Inteligencia Artificial

Qué es MCP (Model Context Protocol)

MCP es un protocolo de comunicación diseñado para facilitar la interacción entre componentes que utilizan modelos de lenguaje y otros sistemas basados en inteligencia artificial. Su objetivo principal es definir una forma estructurada y estandarizada para que diferentes sistemas, clientes, aplicaciones, interfaces de usuario… puedan comunicarse con modelos de IA sin necesidad de personalización específica para cada caso.

Este protocolo no depende de un modelo particular, lo que lo hace especialmente útil para entornos en los que se utilizan múltiples modelos de distintos proveedores, o donde los modelos cambian con frecuencia.

Propósito de este protocolo

El propósito de MCP es permitir que cualquier cliente pueda comunicarse con cualquier servidor de modelo siguiendo una estructura predefinida, sin importar quién haya desarrollado el modelo o la interfaz. En lugar de desarrollar adaptaciones personalizadas para cada herramienta o sistema, MCP establece un idioma común que facilita esta interacción.

Esto permite modularizar los sistemas y facilitar la integración de forma que sea más rápida y que el mantenimiento de la infraestructura sea más sencilla.

Una analogía con el USB-C

Para entender mejor MCP, se puede hacer una analogía con el estándar USB-C en el mundo del hardware. Antes de USB-C, cada dispositivo electrónico requería un conector diferente: micro-USB, mini-USB, cargadores propietarios, etc. Esto dificulta la interoperabilidad entre dispositivos, ya que era necesario contar con conectores distintos para cada uno.

Para estandarizar la interoperabilidad entre dispositivos surge la solución del USB-C, un solo conector que puede usarse para múltiples dispositivos, independientemente del fabricante. MCP persigue un objetivo similar, pero en el contexto del software, creando un estándar universal para conectar modelos de IA con aplicaciones, servicios y usuarios.

Componentes clave de MCP

El MCP (Machine Communication Protocol) es mucho más que un simple conjunto de reglas para transmitir datos. Es un estándar diseñado para optimizar la integración de IA en sistemas complejos, permitiendo que aplicaciones inteligentes se comuniquen de forma coherente, precisa y escalable.

Para entender cómo logra esto, es importante conocer los componentes que lo conforman y que hacen posible su funcionamiento, desde la gestión de mensajes hasta la arquitectura cliente-servidor que lo sustenta.

Clientes y servidores

En este protocolo, el cliente es la aplicación o sistema que envía una solicitud, y el servidor es el que responde utilizando un modelo de lenguaje. Esta arquitectura cliente-servidor es común en muchos sistemas distribuidos, y MCP la adopta para mantener compatibilidad con estructuras tecnológicas existentes.

Mensajes y contexto

La base del protocolo está en los mensajes y el contexto. Un mensaje puede ser una pregunta, una instrucción o cualquier entrada del usuario mientras que el contexto incluye la información que rodea ese mensaje, tales como el historial de conversaciones, los datos adicionales del usuario, las preferencias del entorno, etc.

Este contexto permite que las respuestas sean más relevantes y precisas, y que los modelos de IA puedan mantener coherencia al conocer el contexto acumulado durante la interacción.

Comunicación estandarizada

MCP establece cómo deben intercambiarse los mensajes entre cliente y servidor, por ejemplo, comprende qué campos incluir, cómo estructurarlos, cómo manejar errores, cómo terminar una conversación, entre otros aspectos.

Esta estandarización garantiza que distintos sistemas puedan entenderse sin necesidad de acuerdos específicos para cada implementación.

Beneficios de implementar MCP

El protocolo MCP no solo simplifica la integración de modelos de IA, sino que también aporta ventajas estratégicas para desarrolladores y empresas. Desde una implementación más rápida y flexible hasta una reducción significativa de errores y costos, este estándar se ha convertido en una pieza clave para optimizar procesos, mejorar la escalabilidad y acelerar la innovación tecnológica.

A continuación, exploramos los principales beneficios que ofrece MCP en entornos de IA.

Integración simplificada

Uno de los beneficios más inmediatos de MCP es la reducción significativa del esfuerzo necesario para integrar modelos en aplicaciones nuevas o existentes. Al contar con una estructura de comunicación común, los desarrolladores pueden evitar la creación de conectores o adaptadores específicos para cada modelo o proveedor. Esto elimina redundancias, reduce la complejidad del código y disminuye el margen de error.

Además, las integraciones pueden reutilizarse en distintos proyectos o departamentos, fomentando un ecosistema más integrado y mantenible.

Escalabilidad y flexibilidad

MCP permite escalar aplicaciones de forma modular y flexible. Si una organización decide migrar de un modelo a otro ya sea por mejoras tecnológicas, necesidades comerciales o políticas de costos puede hacerlo sin necesidad de reescribir la lógica de negocio o cambiar la forma en que se estructura la comunicación entre servicios.

Esto favorece arquitecturas basadas en microservicios y sistemas desacoplados, en los que cada componente puede evolucionar de manera independiente. También facilita la incorporación de múltiples modelos en paralelo, cada uno especializado en una tarea concreta, pero comunicándose a través de la misma interfaz.

Desde el punto de vista de los proveedores, MCP permite ofrecer servicios compatibles con múltiples plataformas sin desarrollar integraciones específicas para cada una, ampliando así su base potencial de usuarios.

Mejora en la productividad

MCP contribuye de forma directa a la mejora de la productividad de los equipos técnicos. Al reducir el tiempo necesario para diseñar, probar e implementar integraciones con modelos de lenguaje, los desarrolladores pueden enfocarse más en la lógica de negocio y menos en los detalles técnicos de la comunicación.

También se reducen los errores causados por problemas de compatibilidad entre componentes, gracias a la estandarización de estructuras, flujos y formatos.

Esto minimiza los errores en la operación y propicia ciclos de desarrollo más cortos y una mayor fiabilidad general del sistema.

Por otro lado, al facilitar el mantenimiento y la actualización de modelos sin modificar el entorno de ejecución, MCP permite una innovación más rápida, lo que permite a las empresas incorporar mejoras tecnológicas de forma ágil, manteniéndose competitivas sin depender de largas fases de adaptación técnica.

Casos de uso de MCP

El protocolo MCP ha sido diseñado para facilitar la integración de modelos de IA en una amplia variedad de aplicaciones y sectores. Desde el desarrollo de software hasta la automatización de procesos empresariales, MCP ofrece una solución flexible que simplifica las conexiones entre modelos, reduce los tiempos de implementación y mejora la escalabilidad de los sistemas.

A continuación, destacamos algunos de los casos de uso más comunes de MCP.

Desarrollo de software

En entornos de desarrollo, MCP habilita un gran abanico de posibilidades, propiciando una nueva generación de herramientas más dinámicas y adaptables.

Permite crear asistentes que colaboran directamente con los programadores para generar código fuente, refactorizar funciones, completar fragmentos o identificar errores sintácticos y lógicos. Estas herramientas no necesitan estar atadas a un modelo específico; gracias al protocolo MCP, pueden comunicarse con múltiples modelos sin necesidad de rediseñar sus interfaces para cada proveedor.

Esto es especialmente útil en editores de texto y entornos de desarrollo integrados (IDEs), donde los desarrolladores pueden acceder a funcionalidades inteligentes como autocompletado contextual, documentación automática o generación de pruebas unitarias. MCP facilita que estas funciones se mantengan actualizadas conforme evolucionan los modelos de lenguaje, sin necesidad de reescribir el núcleo del software.

Asistentes empresariales

Los asistentes virtuales encuentran en MCP una base sólida para ofrecer respuestas más integradas y coherentes. Un asistente conectado mediante MCP puede acceder a múltiples fuentes de datos internas, como wikis corporativos, sistemas ERP, CRM, herramientas de gestión de proyectos o documentación técnica, sin requerir configuraciones específicas por cada integración.

Al utilizar un protocolo común, el asistente puede cambiar entre modelos especializados sin afectar la experiencia del usuario. Esto permite una solución modular, donde el mismo asistente puede resolver dudas técnicas, extraer información financiera o guiar a los empleados en procesos administrativos, todo a través de una única interfaz de comunicación.

Un ejemplo conocido es el de un supermercado que implementó un chatbot basado en una adaptación del modelo de chatGPT, en el que los usuarios le preguntaban aspectos de programación y le respondía cuando su cometido real era el de consulta de los productos de tienda. Mediante la implantación de MCP el tiempo de implementación, entrenamientos, … se habrían reducido considerablemente.

MCP también simplifica la escalabilidad de estos asistentes. A medida que las empresas crecen y sus necesidades cambian, pueden incorporar nuevos modelos o servicios sin modificar el flujo principal de interacción. Esto reduce los costos de mantenimiento, mejora el tiempo de respuesta ante cambios y permite adaptar el asistente a distintos departamentos o unidades de negocio sin fragmentación.

Automatización de tareas

La automatización basada en modelos de lenguaje alcanza un nuevo nivel de eficiencia cuando se apoya en MCP. Procesos repetitivos como la categorización de correos electrónicos, la elaboración de reportes periódicos, la actualización de registros o la validación de formularios pueden ser gestionados por agentes que siguen el protocolo para comunicarse con diferentes modelos según la necesidad.

Por ejemplo, un sistema de atención al cliente puede usar un modelo para clasificar incidencias y otro para redactar respuestas, ambos gestionados desde una misma aplicación que utiliza MCP como capa de comunicación. Esto permite desacoplar el diseño del sistema del proveedor del modelo, facilitando la actualización de componentes y la integración de mejoras sin interrumpir el servicio.

Por otro lado, permite la realización de tareas complejas mediante un lenguaje natural, imagina que tienes un listado de facturas en tu equipo y quieres clasificarlas por proveedor, en un método tradicional deberías ir abriendo archivo por archivo, copiando y pegando en la carpeta específica, ahora sería tan fácil como enviar al modelo el siguiente prompt.

En la carpeta facturas, presente en el escritorio tengo múltiples archivos de diferentes proveedores quiero que los clasifiques en carpetas, el resultado esperado es que haya tantas carpetas como proveedores y que contengan los ficheros necesarios, por último, cada vez que clasifiques uno, elimina el archivo original de la carpeta una vez que haya sido clasificado.

Aunque parezca una tarea sencilla, imagina el modelo de negocio de una asesoría que recibe correos de clientes con facturas para contabilizar gastos. Ahora puedes implementar un modelo de IA, con el objetivo que cada vez que se reciba un correo del cliente X cree una carpeta con el nombre del cliente y clasifiques las facturas por proveedor.

Por último, puedes indicarle que contabilice los importes que aparecen en una base de datos. De esta forma, este negocio mejoraría considerablemente su competitividad y productividad.

Desafíos y consideraciones

Aunque MCP promete transformar la manera en que se integran los modelos de lenguaje en aplicaciones, su adopción también presenta varios retos técnicos y organizativos que deben ser considerados desde las primeras fases de implementación, por otro lado, hay que limitar el ámbito y los permisos que le damos a la MCP para evitar que tome acciones no deseadas, ya que se debe disponer de un plan de mitigación en caso de fallos en esta tecnología.

Por ejemplo, siguiendo el ejemplo anterior imagina que al transferir los archivos de una carpeta a otra el sistema falla, y borra los archivos originales, los fallos de la IA son probables y se debe contar con un plan de contingencia para prevenir situaciones similares.

Seguridad y privacidad

Uno de los principales desafíos es garantizar que la comunicación entre los distintos actores del sistema clientes, servidores y modelos sea segura. MCP, al ser un protocolo que facilita el intercambio de mensajes estructurados, puede manejar datos sensibles como información de clientes, conversaciones internas, documentos confidenciales o entradas personalizadas de usuarios.

Por esta razón, es fundamental que MCP se implemente sobre canales cifrados mediante protocolos seguros como HTTPS o gRPC con TLS. Además del cifrado en tránsito, se deben establecer mecanismos sólidos de autenticación y autorización para asegurar que solo usuarios o sistemas verificados puedan enviar o recibir mensajes.

Otro aspecto crítico es el almacenamiento temporal del contexto o xhistorial conversacional. Si bien el contexto permite una experiencia más coherente, también representa un riesgo si no se gestiona adecuadamente. Las implementaciones de MCP deben contemplar políticas claras sobre retención de datos, anonimización, auditoría de accesos y conformidad con regulaciones como el GDPR.

Adopción y estandarización

El éxito de MCP depende directamente de su adopción por parte del ecosistema tecnológico. Si bien el protocolo puede simplificar considerablemente la interoperabilidad, esto sólo será efectivo si los desarrolladores de modelos, proveedores de APIs, plataformas de desarrollo y clientes empresariales adoptan una versión común o compatible del protocolo.

Además, muchas organizaciones están acostumbradas a construir soluciones a medida, por lo que la transición a un enfoque basado en protocolos requiere un cambio de mentalidad, donde se priorice la interoperabilidad frente a la personalización excesiva. Fomentar esta mentalidad es parte esencial del proceso de adopción.

Conclusiones

MCP representa un paso importante hacia una integración más ordenada, coherente y mantenible de sistemas de inteligencia artificial en entornos reales. Al definir un estándar para la comunicación entre clientes y servidores de modelos, permite una interoperabilidad que hasta ahora requería esfuerzos personalizados en cada caso.

La estandarización e implementación de este estándar impulsará una integración más robusta y escalable de la IA, al integrar el contexto en el que se desenvuelve el sistema propiciando nuevas funcionalidades y capacidades, además, permitirá la realización de tareas complejas que hasta ahora estaban fuera del alcance de la IA, mediante el dictado de instrucciones en lenguaje natural.

De otro lado, en esta web puedes encontrar una gran variedad de MCPs realizados por la comunidad que puedes probar en tu equipo para testear diferentes funcionalidades, por ejemplo, para familiarizarte puedes probar el denominado fileSystem, que permite la interacción con el sistema de archivos de un equipo.