El mundo de la Inteligencia Artificial (IA) está en constante evolución, con nuevos términos y tecnologías que surgen a un ritmo vertiginoso. Uno de esos términos que recientemente ha ganado una atención significativa es ‘MCP’, o Protocolo de Contexto del Modelo. Este concepto ha despertado un entusiasmo considerable dentro de la comunidad de la IA, estableciendo paralelismos con los primeros días del desarrollo de aplicaciones móviles.
Como declaró el presidente de Baidu, Li Yanhong, en la conferencia Baidu Create el 25 de abril, ‘Desarrollar agentes inteligentes basados en MCP es como desarrollar aplicaciones móviles en 2010’. Esta analogía resalta el impacto potencial de MCP en el futuro de las aplicaciones de IA.
Comprendiendo MCP
Si aún no estás familiarizado con MCP, es probable que te hayas encontrado con el término ‘Agente’ (o agente inteligente). El aumento en la popularidad de Manus, una startup china, a principios de 2025 trajo este concepto a la vanguardia.
La clave del atractivo de Agent radica en su capacidad para realizar tareas de manera efectiva. A diferencia de los modelos de lenguaje grandes (LLM) anteriores que servían principalmente como interfaces conversacionales, los Agentes están diseñados para ejecutar activamente tareas, aprovechando herramientas externas y fuentes de datos. Los LLM tradicionales están limitados por sus datos de entrenamiento y requieren procesos complejos para acceder a recursos externos.
MCP es crucial para hacer realidad la visión de Agent, permitiendo que los LLM interactúen sin problemas con herramientas externas que admiten el protocolo MCP. Esto les permite realizar tareas más específicas y complejas.
Actualmente, varias aplicaciones, incluyendo Amap y WeChat Read, han lanzado servidores MCP oficiales. Esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA seleccionando un LLM preferido e integrándolo con servidores MCP como Amap o WeChat Read. Esto permite al LLM realizar tareas como consultas de mapas y recuperación de información de libros.
La ola de MCP comenzó en febrero de 2024 y rápidamente ha ganado impulso en todo el mundo.
Los principales actores como OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance y Baidu han anunciado su apoyo al protocolo MCP y han lanzado sus propias plataformas MCP, invitando a desarrolladores y proveedores de servicios de aplicaciones a unirse.
MCP: Unificando el Ecosistema de la IA
El concepto de ‘súper aplicaciones’ fue un tema candente en el campo de la IA en 2024, con expectativas de una rápida proliferación de aplicaciones de IA. Sin embargo, el ecosistema de innovación de la IA siguió fragmentado.
La aparición de MCP se puede comparar con la unificación de China bajo Qin Shi Huang, quien estandarizó los sistemas de escritura, transporte y medición. Esta estandarización facilitó enormemente la actividad económica y el comercio.
Muchos analistas de mercado creen que la adopción de MCP y protocolos similares allanará el camino para un aumento significativo en las aplicaciones de IA en 2025.
En esencia, MCP actúa como un ‘súper complemento’ para la IA, permitiendo una integración perfecta con varias herramientas y fuentes de datos externas.
La Fundación Técnica de MCP
MCP, o Protocolo de Contexto del Modelo, fue presentado por primera vez por Anthropic en noviembre de 2024.
Como estándar abierto, MCP permite que las aplicaciones de IA se comuniquen con herramientas y fuentes de datos externas.
Piensa en MCP como un adaptador universal para LLM, que define una ‘interfaz USB’ estándar.
Esta interfaz permite a los desarrolladores crear aplicaciones de una manera más estandarizada y organizada, conectándose a varias fuentes de datos y flujos de trabajo.
Superando las Barreras al Desarrollo de Aplicaciones de IA
Antes del auge de MCP, desarrollar aplicaciones de IA era un proceso desafiante y complejo.
Por ejemplo, desarrollar un asistente de viaje de IA requería que un LLM realizara tareas como acceder a mapas, buscar guías de viaje y crear itinerarios personalizados basados en las preferencias del usuario.
Para permitir que el LLM consultara mapas y buscara guías, los desarrolladores enfrentaron los siguientes desafíos:
- Cada proveedor de IA (OpenAI, Anthropic, etc.) implementó la Llamada de Función de manera diferente. Cambiar entre LLM requería que los desarrolladores reescribieran el código de adaptación, esencialmente creando un ‘manual de usuario’ para que el LLM usara herramientas externas. De lo contrario, la precisión de la salida del modelo disminuiría significativamente.
- La falta de un estándar unificado para la interacción de LLM con el mundo exterior resultó en una baja reutilización del código, lo que obstaculizó el desarrollo del ecosistema de aplicaciones de IA.
Según Chen Ziqian, un experto en tecnología de algoritmos en Alibaba Cloud ModelScope, ‘Antes de MCP, los desarrolladores necesitaban entender los LLM y realizar un desarrollo secundario para integrar herramientas externas en sus aplicaciones. Si el rendimiento de las herramientas era deficiente, los desarrolladores tenían que investigar si el problema era con la aplicación en sí o con las herramientas’.
Manus, la startup de IA mencionada anteriormente, sirve como un excelente ejemplo. En una evaluación anterior, se encontró que Manus necesitaba llamar a más de diez herramientas para escribir un simple artículo de noticias, incluyendo abrir un navegador, navegar y extraer páginas web, escribir, verificar y entregar el resultado final.
Si Manus eligió llamar a herramientas externas en cada paso, necesitaba escribir una ‘función’ para organizar cómo se ejecutarían las herramientas externas. Como resultado, Manus a menudo terminaba las tareas debido a la sobrecarga y consumía tokens excesivos.
Los Beneficios de MCP
Con MCP, los desarrolladores ya no necesitan ser responsables del rendimiento de las herramientas externas. En cambio, pueden centrarse en el mantenimiento y la depuración de la aplicación en sí, lo que reduce significativamente la carga de trabajo de desarrollo.
Los servidores individuales dentro del ecosistema, como Alipay y Amap, pueden mantener sus servicios MCP, actualizar a las últimas versiones y esperar a que los desarrolladores se conecten.
Limitaciones y Desafíos de MCP
A pesar de su potencial, el ecosistema MCP todavía está en sus primeras etapas y enfrenta varios desafíos.
Algunos desarrolladores argumentan que MCP es una capa innecesaria de complejidad, sugiriendo que las API son una solución más simple. Los LLM ya pueden llamar a las API a través de varios protocolos, lo que hace que MCP parezca redundante.
Actualmente, la mayoría de los servicios MCP lanzados por grandes empresas están definidos por las propias empresas, determinando qué funciones pueden ser llamadas por los LLM y cómo se programan. Sin embargo, esto genera preocupaciones de que las empresas no proporcionen acceso a su información más crítica y en tiempo real.
Además, si los servidores MCP no se lanzan o mantienen oficialmente, la seguridad y la estabilidad de las conexiones MCP pueden ser cuestionables.
Tang Shuang, un desarrollador independiente, compartió un ejemplo de un servidor MCP de mapas con menos de 20 herramientas. Cinco de estas herramientas requerían latitud y longitud, mientras que una herramienta meteorológica requería un ID de división administrativa sin proporcionar instrucciones sobre cómo obtener estos ID. La única solución era que los usuarios regresaran al ecosistema del proveedor de servicios y siguieran los pasos para obtener información y permisos.
Si bien la popularidad de MCP es evidente, la dinámica subyacente es compleja. Aunque los proveedores de LLM están dispuestos a proporcionar servicios MCP, retienen el control y dudan en beneficiar a otros ecosistemas. Si los servicios no se mantienen adecuadamente, los desarrolladores pueden enfrentar una mayor carga de trabajo, lo que socava el propósito del ecosistema.
La Victoria del Código Abierto
¿Por qué MCP está ganando terreno ahora?
Inicialmente, MCP recibió poca atención después de su lanzamiento por Anthropic. Solo un número limitado de aplicaciones, como Claude Desktop de Anthropic, admitía el protocolo MCP. Los desarrolladores carecían de un ecosistema de desarrollo de IA unificado y trabajaban principalmente de forma aislada.
La adopción de MCP por parte de los desarrolladores lo ha llevado gradualmente a la vanguardia. A partir de febrero de 2025, varias aplicaciones populares de programación de IA, incluyendo Cursor, VSCode y Cline, anunciaron su apoyo al protocolo MCP, lo que elevó significativamente su perfil.
Tras la adopción por parte de la comunidad de desarrolladores, la integración de MCP por parte de los proveedores de LLM ha sido el factor clave en su adopción generalizada.
El anuncio de OpenAI de soporte para MCP el 27 de marzo, seguido por Google, fue un paso crucial.
El CEO de Google, Sundar Pichai, expresó su ambivalencia hacia MCP en X, afirmando: ‘To MCP or not to MCP, that is the question’. Sin embargo, solo cuatro días después de publicar este tuit, Google también anunció su apoyo a MCP.
La rápida adopción de MCP por parte de los principales actores en la industria de la IA destaca su potencial para transformar la forma en que se desarrollan y despliegan las aplicaciones de IA.
El Camino a Seguir para MCP
A medida que el ecosistema MCP continúa evolucionando, será crucial abordar las limitaciones y los desafíos existentes. Esto incluye:
- Estandarización: Desarrollar un protocolo MCP más estandarizado que sea independiente de los proveedores individuales.
- Seguridad: Implementar medidas de seguridad robustas para garantizar la seguridad y la fiabilidad de las conexiones MCP.
- Mantenibilidad: Fomentar el desarrollo y el mantenimiento de servidores MCP de alta calidad.
- Accesibilidad: Hacer que MCP sea más accesible para los desarrolladores de todos los niveles de habilidad.
Al abordar estos desafíos, MCP tiene el potencial de desbloquear una nueva era de innovación en IA, permitiendo la creación de aplicaciones de IA más potentes, versátiles y fáciles de usar.
En conclusión, si bien MCP todavía está en sus primeras etapas, su potencial para transformar el panorama de la IA es innegable. Al fomentar un ecosistema más abierto, estandarizado y colaborativo, MCP puede allanar el camino para un futuro donde la IA sea más accesible y beneficiosa para todos.