MCP explicado: ¿Qué es y por qué de repente estamos hablando de ello?

A menudo descrito como un traductor universal para herramientas de IA, e incluso como el HTTP de la era agéntica, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) se está convirtiendo rápidamente en uno de los desarrollos más comentados en la infraestructura de IA.

Presentado por Anthropic a finales de 2024, MCP es un marco de código abierto y estándar que facilita la conexión de los sistemas de IA con herramientas, archivos y bases de datos externos. Su objetivo es simple: ayudar a los agentes inteligentes a compartir contexto, actuar en todos los sistemas y mantenerse coordinados.

Entonces, ¿cómo funciona y por qué está apareciendo de repente en todas partes? Analicémoslo con más detalle.

¿Qué es el Protocolo de Contexto de Modelo – Model Context Protocol (MCP)?

A nivel técnico, MCP es un marco estandarizado que define cómo los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los agentes de IA interactúan con fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de una integración independiente para cada caso de uso. Incluye especificaciones para ejecutar funciones, acceder a bases de datos estructuradas, adjuntar metadatos contextuales y permitir la interoperabilidad entre plataformas.

Considérelo una capa de comunicación universal entre modelos, herramientas y agentes de IA. En esencia, MCP tiene tres componentes principales:

• El Protocolo define cómo se comunican los clientes y servidores, utilizando formatos estandarizados como JSON (Notación de objetos JavaScript) para describir acciones, respuestas y errores.

• Los servidores MCP actúan como adaptadores que exponen herramientas o servicios específicos, ya sean locales (como el sistema de archivos de su computadora) o remotos (como una API en la nube). Convierten las solicitudes de IA en acciones reales que las herramientas pueden comprender.

• Los clientes MCP residen dentro del asistente o la aplicación de IA. Envían solicitudes al servidor correspondiente, gestionan la respuesta y transmiten los resultados al agente de IA.

Con MCP, los desarrolladores pueden crear sistemas de IA que no solo procesan entradas aisladas, sino que operan dentro de flujos de trabajo reales. En lugar de crear un conector personalizado para cada fuente de datos y herramienta, los equipos pueden simplemente conectarse a un servidor MCP y dejar que el protocolo se encargue de la comunicación. Este enfoque también permite que los agentes de IA trabajen sin problemas en sistemas heredados y silos de información.

El resultado es una forma estandarizada para que los sistemas de IA soliciten datos, tomen acciones y se mantengan al tanto del contexto más amplio en el que operan.

A medida que la industria evoluciona hacia una IA agente y flujos de trabajo integrados con modelos, MCP se ha convertido en una capa fundamental para coordinar estos sistemas complejos.

Cómo encaja MCP en la era de la IA de agentes

La IA agéntica se describe a menudo como un nuevo paradigma donde los sistemas de IA son proactivos en lugar de reactivos. Los agentes no se limitan a esperar una indicación que les indique exactamente qué hacer. Analizan los problemas, planifican con antelación y colaboran con otros agentes para completar las tareas.

Para alcanzar este nivel de sofisticación, los agentes de IA actuales necesitan acceso a mucho más que datos sin procesar. Necesitan una comprensión compartida. A medida que los chatbots empiezan a parecerse a sistemas operativos completos y los agentes empiezan a encadenar herramientas y servicios, MCP se convierte en el nexo que une este nuevo entorno.

Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial deben:

• Saber con quién están hablando;
• Compartir información de forma estructurada;
• Comprender qué herramientas están disponibles y cómo/cuándo acceder a ellas y usarlas;
• Recuerdar el contexto a lo largo del tiempo y las interacciones.

Como ya hemos mencionado, estos son precisamente los desafíos que MCP está diseñado para resolver. Proporciona el marco para que los agentes intercambien metadatos específicos de cada tarea, gestionen flujos de trabajo complejos, vinculen diversas herramientas y conserven memoria entre pasos, sin que todos estén codificados para funcionar juntos.

El protocolo también permite la colaboración en tiempo real entre servicios. Desde los asistentes empresariales que extraen datos en tiempo real hasta los agentes de codificación que operan en GitHub, MCP gestiona esa coordinación entre bastidores y posibilita la interoperabilidad.

Para poner al MCP en contexto, es útil compararlo con algo más específico, como RAG.

RAG vs. MCP: ¿Cuál es la diferencia?

MCP presenta algunas similitudes con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), un método en el que un modelo recupera información precisa, actualizada y contextualmente relevante de una base de datos o un almacén de documentos antes de generar una respuesta.

Básicamente, RAG funciona como un sistema de consultas. En entornos empresariales, se suele utilizar para extraer contenido interno, propietario o específico del dominio en tiempo real, que de otro modo el modelo no conocería.

MCP, en cambio, opera a un nivel más amplio. Un sistema de IA con agentes bien estructurado podría usar RAG como un paso dentro de un flujo de trabajo de agentes con múltiples herramientas, pero MCP es quien orquesta qué agente ejecuta cada paso, cómo se usan las herramientas y cómo se mantiene el contexto durante todo el proceso.

Por ejemplo, un agente podría enviar a otro para ejecutar una consulta de RAG y generar un informe, mientras que un tercero actualiza los registros en un sistema CRM y un cuarto envía un resumen de estado por correo electrónico. MCP actúa como la capa de coordinación, gestionando todos estos pasos en conjunto.
En resumen, si RAG ayuda a un sistema de IA a responder una pregunta, MCP le ayuda a realizar algo útil con la respuesta.

Por qué es importante el MCP

La adopción de MCP se está acelerando en diferentes ámbitos a medida que la IA evoluciona de herramientas aisladas a sistemas integrados con capacidad de análisis de tareas. Cada vez más, se espera que los agentes resuelvan problemas de varios pasos, deleguen subtareas y sincronicen acciones en una amplia gama de herramientas y fuentes de datos.

Este tipo de razonamiento avanzado en cadena de pensamiento a través de recursos distribuidos requiere un marco como MCP, y ya se está utilizando en una amplia gama de aplicaciones, como:

• Asistentes empresariales: MCP permite a los agentes acceder de forma segura a CRM, bases de conocimiento y sistemas internos de la empresa para recuperar datos actualizados y automatizar tareas.

• Herramientas para desarrolladores: Permite a los agentes de programación interactuar con archivos de proyectos en tiempo real, sistemas de control de versiones y entornos de desarrollo.

• Flujos de trabajo de investigación: Los agentes pueden usar MCP para realizar búsquedas semánticas en bibliotecas académicas, extraer anotaciones en PDF y generar reseñas y resúmenes bibliográficos.

• Desarrollo web: MCP facilita la interacción con los agentes que consultan datos de sitios web en tiempo real, lo que permite actualizar y editar el contenido en tiempo real.

A medida que las aplicaciones nativas de IA cobran protagonismo, observamos cómo la industria está evolucionando, pasando de centrarse en la creación de mejores modelos a desarrollar mejores productos que los aprovechen. MCP proporciona la infraestructura que conecta las aplicaciones de IA con los sistemas y flujos de trabajo del mundo real.

Empresas importantes como Anthropic, OpenAI, Google DeepMind y otras ya han adoptado el protocolo como base para crear flujos de trabajo nativos de IA. Si últimamente se habla más de él, es porque MCP se considera cada vez más una infraestructura esencial para la próxima generación de IA.
Como lo expresó Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, el protocolo se está convirtiendo rápidamente en un estándar abierto para la era de la IA como agente.

Reflexiones finales

La aparición de MCP refleja la maduración de la IA, que ha pasado de ser herramientas aisladas a sistemas interconectados. Si los agentes de IA van a operar como usuarios autónomos de Internet, necesitarán un marco como MCP para mantener los sistemas integrados y el contexto intacto. Así como HTTP posibilitó la web moderna, este protocolo ahora sienta las bases para una nueva generación de aplicaciones inteligentes basadas en agentes.

El cambio hacia una IA agéntica se está acelerando, y MCP se ha establecido rápidamente como una piedra angular de esta transformación, haciendo que los sistemas de IA agéntica sean escalables, adaptables y listos para conectarse a una infraestructura real.

¿En resumen? El futuro de la IA Agéntica ya está tomando forma, y ​​MCP lo hace posible.