El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) se está convirtiendo rápidamente en el estándar fundamental para la próxima generación de aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial. Desarrollado por Anthropic a finales de 2024 y publicado como un estándar abierto, el MCP está diseñado para abordar un problema central en el ecosistema de la IA: cómo conectar de forma fluida y segura los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los agentes de IA al vasto y en constante evolución mundo de datos, herramientas y servicios del mundo real.
Anthropic explica que, a medida que los asistentes de IA y los grandes modelos de lenguaje que los respaldan mejoran, ‘incluso los modelos más sofisticados están limitados por su aislamiento de los datos: atrapados detrás de silos de información y sistemas heredados. Cada nueva fuente de datos requiere su propia implementación personalizada, lo que dificulta la ampliación de sistemas verdaderamente conectados’.
El MCP es la respuesta de Anthropic. La empresa afirma que proporcionará un ‘estándar universal y abierto para conectar sistemas de IA a fuentes de datos, reemplazando las integraciones fragmentadas con un único protocolo’.
MCP: Un Adaptador Universal de Datos para la IA
En mi opinión, el MCP es un adaptador universal de datos para la IA. Como dice Aisera, una empresa centrada en la IA, se puede considerar el MCP como ‘el USB-C de la IA’. Así como el USB-C estandarizó la forma en que conectamos nuestros dispositivos, el MCP estandariza la forma en que los modelos de IA interactúan con los sistemas externos. En otras palabras, Jim Zemlin, director ejecutivo de la Linux Foundation, describe el MCP como ‘que se está convirtiendo en la capa de comunicación fundamental para los sistemas de IA, similar a lo que HTTP hizo por la web’.
Específicamente, el MCP define un protocolo estándar basado en JSON-RPC 2.0 que permite a las aplicaciones de IA invocar funciones, obtener datos y aprovechar indicaciones de cualquier herramienta, base de datos o servicio compatible a través de una interfaz única y segura.
Arquitectura y Componentes del MCP
Esto se logra siguiendo una arquitectura cliente-servidor con varios componentes clave. Estos son:
- Anfitrión (Host): La aplicación impulsada por IA que necesita acceder a datos externos (por ejemplo, Claude Desktop, un entorno de desarrollo integrado (IDE), un chatbot).
- Cliente (Client): Gestiona una conexión dedicada y con estado a un único servidor MCP, manejando la comunicación y la negociación de capacidades.
- Servidor (Server): Expone funcionalidades específicas a través del protocolo MCP: herramientas (funciones), recursos (datos) e indicaciones, conectándose a fuentes de datos locales o remotas.
- Protocolo base (Base protocol): Una capa de mensajería estandarizada (JSON-RPC 2.0) asegura que todos los componentes se comuniquen de manera confiable y segura.
Esta arquitectura transforma el ‘problema de integración M×N’ (donde M aplicaciones de IA deben conectarse a N herramientas, requiriendo M×N conectores personalizados) en un problema más simple ‘M+N’. Por lo tanto, cada herramienta y aplicación solo necesita admitir el MCP una vez para lograr la interoperabilidad. Esto realmente ahorra tiempo a los desarrolladores.
Cómo Funciona el MCP
En primer lugar, cuando se inicia una aplicación de IA, inicia un cliente MCP, cada cliente conectado a un servidor MCP diferente. Estos clientes negocian la versión del protocolo y las capacidades. Una vez establecida la conexión con el cliente, consulta al servidor para obtener las herramientas, los recursos y las indicaciones disponibles.
Una vez establecida la conexión, el modelo de IA ahora puede acceder a los datos y las capacidades en tiempo real del servidor, actualizando dinámicamente su contexto. Esto significa que el MCP permite que los chatbots de IA accedan a los datos en vivo más recientes en lugar de depender de conjuntos de datos preindexados, incrustaciones o información almacenada en caché en el LLM.
Por lo tanto, cuando le pides a la IA que realice una tarea (por ejemplo, ‘¿Cuáles son los precios de los vuelos más recientes de Nueva York a Los Ángeles?’), la IA enruta la solicitud a través del cliente MCP al servidor relevante. Luego, el servidor ejecuta esa función, devuelve los resultados y la IA incorpora estos datos más recientes en su respuesta.
Además, el MCP permite que los modelos de IA descubran y utilicen nuevas herramientas en tiempo de ejecución. Esto significa que tu agente de IA puede adaptarse a nuevas tareas y entornos sin necesidad de realizar cambios significativos en el código o volver a entrenar el aprendizaje automático (ML).
En resumen, el MCP reemplaza las integraciones fragmentadas y construidas a medida con un único protocolo abierto. Esto significa que los desarrolladores solo necesitan implementar el MCP una vez para conectar los modelos de IA a cualquier fuente de datos o herramienta compatible, lo que reduce en gran medida la complejidad de la integración y los gastos generales de mantenimiento. Esto facilita la vida de los desarrolladores.
De manera más directa, puedes utilizar la IA para generar código MCP y abordar los desafíos de implementación.
Ventajas Clave del MCP
Esto es lo que ofrece el MCP:
Integración unificada y estandarizada: El MCP actúa como un protocolo universal, lo que permite a los desarrolladores conectar sus servicios, API y fuentes de datos a cualquier cliente de IA (por ejemplo, chatbot, IDE o agente personalizado) a través de una única interfaz estandarizada.
Comunicación bidireccional e interacciones enriquecidas: El MCP admite la comunicación segura, en tiempo real y bidireccional entre los modelos de IA y los sistemas externos, lo que permite no solo la recuperación de datos sino también la invocación de herramientas y la ejecución de operaciones.
Escalabilidad y reutilización del ecosistema: Una vez que implementas el MCP para un servicio, cualquier cliente de IA compatible con el MCP puede acceder a él, lo que fomenta un ecosistema de conectores reutilizables y acelera la adopción.
Coherencia e interoperabilidad: El MCP aplica formatos de solicitud/respuesta JSON coherentes. Esto facilita la depuración, el mantenimiento y la ampliación de las integraciones, independientemente del servicio o modelo de IA subyacente. Esto también significa que las integraciones siguen siendo confiables incluso si cambias de modelo o agregas nuevas herramientas.
Seguridad mejorada y control de acceso: El MCP se diseñó teniendo en cuenta la seguridad, admitiendo el cifrado, el control de acceso preciso y la aprobación del usuario para operaciones confidenciales. También puedes autoalojar servidores MCP, lo que te permite mantener los datos internamente.
Tiempo de desarrollo y mantenimiento reducido: Al evitar las integraciones fragmentadas y únicas, los desarrolladores ahorran tiempo de configuración y mantenimiento continuo, lo que les permite centrarse en la lógica de las aplicaciones de nivel superior y la innovación. Además, la clara separación entre la lógica del agente y las funcionalidades de backend que ofrece el MCP da como resultado una base de código más modular y fácil de mantener.
Adopción y Perspectivas Futuras del MCP
Para cualquier estándar, lo más importante es: ‘¿La gente lo adoptará?’. Apenas unos meses después, la respuesta es rotunda y clara: sí. OpenAI agregó soporte para él en marzo de 2025. El 9 de abril, Demis Hassabis, líder de Google DeepMind, expresó su apoyo. El CEO de Google, Sundar Pichai, rápidamente se unió. Otras empresas, incluidas Microsoft, Replit y Zapier, hicieron lo mismo.
Y no se trata solo de palabras. Está surgiendo una biblioteca cada vez mayor de conectores MCP preconstruidos. Por ejemplo, Docker anunció recientemente que admitirá el MCP a través de su directorio MCP. Con menos de seis meses desde su lanzamiento, el directorio ya contiene más de 100 servidores MCP de empresas como Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch y otras.
Más allá de lo que Docker puede acceder, ya existen cientos de servidores MCP. Estos servidores se pueden utilizar para tareas tales como:
- Chatbots de atención al cliente: Los asistentes de IA pueden acceder a datos de CRM, información de productos y tickets de soporte en tiempo real, lo que les permite brindar asistencia precisa y contextualizada.
- Búsqueda de IA empresarial: La IA puede buscar en repositorios de documentos, bases de datos y almacenamiento en la nube, y vincular las respuestas a sus documentos de origen correspondientes.
- Herramientas para desarrolladores: Los asistentes de codificación pueden interactuar con CVS y otros sistemas de control de versiones, rastreadores de problemas y documentación.
- Agentes de IA: Por supuesto, los agentes autónomos pueden planificar tareas de varios pasos, realizar acciones en nombre de los usuarios y adaptarse a las necesidades cambiantes aprovechando las herramientas y los datos conectados por MCP.
La verdadera pregunta es para qué no se puede utilizar el MCP.
El MCP representa un cambio de paradigma: de una IA aislada y estática a sistemas profundamente integrados, conscientes del contexto y con capacidad de acción. A medida que el protocolo madure, sustentará una nueva generación de agentes y asistentes de IA que pueden razonar, actuar y colaborar de forma segura, eficiente y a escala en toda la gama de herramientas y datos digitales.
No he visto ninguna tecnología que haya avanzado tan rápidamente desde la explosión inicial de la IA generativa en 2022. Pero lo que realmente me recuerda es la aparición de Kubernetes hace más de una década. En ese entonces, muchos pensaban que habría una competencia en orquestadores de contenedores, como Swarm y Mesosphere, programas ahora casi olvidados. Supe desde el principio que Kubernetes sería el ganador.
Así que, aquí está mi predicción ahora. El MCP será la conexión de la IA que liberará todo su potencial en la empresa, la nube y más allá.