13 de mayo de 2025
Descubra los fundamentos del Protocolo de Contexto de Modelos MCP, cómo funciona en los sistemas de IA y por qué los desarrolladores lo utilizan para vincular modelos con herramientas y datos en tiempo real.
Los distintos tipos de modelos de IA, desde los grandes modelos lingüísticos hasta los sistemas de visión por ordenador, son capaces de realizar una amplia gama de tareas, como generar texto, analizar imágenes, detectar patrones y hacer predicciones. Sin embargo, conectar estos modelos a los sistemas informáticos del mundo real de forma escalable y sin fisuras ha exigido normalmente complejos esfuerzos de integración.
Aunque un modelo puede funcionar bien por sí solo, su despliegue en entornos prácticos suele requerir el acceso a herramientas externas, datos en tiempo real o un contexto específico del dominio. Unir estos elementos suele implicar código personalizado, configuración manual y reutilización limitada.
Recientemente, el concepto de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ha ido ganando atención en la comunidad de la IA. MCP es un estándar abierto que permite a los sistemas de IA intercambiar información con herramientas, archivos y bases de datos utilizando un formato compartido y estructurado. En lugar de crear integraciones para cada caso de uso, los desarrolladores pueden utilizar el MCP para racionalizar la forma en que los modelos acceden e interactúan con el contexto que necesitan.
MCP es como un adaptador universal. Del mismo modo que un adaptador de viaje permite que tus dispositivos se conecten a diferentes tomas de corriente en todo el mundo, MCP permite que los modelos de IA se conecten a varios sistemas, herramientas y fuentes de datos sin necesidad de una configuración personalizada para cada uno de ellos.
En este artículo analizaremos en detalle qué es la MCP, cómo funciona y qué papel desempeña en la mejora de la eficacia de la IA en aplicaciones reales. También exploraremos algunos ejemplos del mundo real en los que se está utilizando la MCP.
Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto creado por Anthropic, una empresa de seguridad e investigación en IA conocida por construir modelos lingüísticos avanzados. Ofrece a los modelos de IA una forma clara de conectarse con herramientas, archivos o bases de datos.
La mayoría de los asistentes de IA actuales se basan en grandes modelos lingüísticos para responder a preguntas o completar tareas. Sin embargo, esos modelos suelen necesitar datos adicionales para responder bien. Sin un sistema compartido, cada conexión debe construirse desde cero.
Por ejemplo, un chatbot diseñado para ayudar con el soporte de TI podría necesitar extraer información del sistema de tickets interno de una empresa. Sin MCP, esto requeriría una integración personalizada, por lo que la configuración llevaría mucho tiempo y sería difícil de mantener.
MCP resuelve ese problema actuando como puerto común para todas las herramientas y modelos. No pertenece a ninguna empresa o modelo, sino que es un nuevo concepto de cómo los sistemas de IA pueden conectarse con datos y servicios externos.
Cualquier desarrollador puede utilizar MCP para crear asistentes que trabajen con información en tiempo real. Esto reduce el tiempo de configuración y evita confusiones al cambiar entre herramientas o plataformas.
Anthropic introdujo la idea del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) en noviembre de 2024. Empezó como un proyecto de código abierto para mejorar el modo en que los modelos lingüísticos interactúan con las herramientas y los datos.
Desde entonces, MCP ha ganado mucha atención. Empezó con desarrolladores que creaban herramientas internas para cosas como la búsqueda de documentos y la asistencia al código. Ese interés inicial no tardó en crecer, y las grandes empresas empezaron a utilizar MCP en sus sistemas de producción.
A principios de 2025, el apoyo a MCP empezó a extenderse por toda la industria tecnológica. OpenAI y Google DeepMind, dos importantes laboratorios de investigación de IA, anunciaron que sus sistemas funcionarían con el protocolo.
Al mismo tiempo, Microsoft lanzó herramientas para ayudar a los desarrolladores a utilizar MCP más fácilmente, incluida la compatibilidad con sus productos más populares, como Copilot Studio, que ayuda a las empresas a crear asistentes de inteligencia artificial, y Visual Studio Code, un editor de código muy utilizado.
En el corazón de la MCP hay tres partes principales: clientes, servidores y un conjunto compartido de reglas llamado protocolo. Piénsalo como una conversación entre dos partes: una pide información y la otra la proporciona.
En esta configuración, el sistema de IA desempeña el papel de cliente. Cuando necesita algo, como un archivo, una entrada en una base de datos o una herramienta para realizar una acción, envía una petición. Por otro lado, el servidor recibe la petición, obtiene la información necesaria del lugar adecuado y la envía de vuelta de una forma que la IA pueda entender.
Esta estructura significa que los desarrolladores no tienen que crear una conexión personalizada cada vez que quieren que un modelo de IA funcione con una nueva herramienta o fuente de datos. MCP ayuda a estandarizar el proceso, haciendo que todo sea más rápido, sencillo y fiable.
A continuación te mostramos cómo MCP conecta un asistente de IA con datos o herramientas externas:
Hoy en día, MCP ya se utiliza en diversas herramientas y plataformas que dependen del contexto en tiempo real. He aquí algunos ejemplos de cómo las empresas utilizan el protocolo para conectar modelos lingüísticos con sistemas en vivo y datos estructurados:
A continuación, vamos a examinar más de cerca una rama de la IA en la que la MCP está empezando a emerger: la visión por ordenador.
Aunque los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 son excelentes para identificar patrones y objetos en imágenes, sus conclusiones pueden ser aún más impactantes si se combinan con el contexto adecuado.
En las aplicaciones reales, especialmente en la atención sanitaria, añadir contexto como el historial del paciente, los resultados de laboratorio o las notas clínicas puede mejorar significativamente la utilidad de las predicciones del modelo, lo que conduce a resultados más informados y significativos.
Ahí es donde entra en juego el Protocolo de Contexto Modelo (MCP). Aunque su uso aún no está muy extendido y sigue siendo un enfoque en desarrollo explorado por investigadores e ingenieros, muestra un gran potencial.
Por ejemplo, en el diagnóstico de la retinopatía diabética, una enfermedad que puede causar pérdida de visión en las personas con diabetes, un asistente de IA puede utilizar la MCP para coordinar múltiples herramientas especializadas. Podría empezar recuperando los historiales de los pacientes de una base de datos y evaluando el riesgo de diabetes mediante un modelo predictivo.
A continuación, un modelo de visión por ordenador analiza las imágenes de la retina en busca de signos de daño, como hemorragias o hinchazón, que indiquen la presencia o gravedad de la retinopatía. Por último, el asistente puede buscar ensayos clínicos pertinentes en función del perfil del paciente.
MCP permite que todas estas herramientas se comuniquen a través de un protocolo compartido, lo que permite al asistente reunir el análisis de imágenes y los datos estructurados en un flujo de trabajo sin fisuras.
Se accede a cada herramienta a través de un servidor MCP, que permite al asistente enviar solicitudes estructuradas y recibir respuestas estandarizadas. Esto elimina la necesidad de integraciones personalizadas y permite al asistente combinar el análisis de imágenes con los datos críticos del paciente en un flujo de trabajo fluido y eficiente. Aunque la MCP aún es nueva, ya se está investigando y trabajando mucho para que este tipo de casos de uso sean posibles en la práctica.
Estas son algunas de las principales ventajas que ofrece el MCP:
Por otro lado, hay que tener en cuenta algunas limitaciones cuando se trata de MCP:
Los modelos de IA son cada vez más capaces, pero siguen dependiendo del acceso a los datos adecuados. El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) ofrece a los desarrolladores una forma coherente y estandarizada de establecer esas conexiones. En lugar de crear cada integración desde cero, los equipos pueden seguir un formato compartido que funciona en diferentes herramientas y sistemas.
A medida que crece su adopción, MCP tiene el potencial de convertirse en una parte estándar de cómo se diseñan e implementan los asistentes de IA. Ayuda a agilizar la configuración, mejorar el flujo de datos y estructurar las interacciones de los modelos del mundo real.
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