Qué es MCP, cómo funciona y cuál es su importancia para el desarrollo de la IA

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Desarrollado por Anthropic, el Protocolo de contexto del modelo o Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite conectar aplicaciones de IA a fuentes de datos, API y otros servicios externos. Si aún no lo entiende, la página de MCP plantea una sencilla analogía. Piense en MCP como un puerto USB-C.

Desde su lanzamiento en 2014, USB-C actúa como el estándar para conectar dispositivos electrónicos y transferir datos. MCP hace lo mismo permitiendo que aplicaciones de IA se conecten a sistemas externos. Esta comunicación bidireccional entre las aplicaciones de IA y las bases de datos y herramientas elimina los silos.

Incluso sin explicaciones, debería ser claro por qué esto es importante.

Aun así, procederemos a desglosar el funcionamiento de MCP —sin que se vuelva muy técnico, claro está— y especificar por qué es un cambio de paradigma para la IA.

¿Cómo funciona MCP? 

Arquitectura de MCP | Fuente: IBM

El funcionamiento de MCP se basa en los siguientes componentes:

• Host de MCP: puede ser la aplicación o el entorno que alberga el modelo de lenguaje extenso (LLM). Usa a este último para procesar solicitudes que pueden requerir datos o herramientas externas. Es el punto de interacción del usuario.

• Cliente de MCP: almacenado en el host, permite que el LLM y el servidor de MCP se comuniquen entre sí. No menos importante, es el responsable de encontrar y usar su correspondiente servidor de MCP. Múltiples clientes pueden existir dentro de un host, pero cada cliente solo se puede relacionar con un servidor.

• Servidor de MCP: al conectarse a sistemas externos —tales como archivos, bases de datos y API—, ayuda a que los LLM proporcionen funcionalidades.

El proceso es relativamente sencillo. Cuando un usuario hace una consulta, la IA —en este caso un LLM— entiende que no puede acceder a una base de datos por sí sola. Con este fin, usa los clientes de MCP para buscar los servidores de MCP indicados. Tras recibir la solicitud, estos últimos la traducen en una consulta en SQL segura para la base de datos y recuperan la información requerida por el usuario.

Si se hiciera una solicitud más compleja, como enviar un correo electrónico con un adjunto, habría un paso extra. Después de recuperar los datos de la fuente adecuada, el LLM se comunicaría con la herramienta de correo electrónico, proporcionaría la dirección de correo electrónico del destinatario y adjuntaría el contenido.

Una vez completada la acción, el servidor de MCP confirmaría que se llevó a cabo la solicitud y el LLM haría explícito el resultado de la misma en forma de texto.

¿Cuáles son los beneficios de MCP?

A diferencia de los sistemas de generación aumentada por recuperación o Retrieval-Augmented Generation (RAG), que requieren generar embeddings y almacenar documentos en bases de datos vectoriales, un servidor de MCP accede directamente a los datos. No es necesario diseñar un sistema de integraciones punto a punto ni hacer una indexación previa. Esto simplifica la comunicación entre la base de datos y el LLM.

Por supuesto, esto supone múltiples ventajas:

• Información más precisa y actualizada. Por medio de MCP, el modelo de IA puede consultar bases de datos y API externas en tiempo real. Esto reduce la complejidad y el tiempo de desarrollo. También disminuye las alucinaciones.

• Mayor seguridad y control. Al no requerir almacenamiento intermedio de datos, MCP reduce el riesgo de filtraciones. También permite establecer reglas claras de acceso. No menos importante, la supervisión de los de servidores de MCP puede ayudar a encontrar anomalías. Google explica más al respecto.

• Menor carga computacional. Esto se debe a que la comunicación entre el LLM y la base de datos es directa. ¿El resultado? Una mayor rentabilidad y eficiencia.

• Flexibilidad y escalabilidad. MCP permite conectar cualquier modelo de IA con todo sistema sin necesidad de cambios estructurales. Esto no solo facilita la adición de servidores y clientes, sino que mejora la experiencia del cliente (CX).

¿Cuál es la importancia de MCP ?

A medida que más compañías adopten el estándar MCP, podremos empezar a hablar de la inteligencia en colectivos. Al fin y a cabo, este protocolo permite algo más que la mera comunicación entre un host y un servidor. Puede ser la base de un trama compleja de agentes de IA. Wired les llama «nanoempleados» o «miniagentes especializados».

Gracias a MCP, estos miniagentes pueden comunicarse entre sí y compartir contexto sin fricción alguna. En teoría, pueden organizarse para resolver problemas complejos. Esto habilitaría un potencial ecosistema donde dichos nanoempleados aprenderán a descubrirse y colaborar entre ellos. En otras palabras, inteligencia colectiva.

He aquí un ejemplo. Un agente legal solicita a un agente financiero que revise un contrato. Simultáneamente, un tercero resume la discusión en un documento de trabajo. Todo este proceso automatizado es gracias a un protocolo común.

Cómo empezar con MCP 

El primer paso es configurar un servidor de MCP y conectarlo con las fuentes de datos relevantes. Existen diferentes kits de desarrollo de software (SDK) y herramientas disponibles para facilitar la integración con lenguajes como Python, Java y TypeScript.

¿Quiere aprender más sobre las aplicaciones y ventajas de MCP? Pueden explorar soluciones preconstruidas y documentación detallada en modelcontextprotocol.io.

También le puede interesar:  ¿Qué son los agentes de IA basados en LLM?

Algunos optimistas declaran que MCP es la pieza clave detrás del desarrollo de la  inteligencia artificial general (AGI). Todavía es muy temprano para asegurar tal cosa. Sin embargo, la apuesta por arquitecturas distribuidas —donde varios agentes se comunican y colaboran— apunta a revolucionar la forma en que funciona la IA.

Al ser reciente, habrá que ver cómo MCP cambia el panorama de la IA en 2026.