Model Context Protocol (MCP) es lo que sucede cuando la IA obtiene un conector universal — piensa en USB-C - pero para sistemas inteligentes. Define un protocolo cliente-servidor simple que permite a los modelos de IA acceder a herramientas, fuentes de datos e incluso flujos de trabajo complejos a través de interfaces ligeras, descubribles y estandarizadas.1
Este artículo ofrece una visión general de qué es MCP, cómo funciona, por qué es importante para el desarrollo de IA y el estado actual de su adopción—equipándote con comprensión conceptual y contexto práctico.
En su núcleo, MCP (Model Context Protocol) define una forma consistente para que los sistemas de IA se comuniquen con herramientas externas y fuentes de datos usando un protocolo estandarizado. Piénsalo como una especificación de interfaz que desacopla los agentes de IA de los sistemas con los que interactúan. En lugar de codificar cada integración, los desarrolladores definen un servidor que expone funcionalidad en un formato conocido,2 y los clientes de IA (como Claude, ChatGPT o un asistente custom) se conectan a través de un stream local o remoto usando JSON-RPC.2
El protocolo gira en torno a un modelo cliente-servidor:
- El Cliente MCP vive dentro de la aplicación de IA. Maneja conexiones, descubrimiento de capacidades y enrutamiento de solicitudes.
- El Servidor MCP es un programa independiente (a menudo un microservicio o contenedor)3 que expone funciones específicas (“herramientas”), fuentes de datos (“recursos”) y plantillas de instrucciones (“prompts”) en un formato que el cliente puede entender.
Cuando el agente de IA necesita hacer algo—digamos, buscar un archivo, consultar una base de datos o invocar un servicio externo—usa el cliente para enviar una solicitud estructurada al servidor apropiado. Ese servidor ejecuta la lógica (como consultar una API o hacer scraping de un documento) y envía el resultado de vuelta al cliente, que lo inyecta en el contexto de la IA.
Esta separación tiene implicaciones poderosas.1 2 Primero, abstrae la complejidad de los sistemas externos del modelo de IA. Segundo, introduce una capa reutilizable y descubrible entre la lógica de IA y la lógica de negocio. Y tercero, habilita funcionalidades de seguridad como acceso controlado, autenticación y sandboxing—crítico cuando se permite a los modelos actuar en sistemas externos. Pero quizás la implicación más importante es esta: el valor de un agente de IA está directamente ligado al contexto al que puede acceder y las acciones que puede tomar. Un modelo sin contexto es genérico. Un modelo sin interfaz es inerte. Lo que da a la IA verdadera utilidad no es solo inteligencia, sino relevancia—la capacidad de razonar con inputs significativos y hacer algo significativo en respuesta.
Los servidores MCP transforman modelos de IA aislados en sistemas conectados y capaces. Al exponer contexto estructurado (vía recursos), capacidades accionables (vía herramientas) y orientación estratégica (vía prompts), dan a los modelos de IA el grounding y las affordances necesarias para realmente entregar valor en aplicaciones del mundo real.
Por qué importa#
La mayoría de los agentes de IA hoy sufren del mismo defecto fatal: no hacen mucho. Claro, pueden responder preguntas o escribir texto—pero cuando se trata de actuar (consultar una base de datos, enviar un email, reservar una reunión), necesitan ayuda. La mayoría de los agentes de IA hoy operan como cerebros aislados—inteligentes, pero desconectados. Sin acceso a información oportuna y relevante para la tarea y sin la capacidad de actuar en el mundo, su utilidad está limitada.
MCP cambia esto. Equipa a la IA con una capa de interfaz hacia sistemas externos, permitiendo a los agentes razonar sobre datos en tiempo real y realizar acciones significativas. Esto los transforma de consejeros pasivos a participantes activos en workflows. Significa que tu IA no solo recomienda una tarea—la programa, la registra o la completa usando tu stack real.
Anatomía de un Servidor MCP#
Cada servidor expone tres elementos fundamentales:
- Herramientas — Funciones que el modelo puede invocar (como
send_email,run_query) - Recursos — Datos de solo lectura que el modelo puede cargar en el contexto (archivos, registros)
- Prompts — Plantillas o ejemplos que ayudan al modelo a usar la herramienta efectivamente
Esta estructura da a la IA un entorno altamente modular e inspeccionable. Las herramientas pueden ser scopeadas y versionadas. Los recursos pueden ser actualizados en tiempo real. Los prompts pueden llevar instrucciones específicas del dominio que estandarizan el comportamiento entre modelos.
Para lectores no familiarizados con protocolos técnicos, JSON-RPC es un formato de mensajería ligero donde las solicitudes y respuestas están estructuradas en JSON. Permite al cliente (agente de IA) enviar instrucciones como “llama a esta herramienta con estos parámetros” y recibir un resultado estructurado a cambio.
La especificación MCP actual usa JSON-RPC como formato de mensajería, típicamente transmitido sobre streams (ej. HTTP streams, Unix pipes o WebSockets). Además, los flujos de autenticación y autorización están estandarizados vía OAuth 2.1.
sequenceDiagram autonumber
participant Agent as Agente IA (Cliente)
participant Server as Servidor MCP
participant Tool as Sistema Externo
Agent->>Server: Llamada JSON-RPC
Server->>Tool: API / Invocación de herramienta
Tool-->>Server: Respuesta
Server-->>Agent: Resultado JSON-RPC
Y porque todo está expuesto vía un schema descubrible, incluso agentes recién conectados pueden inmediatamente entender qué ofrece un servidor MCP dado. Esto soporta un modelo zero-configuration donde los agentes de IA pueden adaptarse dinámicamente a nuevas capacidades.
Interoperabilidad Plug-and-Play#
MCP es abierto y agnóstico al modelo. Esto significa:
- Un servidor MCP de GitHub puede funcionar con Claude, ChatGPT o cualquier otro agente.
- Un desarrollador puede construir un conector una vez, y cada modelo de IA puede usarlo.
- Los equipos pueden intercambiar o encadenar herramientas sin dependencias rígidas.
Este diseño fomenta un enfoque “escribe una vez, sirve muchos”. Un desarrollador puede escribir un conector para, digamos, Notion una vez—y cada asistente de IA compatible obtiene instantáneamente acceso a las capacidades de Notion. Está transformando la integración en infraestructura.
Qué ya está sucediendo#
Desde su lanzamiento open-source por Anthropic a finales de 2024, MCP ha ganado rápidamente tracción en la industria de IA:
OpenAI: En marzo de 2025, OpenAI anunció soporte MCP para sus productos, incluyendo la app de escritorio de ChatGPT y el Agents SDK. El CEO Sam Altman destacó la popularidad de MCP.4
Microsoft: En colaboración con Anthropic, Microsoft introdujo un SDK C# para MCP, facilitando la integración con aplicaciones .NET.5
Google Cloud: En Google Cloud Next 2025, Google presentó “Agentspace” y el protocolo “Agent2Agent” (A2A), promoviendo la interoperabilidad entre agentes de IA.6
Azure AI: El Azure AI Agent Service de Microsoft ahora soporta MCP, permitiendo a los agentes de IA acceder a diversas fuentes de datos.7
Adopción Enterprise: Empresas como Block, Apollo y Sourcegraph han integrado MCP en sus sistemas.1
Ecosistema Open-Source: La comunidad MCP ha desarrollado más de 300 servidores MCP open-source, cubriendo integraciones con plataformas como Docker, Gmail, GitHub y PostgreSQL.8
Estas adopciones no son solo teóricas. Los desarrolladores en Sourcegraph han usado MCP para permitir a su asistente de IA Cody recuperar documentación indexada y referencias de código on-demand.
Developer Power Move#
Como builder, ahora puedes:
- Agregar nuevas habilidades a tu agente ejecutando un contenedor Docker.3
- Escribir tu propio servidor MCP en Python, JS o C#—existen SDKs para todos los stacks principales.
- Hostear conectores remotamente o localmente, en Docker, Kubernetes o incluso Cloudflare Workers.9
MCP invierte la carga de integración. En lugar de construir soporte de IA en cada herramienta, construimos herramientas accesibles a cualquier IA. Esto es un game-changer para equipos pequeños o desarrolladores indie.
MCP no es otra herramienta dev—es un design pattern para IA componible.
Implicaciones Estratégicas#
- Estandarización → Ecosistema: Así como HTTP creó la web, MCP está creando una capa de interfaz de IA compartida.
- Agentes Componibles: La salida de un agente se convierte en el contexto de otro, vía recursos MCP.
- Nuevas Categorías: Productos enteros están emergiendo como “hubs de agentes” o “marketplaces MCP.”
Cuantas más herramientas hablan MCP, más fácil se vuelve encadenarlas en workflows complejos y agénticos. Imagina una IA que extrae datos de ventas de Salesforce, genera un reporte, crea un deck de slides y programa una reunión—todo vía servidores MCP interconectados.
Mirando Hacia Adelante#
Por supuesto, realizar este futuro implica navegar algunas consideraciones técnicas y organizacionales clave. La integración con sistemas legacy a menudo requiere envolver APIs existentes en servidores MCP conformes. La seguridad también se vuelve primordial—exponer herramientas y recursos a la IA requiere mecanismos robustos de autenticación y sandboxing.
Esto también representa una oportunidad generacional para remodelar industrias enteras. Desde herramientas de desarrollador hasta soporte al cliente, desde automatización legal hasta operaciones de IT—MCP abre el camino para que las interfaces IA-native se conviertan en la norma.
Y mirando aún más lejos, esto podría ser lo que reemplaza el concepto tradicional de “app”. En lugar de lanzar aplicaciones discretas, los usuarios encargarán a agentes inteligentes que ensamblen workflows dinámicamente usando herramientas conectadas vía MCP.
¿Qué construirás?#
Si estás construyendo herramientas de IA en 2025, no hardcodees—construye un servidor MCP. MCP le da a tu agente la capacidad de actuar, escalar y conectarse a un ecosistema más amplio.
📌 Consulta estos puntos de partida:
Referencias#
https://techcrunch.com/2025/03/26/openai-adopts-rival-anthropics-standard-for-connecting-ai-models-to-data/ ↩︎
https://visualstudiomagazine.com/articles/2025/04/14/trending-model-context-protocol-for-ai-agents-gets-csharp-sdk.aspx ↩︎
https://www.techradar.com/pro/live/google-cloud-next-2025-all-the-news-and-updates-as-it-happens ↩︎
https://devblogs.microsoft.com/foundry/integrating-azure-ai-agents-mcp/ ↩︎
https://ardor.cloud/blog/early-adopters-mcp-open-source-implementations ↩︎
https://developers.cloudflare.com/workers/tutorials/mcp-servers ↩︎
