fecha : 22 de Julio del 2025
Por: Santiago Matiz
Comúnmente en las implementaciones de IA, mediante programación nos conectamos a diferentes servicios como bases de datos o motores de búsqueda para dar la funcionalidad deseada, estos son en algunos casos extensas líneas de código, con su correspondiente curva de maduración, es decir puede contener errores y el ciclo de desarrollo puede llevar tiempo.
El Model Context Protocol (MCP) representa uno de los avances más significativos en la evolución de la inteligencia artificial moderna. Es un protocolo abierto que estandariza la forma en que las aplicaciones proporcionan contexto a los modelos de lenguaje grandes (LLMs), funcionando como un “puerto USB-C para aplicaciones de IA”. Este protocolo revolucionario está transformando la manera en que los sistemas de IA interactúan con fuentes de datos externas y herramientas, eliminando las barreras que tradicionalmente han limitado el potencial de los modelos de IA.
Historia y Origen del MCP
Génesis del Protocolo
El Model Context Protocol fue introducido por Anthropic en noviembre de 2024 como un estándar abierto para conectar asistentes de IA con sistemas donde residen los datos. El protocolo surgió de la necesidad urgente de abordar lo que Anthropic describió como “el problema N×M” de integración de datos, donde los desarrolladores tenían que construir conectores personalizados para cada fuente de datos o herramienta.
El Problema que Resuelve
Antes de MCP, el ecosistema de IA enfrentaba varios desafíos críticos:
- Fragmentación de Integraciones: Cada nueva fuente de datos requería su propia implementación personalizada
- Aislamiento de Modelos: Los LLMs más sofisticados estaban limitados por su aislamiento de datos reales
- Escalabilidad Limitada: Los sistemas verdaderamente conectados eran difíciles de escalar debido a las integraciones fragmentadas
- Duplicación de Esfuerzos: Los desarrolladores tenían que reinventar soluciones similares repetidamente
Inspiración Técnica
MCP se inspira parcialmente en el Language Server Protocol (LSP), que ayuda a diferentes lenguajes de programación a conectarse con una amplia gama de herramientas de desarrollo. Esta inspiración refleja la visión de crear un estándar universal para que las aplicaciones de IA interactúen con sistemas externos mediante la estandarización del contexto.
Arquitectura y Funcionamiento
Componentes Fundamentales
El Model Context Protocol utiliza una arquitectura cliente-servidor con varios componentes clave:
1. Aplicación Host
Incluye LLMs que interactúan con usuarios e inician conexiones, como Claude Desktop, IDEs mejorados con IA como Cursor, e interfaces de chat web estándar basadas en LLMs.
2. Cliente MCP
Clientes de protocolo que mantienen conexiones 1:1 con servidores. Los clientes están integrados dentro de aplicaciones host para manejar conexiones con servidores MCP, traduciendo entre los requisitos del host y el protocolo.
3. Servidor MCP
Programas ligeros que exponen capacidades específicas a través del protocolo estandarizado. Cada servidor independiente típicamente se enfoca en un punto de integración específico, como GitHub para acceso a repositorios o PostgreSQL para operaciones de base de datos.
4. Capa de Transporte
MCP soporta dos métodos principales de transporte:
- STDIO (Standard Input/Output): Principalmente para integraciones locales donde el servidor se ejecuta en el mismo entorno que el cliente
- HTTP+SSE (Server-Sent Events): Para conexiones remotas, con HTTP para solicitudes del cliente y SSE para respuestas del servidor y streaming
Primitivas del Protocolo
MCP proporciona tres primitivas fundamentales que permiten interacciones ricas entre clientes, servidores y modelos de lenguaje:
- Resources (Recursos): Datos estructurados o contenido que proporciona contexto adicional al modelo
- Tools (Herramientas): Funciones ejecutables que permiten a los modelos realizar acciones o recuperar información
- Prompts (Prompts): Plantillas predefinidas o instrucciones que guían las interacciones del modelo de lenguaje
Flujo de Comunicación
El protocolo utiliza JSON-RPC 2.0 como el estándar de mensaje subyacente, proporcionando una estructura estandarizada para solicitudes, respuestas y notificaciones. Un intercambio típico entre cliente y servidor MCP incluye:
- El cliente MCP pasa la solicitud del usuario más la información de los servidores MCP a un LLM
- El LLM responde con la herramienta necesaria y los parámetros a utilizar
- El servidor MCP completa la tarea y devuelve la respuesta al cliente MCP
- El cliente pasa la respuesta al LLM, y el LLM genera una respuesta para el usuario
Conexión con Diferentes Servicios
Servidores MCP Preestablecidos
Anthropic proporciona una amplia gama de servidores MCP preestablecidos para sistemas empresariales populares:
https://www.anthropic.com/news/integrations
- Google Drive: Acceso a documentos y archivos almacenados en la nube
- Slack: Integración con plataformas de comunicación empresarial
- GitHub: Acceso a repositorios de código y funcionalidades de desarrollo
- Git: Control de versiones y operaciones de repositorio
- PostgreSQL: Conectividad con bases de datos relacionales
- Puppeteer: Automatización de navegadores web
- Stripe: Integración con servicios de pagos
Casos de Uso por Industria
Desarrollo de Software
Entornos de desarrollo integrados (IDEs) como Zed, plataformas de codificación como Replit, y herramientas de inteligencia de código como Sourcegraph han adoptado MCP para otorgar a los asistentes de codificación de IA acceso en tiempo real al contexto del proyecto.
Investigación Académica
MCP ha sido adoptado para flujos de trabajo de investigación académica a través de integraciones con sistemas de gestión de referencias como Zotero. Múltiples implementaciones de servidor permiten a los investigadores realizar búsquedas semánticas en sus bibliotecas, extraer anotaciones de PDF y generar revisiones de literatura.
Automatización Empresarial
En entornos empresariales, los asistentes internos se mejoran con MCP para recuperar datos de documentos propietarios, sistemas CRM y bases de conocimiento internas.
Flexibilidad de Implementación
Los servidores MCP pueden ejecutarse localmente o de forma remota, y los riesgos de seguridad difieren según cómo se ejecuten:
- Servidores MCP Locales: Se ejecutan en un host que controlamos, típicamente ejecutando comandos del sistema operativo o código personalizado localmente
- Servidores MCP Remotos: Solo se ejecutan de forma remota por un tercero
Modelos de Lenguaje Compatibles
Soporte Nativo y Adopción
Anthropic Claude
Claude 3.5 Sonnet es especialmente hábil en la construcción rápida de implementaciones de servidor MCP, facilitando que organizaciones e individuos conecten rápidamente sus conjuntos de datos más importantes con una gama de herramientas impulsadas por IA. Todos los planes de Claude.ai soportan la conexión de servidores MCP a la aplicación Claude Desktop.
OpenAI
En marzo de 2025, OpenAI adoptó oficialmente el MCP, siguiendo una decisión de integrar el estándar en todos sus productos, incluyendo la aplicación de escritorio ChatGPT, el SDK de Agentes de OpenAI y la API de Respuestas. OpenAI GPT-4o y otros modelos GPT ofrecen capacidades robustas de llamada de función/herramienta que se integran bien con MCP.
Google Gemini
Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, confirmó en abril de 2025 el soporte de MCP en los próximos modelos Gemini e infraestructura relacionada, describiendo el protocolo como “convirtiéndose rápidamente en un estándar abierto para la era agéntica de IA”. Google Gemini 2.0 Flash también ofrece capacidades robustas de llamada de herramientas.
Modelos Locales y de Código Abierto
MCP también es compatible con LLMs locales y de código abierto, incluyendo Meta Llama 3.3 70B Instruct alojado en Hugging Face Inference API. Los desarrolladores pueden utilizar modelos más pequeños como gpt-4o-mini e incluso LLMs locales con implementaciones MCP.
SDKs y Soporte de Lenguajes
El protocolo fue lanzado con kits de desarrollo de software (SDKs) en lenguajes de programación incluyendo Python, TypeScript, C# y Java. Además, existen SDKs oficiales para:
- Kotlin: Mantenido en colaboración con JetBrains
- Go: Mantenido en colaboración con Google
- Ruby: Mantenido en colaboración con Shopify
- Java: Mantenido en colaboración con Spring AI
- C#: Mantenido en colaboración con Microsoft
Ecosistema de Clientes MCP
Existe una amplia gama de aplicaciones y herramientas que funcionan como clientes MCP, incluyendo:
- Herramientas de desarrollo como IDEs mejorados con IA
- Bots de Slack para integración empresarial
- Aplicaciones web para chat con múltiples modelos de lenguaje
- Herramientas de línea de comandos para interacción directa con servidores MCP
- Aplicaciones móviles basadas en Flutter
Beneficios y Ventajas
Estandarización Universal
MCP proporciona un estándar universal y abierto para conectar sistemas de IA con fuentes de datos, reemplazando integraciones fragmentadas con un solo protocolo.
Flexibilidad de Proveedor
MCP proporciona la flexibilidad para cambiar entre proveedores y vendedores de LLM, permitiendo a los desarrolladores elegir el mejor modelo para su caso de uso específico.
Escalabilidad Mejorada
En lugar de mantener conectores separados para cada fuente de datos, los desarrolladores ahora pueden construir contra un protocolo estándar.
Adopción Empresarial
Adoptadores tempranos como Block y Apollo han integrado MCP en sus sistemas, mientras que empresas de herramientas de desarrollo incluyendo Zed, Replit, Codeium y Sourcegraph están trabajando con MCP para mejorar sus plataformas.
Consideraciones de Seguridad
Riesgos Identificados
En abril de 2025, investigadores de seguridad publicaron análisis que muestran múltiples problemas de seguridad pendientes con MCP, incluyendo inyección de prompts, permisos de herramientas donde la combinación de herramientas puede exfiltrar archivos, y herramientas similares pueden reemplazar silenciosamente las confiables.
Mitigación de Riesgos
Los riesgos de seguridad incluyen el problema del “diputado confuso”, donde un servidor MCP podría ejecutar acciones que violan el principio de menor privilegio. MCP define autorización usando OAuth, pero la comunidad ha identificado que la especificación actual incluye detalles de implementación que entran en conflicto con las prácticas empresariales modernas.
Futuro y Evolución
Crecimiento del Ecosistema
La rápida adopción de MCP por OpenAI, Google DeepMind y fabricantes de herramientas como Zed y Sourcegraph sugiere un consenso creciente sobre su utilidad. El protocolo está evolucionando hacia convertirse en el estándar de facto para la conectividad de sistemas de IA.
Desarrollo Colaborativo
Anthropic está comprometido a construir MCP como un proyecto colaborativo de código abierto y ecosistema, invitando a desarrolladores de todo el mundo a contribuir al desarrollo y mejora del protocolo.
Integración Continua
MCP puede integrarse con Microsoft Semantic Kernel y Azure OpenAI, y los servidores MCP pueden desplegarse en Cloudflare, demostrando su flexibilidad y escalabilidad para diferentes entornos de implementación.
Conclusión
El Model Context Protocol representa un hito fundamental en la evolución de la inteligencia artificial, transformando la manera en que los sistemas de IA acceden e interactúan con datos externos. Su adopción por parte de gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Microsoft, junto con su naturaleza de código abierto, posiciona a MCP como el estándar universal para la conectividad de IA en el futuro.
La capacidad de MCP para resolver el complejo problema de integración N×M mientras mantiene la seguridad y escalabilidad lo convierte en una herramienta indispensable para desarrolladores que buscan crear aplicaciones de IA más sofisticadas y conectadas. A medida que el ecosistema continúa creciendo y madurando, MCP promete desbloquear nuevas posibilidades en automatización, análisis de datos y experiencias de usuario mejoradas con IA.
Con su arquitectura bien diseñada, amplio soporte de proveedores y comunidad activa de desarrolladores, el Model Context Protocol está preparado para liderar la próxima generación de aplicaciones de inteligencia artificial verdaderamente conectadas y conscientes del contexto.