Mueve tus Proyectos de Claude a Custom GPTs: Paso a Paso (2026)

Los Proyectos de Claude no pueden enviarse a Custom GPTs directamente. Copiarás el Prompt del Sistema de cada Proyecto, descargarás sus archivos de Conocimiento del Proyecto, listarás cualquier integración de MCP y luego reconstruirás cada Proyecto como un Custom GPT en GPT Builder con Instrucciones, archivos de Conocimiento y Acciones donde sea necesario. Planifica de 25 a 45 minutos por Proyecto. Una capa de memoria basada en MCP como MemoryLake permite que ambas herramientas lean la misma fuente.

Tres impulsores en 2026:

• Distribución en la tienda de GPT. Los Custom GPTs pueden alcanzar a un amplio público; los Proyectos de Claude permanecen privados para tu cuenta o equipo.
• Capacidades integradas. La navegación web, el intérprete de código y la generación de imágenes DALL·E vienen empaquetados en los Custom GPTs.
• Marco de Acciones familiar. Los equipos que ya han invertido en Acciones definidas por OpenAPI encuentran la integración de GPT Builder más rápida que reconstruir alrededor de MCP.

Las dos abstracciones se superponen pero tienen diferentes áreas de superficie.

Los Proyectos de Claude son contenedores con Conocimiento del Proyecto (archivos subidos y texto pegado), un Prompt del Sistema opcional y acceso a servidores de MCP configurados a nivel de escritorio.

Los Custom GPTs son contenedores con Instrucciones (prompt del sistema), Conocimiento (archivos subidos), interruptores de Capacidades (navegación web, intérprete de código, generación de imágenes), Acciones (llamadas a API externas definidas por OpenAPI) y una lista de Iniciadores de Conversación.

Un Proyecto de Claude generalmente se convierte en un Custom GPT. El Prompt del Sistema se convierte en Instrucciones. El Conocimiento del Proyecto se convierte en archivos de Conocimiento. Las herramientas basadas en MCP se convierten en Acciones o se eliminan.

Claude no tiene un paquete de exportación de Proyecto.

1. Captura el Prompt del Sistema de cada Proyecto. Abre el Proyecto → Instrucciones del Proyecto. Copia el contenido en un archivo de texto etiquetado con el nombre del Proyecto.
2. Descarga los archivos de Conocimiento del Proyecto. Haz clic en cada archivo en el Conocimiento del Proyecto y descarga el original. Vuelve a subir desde tu carpeta local si está disponible.
3. Copia el conocimiento de texto pegado. Guárdalo en un notes.md por Proyecto.
4. Lista los servidores de MCP en uso. Anota qué servidores de MCP utilizó el Proyecto (capas de memoria, almacenes de vectores, herramientas internas). Convertirás cualquier que sea relevante en Acciones de Custom GPT.

Estado final: una carpeta por Proyecto de Claude con el Prompt del Sistema, archivos originales, notes.md y mcp-list.md.

GPT Builder acepta las piezas directamente.

1. Crea un Custom GPT por Proyecto. Abre GPT Builder → Crear. Nómbralo según el Proyecto.
2. Pega el Prompt del Sistema como Instrucciones. Adapta las referencias: la redacción específica de Claude debe leerse como "ChatGPT" o "el asistente."
3. Sube los archivos de Conocimiento. Adjunta cada archivo descargado del Paso 1. Observa los límites de tamaño de Conocimiento de Custom GPT y divide los paquetes grandes si es necesario.
4. Activa las Capacidades. Decide cuáles de la navegación web, el intérprete de código y la generación de imágenes se corresponden con el propósito del Proyecto.
5. Reconstruye las herramientas importantes de MCP como Acciones. Para cada servidor de MCP que anotaste, crea una especificación de OpenAPI y añádela como una Acción.
6. Añade Iniciadores de Conversación. Crea cuatro sugerencias de prompts para reflejar las preguntas típicas del Proyecto.
7. Valida. Prueba en el panel de vista previa de GPT Builder con un prompt que ejercite uno de los archivos de Conocimiento.

ChatGPT no importa los hilos de chat de Claude.

• Profundidad de herramientas de MCP. Reemplazar los servidores de MCP con Acciones a menudo significa perder la composición de herramientas detallada.
• Longitud del Prompt del Sistema. Los prompts largos y estructurados de Claude pueden necesitar compresión para GPT Builder.
• Matiz de límites del Proyecto. El Conocimiento de Custom GPT puede sentirse menos aislado que un Proyecto de Claude.
• Sincronización continua. Una instantánea hoy no propaga las actualizaciones posteriores del Conocimiento del Proyecto en Claude a tu Custom GPT.

Probablemente estés moviéndote de un lado a otro entre Claude y ChatGPT para diferentes tareas. Cada migración es la misma reconstrucción. Coloca la memoria fuera de ambos.

MemoryLake almacena tu contexto una vez y lo expone a través de MCP. Claude lo lee de forma nativa a través de la configuración de MCP de Desktop; tu Custom GPT lo lee a través de una Acción que llama al mismo endpoint REST.

• Una fuente de verdad. Actualiza una vez; ambos lados ven el cambio.
• Integración para la próxima IA. Añade Gemini o un agente de codificación más tarde con un cambio de configuración.
• Originales preservados. Los archivos viven en el Document Drive de MemoryLake en formatos nativos.

Paso 1: Crea un proyecto y carga tu contexto

Inicia sesión en MemoryLake, abre la Gestión de Proyectos y haz clic en Crear Proyecto. Nómbralo "Proyecto Claude ↔ contexto compartido de Custom GPT." Arrastra tus archivos descargados de Claude (PDF, Word, Excel, PowerPoint, Markdown o imágenes) al Document Drive bajo Mi Espacio, luego abre la pestaña Documentos y haz clic en Añadir Documentos. Pega cada Prompt del Sistema y cualquier nota en la pestaña Memorias a través de Añadir Memoria.

Paso 2: Genera un endpoint de servidor MCP

Abre la pestaña de Servidores MCP dentro del proyecto, haz clic en Añadir Servidor MCP, descríbelo (por ejemplo, "Acceso compartido de Claude + GPT"), y haz clic en Generar. MemoryLake devuelve un ID de clave, un secreto y una URL de endpoint. Copia el Secreto inmediatamente — se muestra solo una vez.

Paso 3: Apunta ambas herramientas al endpoint

Añade MemoryLake a la configuración de MCP de Claude Desktop con la URL del endpoint y el Secreto como un token Bearer, luego reinicia Claude. Para tu Custom GPT, configura una Acción que llame al mismo endpoint REST con el token Bearer para que el GPT pueda obtener la memoria del proyecto en tiempo de ejecución.