¿Qué es MCP (Model Context Protocol)?

MCP, el Model Context Protocol, es un reglamento abierto que fija una única forma compartida de conectar una app de IA con una herramienta externa. La app de IA es el programa que lleva un modelo dentro, como un asistente de chat. Una herramienta es cualquier servicio externo que la app pueda usar, como Google Drive o la base de datos de una empresa. Cada herramienta recibe un servidor: un programa pequeño que habla el reglamento por un lado y el idioma propio de la herramienta por el otro. Cada app de IA recibe un cliente: una pieza que habla el reglamento del lado de la app. Como ambos siguen las mismas reglas, cualquier cliente puede usar cualquier servidor. Sin un reglamento común, 10 apps de IA y 20 herramientas necesitarían 200 conexiones separadas, 10 por 20. Con MCP necesitan 10 clientes y 20 servidores, 30 piezas de software, y cada app llega a cada herramienta.

MCP, el Model Context Protocol, es un reglamento abierto sobre cómo una app de IA se conecta a una herramienta externa, de modo que una herramienta conectada una vez pueda usarla cualquier app de IA que siga las reglas. La app de IA es el programa que lleva un modelo dentro, y el software que rodea al modelo y ejecuta sus peticiones es el harness. Una herramienta es cualquier servicio externo: un almacén de archivos, un servicio de chat, una base de datos. MCP en sí es solo el reglamento, y fija la forma de tres intercambios. Una herramienta tiene que responder a la pregunta "¿qué ofreces?" con una lista, y cada entrada da un nombre, una descripción y los datos que necesita. Tiene que aceptar una petición con una forma fija, y tiene que responder con una forma fija. Dos piezas de software siguen esas reglas. Un servidor se escribe para una herramienta y se pone delante de ella, hablando MCP hacia fuera y el idioma propio de la herramienta hacia dentro. El servidor de Google Drive, por ejemplo, ofrece "buscar archivos" y "leer archivo", y hace el trabajo real dentro de Drive. Un cliente vive dentro de cada app de IA, pregunta a cada servidor qué ofrece, le pasa la lista al modelo y transmite las peticiones del modelo. El modelo nunca habla con un servidor. El modelo pide una herramienta por su nombre con los datos rellenados, que es tool calling, y el harness manda esa petición al servidor correcto y pega la respuesta en la conversación. Un servidor puede ofrecer tres tipos de cosa: herramientas que ejecutar, datos que leer y prompts ya preparados. Anthropic publicó el reglamento el 25 de noviembre de 2024 con seis servidores ya hechos, y como las reglas son abiertas, cualquiera puede escribir un servidor para cualquier herramienta. MCP no es una API. Una API son las reglas propias de un servicio para que le hablen, y un servidor normalmente se pone delante de una y traduce. El riesgo viene con la comodidad: un servidor es un programa de otro que corre con el acceso que tú le diste, y lo que devuelve es texto que el modelo leerá y sobre el que puede actuar.

MCP, el Model Context Protocol, es un único reglamento compartido sobre cómo una app de IA se conecta a cualquier herramienta externa, de modo que la herramienta se conecta una vez y todas las apps pueden usarla. La solicitud universitaria común de Estados Unidos (la Common App) es la misma idea. Antes, un estudiante rellenaba una solicitud distinta para cada universidad, cada una con sus preguntas y su propio formato. Ahora el estudiante rellena una única solicitud estándar, y más de 1.200 universidades la aceptan. El formulario estándar es el reglamento. La única solicitud del estudiante, escrita con ese formato, es el servidor: la herramienta describiéndose una vez en la forma acordada. Cada universidad que lee el formulario es una app de IA con un cliente. El formulario no decide si el estudiante entra; cada universidad sigue leyendo y juzgando, igual que cada app de IA sigue decidiendo qué hacer con una herramienta. Dónde se rompe: la Common App la gestiona una sola organización, mientras que MCP es un reglamento abierto al que cualquiera puede ajustarse sin pedir permiso. Y las universidades añaden sus propias preguntas extra, mientras que un servidor ofrece solo lo que lista.