Model Context Protocol: qué es y por qué cambiará la IA

El Model Context Protocol (MCP) representa un cambio fundamental en cómo construimos e integramos sistemas de IA.

Antes de empezar, este es mi tercer artículo sobre MCP. Si quieres seguir el recorrido, lee:

1. Guía Práctica: Creando tu Primer Servidor MCP en Python
2. Servidores MCP: Mejores Prácticas y FastMCP

Piensa en MCP como el “USB‑C de las aplicaciones de IA”: un estándar que acaba con el caos de integraciones personalizadas.

El problema de N×M

Cada aplicación de IA necesitaba conectores personalizados para cada fuente de datos. Desarrollo y mantenimiento complejos, poca escalabilidad. MCP soluciona esto con una arquitectura basada en JSON‑RPC 2.0 que permite acceder a datos, ejecutar acciones y usar prompts de forma segura y consistente.

Arquitectura MCP

• Proceso Host: orquesta la seguridad y la comunicación
• Clientes MCP: conectan aplicaciones y servidores
• Servidores MCP: exponen capacidades con tres componentes

Transportes

WebSockets, HTTP y (cada vez menos) SSE.

Componentes

• Resources: datos de sólo lectura, sin efectos colaterales
• Tools: funciones ejecutables con posibles efectos; requieren aprobación humana
• Prompts: plantillas reutilizables elegidas por la persona usuaria

Ejemplos prácticos

• Resources: config://api-schema, file://documentos/reporte.docx
• Tools: query_database(...), send_email(...), create_file(...)
• Prompts: resumen de reuniones, diagnósticos, reportes

Adopción

Block, Bloomberg, GitHub y otros ya lo usan con resultados medibles (ahorros de tiempo del 60–80% en tareas rutinarias).

Buenas prácticas

Recomiendo FastMCP para ir a producción más rápido en Python. Usa descripciones concisas, valida entradas, aplica OAuth 2.1 + OIDC, rota secretos y monitorea con observabilidad adecuada.

Mirando al futuro

MCP es agnóstico al modelo y el ecosistema crece con SDKs en múltiples lenguajes y nuevos estándares.