecto.

Cuando termine la primera fase, el agente te recordará poner la URL pública de tu proyecto DYPAI: DYPAI → Conexión, copia la URL del proyecto, ponla en tus variables de entorno (por ejemplo .env.local en Next), guarda, reinicia el servidor de desarrollo y abre la app.

Deberías ver la pantalla de login. Regístrate: DYPAI envía un email de verificación. Confirma la cuenta y entras dentro de la aplicación—la auth ya funciona.

Fase 2 — Funcionalidad de la app

Vuelve con el agente y pídele que desarrolle el resto de la aplicación (en el ejemplo, las tareas).

Mientras trabaja, mira DYPAI Web:

Base de datos — tablas que va creando el agente (al principio quizá una sola y muy simple).
API — van apareciendo los endpoints según se generan. No son solo “REST plano”: en DYPAI se construyen como workflows ligados a tu base de datos, con margen para integraciones. El engine ya trae 40 nodos de workflow, incluidas ~24 integraciones de terceros como Stripe, Telegram, WhatsApp, Slack, Notion, Google Sheets, GitHub y Shopify, además de un nodo genérico HTTP Request para todo lo demás.

El agente puede validar y probar endpoints sobre la marcha; si algo falla, itera y corrige.

Pruébalo de punta a punta

Crea una tarea de prueba, márcala activa, abre Base de datos y confirma la fila. En pocos minutos tienes autenticación, primeras tablas y endpoints conectados.

Para seguir, sigue iterando con tu agente de IA y DYPAI—mismo esquema para storage, ajustes más profundos, workflows más complejos, pasarelas de pago, etc. Vendrán más vídeos.

Qué aprenderás

Enlazar MCP y ver las herramientas DYPAI en el IDE
Dejar que el agente monte auth y flujos de tareas desde una app mínima
Configurar .env con la URL del proyecto DYPAI y reiniciar la app
Ver cómo aparecen tablas y endpoints basados en workflows en el panel

Siguientes pasos

Continúa con ¿Qué es DYPAI? para el contexto general, y luego el resto de la serie.

Conectar MCP

¿Sin IDE? Usa Studio

Fase 1 — Login con la IA

Deberías ver la pantalla de login. Regístrate: DYPAI envía un email de verificación. Confirma la cuenta y entras dentro de la aplicación—la auth ya funciona.

Fase 2 — Funcionalidad de la app

Vuelve con el agente y pídele que desarrolle el resto de la aplicación (en el ejemplo, las tareas).

Mientras trabaja, mira DYPAI Web:

Base de datos — tablas que va creando el agente (al principio quizá una sola y muy simple).

API — van apareciendo los endpoints según se generan. No son solo “REST plano”: en DYPAI se construyen como workflows ligados a tu base de datos, con margen para integraciones. El engine ya trae 40 nodos de workflow, incluidas ~24 integraciones de terceros como Stripe, Telegram, WhatsApp, Slack, Notion, Google Sheets, GitHub y Shopify, además de un nodo genérico HTTP Request para todo lo demás.

El agente puede validar y probar endpoints sobre la marcha; si algo falla, itera y corrige.

Pruébalo de punta a punta

Crea una tarea de prueba, márcala activa, abre Base de datos y confirma la fila. En pocos minutos tienes autenticación, primeras tablas y endpoints conectados.