MCP: El protocolo que está redefiniendo la interacción entre la IA y el mundo real

Sergio Vergara -

MCP no es otra herramienta más. MCP (Model Context Protocol) se está convirtiendo rápidamente en el nuevo estándar para conectar modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Copilot con datos, herramientas y aplicaciones del mundo real.

¿Qué es el MCP (Model Context Protocol)?

MCP es un protocolo abierto desarrollado por Anthropic (creadores de Claude) que establece una forma estandarizada, segura y escalable para que las IA puedan acceder a datos externos o ejecutar acciones fuera de su entorno “cerrado”.

Hasta ahora, si querías que una IA interactuara con, por ejemplo, tu calendario, tus documentos o tu base de datos, necesitabas crear integraciones personalizadas, muchas de ellas frágiles, costosas y difíciles de mantener. MCP cambia este paradigma: ofrece una manera universal para conectar agentes inteligentes con fuentes de contexto externas.

Piensa en MCP como el USB-C de la IA: un único conector para miles de herramientas.

¿Cómo funciona MCP?

MCP se basa en tres componentes clave:

  • Cliente MCP: Vive dentro del asistente IA (por ejemplo, Claude Desktop o GitHub Copilot). Es quien genera peticiones y coordina la interacción.
  • Servidor MCP: Un servicio que expone funciones o datos externos (como tu Google Calendar, un CRM, un repositorio GitHub o incluso una API personalizada).
  • Herramientas o Recursos: Son las funcionalidades específicas que el servidor pone a disposición (consultar disponibilidad, obtener ventas de tu ERP, crear un archivo, etc.).

La comunicación se realiza mediante un protocolo estandarizado, lo que significa que cualquier cliente puede hablar con cualquier servidor MCP sin necesidad de integración específica entre ellos.

¿Qué problema resuelve?

Antes de MCP, conectar agentes de IA con herramientas externas era un proceso artesanal. Si tenías n agentes y m herramientas, necesitabas crear n × m integraciones. Con MCP, esa complejidad se reduce a n + m: cada agente sólo necesita comunicarse con el protocolo MCP, y cada herramienta sólo necesita tener un servidor MCP.

Es una gran novedad a la que me puedo llegar a imaginar que el impacto de MCP puede llegar a ser comparable al que tuvo TCP/IP en la creación de internet: un estándar que libera el verdadero potencial de conexión entre sistemas.

Ejemplos reales de uso

Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Algunos casos ya activos en la comunidad incluyen:

  • Automatización de reuniones: Un asistente IA puede acceder a tu calendario vía MCP, encontrar un hueco y agendar una reunión, todo desde una única instrucción en lenguaje natural.
  • Business Intelligence: Consultas como “¿Cómo cerramos el último trimestre?” pueden resolverse directamente conectando con servidores MCP para tu ERP, BigQuery, etc.
  • Flujos de trabajo con otras herramientas: Gracias a un servidor MCP conectado por ejemplo con Zapier o n8n, una IA puede desencadenar automatizaciones en miles de servicios.
  • Integración con herramientas de desarrollo: Editores como Cursor o Zed utilizan MCP para consultar bases de datos, revisar código en GitHub o ejecutar pruebas.
  • Agentes personalizados: Algunos desarrolladores ya están creando agentes con memoria a largo plazo utilizando MCP para conectar información, bases vectoriales o logs de error de tus apps.

Seguridad con MCP

Conectar una IA a herramientas externas introduce riesgos reales:

  • Tool poisoning: Un servidor MCP malicioso puede fingir que es inofensivo y filtrar datos o ejecutar código peligroso.
  • Fugas de información: Si los permisos no están bien definidos, una IA podría acceder a datos sensibles o confidenciales sin intención.
  • Spoofing y ataques de denegación de servicio (DoS).

Por eso, los implementadores de MCP están promoviendo prácticas de seguridad sólidas: aislamiento entre entornos, autenticación estricta entre cliente y servidor, revisión de herramientas, logging robusto y enfoque zero-trust. Aunque no hay que alarmarse, no es nada mucho más diferente a cualquier otro servicio Web en sus inicios.

¿Qué herramientas ya lo soportan?

La lista crece casi cada semana. Algunos de los clientes y servidores MCP más destacados hasta ahora incluyen:

Clientes MCP (donde vive la IA):

  • Claude Desktop (Anthropic)
  • Cursor (editor de código con soporte de agentes)
  • GitHub Copilot (modo agente)
  • Microsoft Copilot Studio (desde marzo 2025)
  • Zed (editor colaborativo)
  • Block (Codename Goose)
  • OpenAI Agents SDK

Servidores MCP (las herramientas conectadas):

  • Google Calendar, Google Docs, Gmail
  • Appwrite
  • Twilio
  • Playwright (para tests E2E)
  • GitHub, GitLab
  • Notion, Slack, Obsidian
  • Pinecone, PostgreSQL, MongoDB
  • Incluso APIs como Baidu Maps 

¿Cómo empiezo como desarrollador?

Crear un servidor MCP es más fácil de lo que parece. Existen SDKs oficiales para Python, JavaScript/TypeScript, Kotlin, Java, Swift, Rust y C#, además de herramientas como el MCP CLI y gateways comunitarios que facilitan la puesta en marcha.

Por ejemplo, puedes crear un servidor MCP que exponga funciones de tu app para ser usadas por Claude o Cursor. O puedes conectar tus datos internos a un asistente personalizado usando el mismo protocolo.

Recursos útiles:

Conclusión

El Model Context Protocol está transformando lo que significa “tener contexto” para una IA. Ya no se trata de memorizar datos, sino de poder acceder a ellos en tiempo real, de forma estructurada y segura.

Estamos solo al inicio, pero todo apunta a que MCP será un componente crítico de la infraestructura AI-native del futuro. Si trabajas con IA, desarrollo o automatización, conviene seguirle de cerca.



Referencias:
· What the heck is Model Context Protocol (MCP)? And why is everybody talking about it?
· MCP Explained: All you need to know