Este documento presenta un Control Predictivo Basado en Modelos (MPC) con un Proceso Gaussiano (GP) para el control de acoplamiento de vehículos submarinos no tripulados (UUVs). El método de control emplea una regresión de Proceso Gaussiano para aprender la dinámica residual, que compensa las dinámicas no modeladas para mejorar la precisión de la predicción. Además, se diseña un embudo de rendimiento adaptativo a la distancia para satisfacer las restricciones del campo de visión (FOV) de los sensores durante la fase de guía terminal. El embudo impone restricciones variables en el tiempo al UUV para garantizar que la estación de acoplamiento permanezca observable. Esta restricción del embudo se integra en la función de costo del MPC, que impone sistemáticamente la seguridad sin la complejidad computacional de los conjuntos invariantes tradicionales. Simulaciones comparativas validan la fiabilidad del marco bajo perturbaciones externas, demostrando una precisión de seguimiento superior en comparación con los puntos de referencia del MPC convencional.