13 de mayo de 2025
Descubra los conceptos básicos del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), cómo funciona en los sistemas de IA y por qué los desarrolladores lo están utilizando para vincular modelos con herramientas y datos en tiempo real.
Los diferentes tipos de modelos de IA, desde los grandes modelos lingüísticos hasta los sistemas de visión artificial, son capaces de soportar una amplia gama de tareas, incluyendo la generación de texto, el análisis de imágenes, la detección de patrones y la realización de predicciones. Sin embargo, la conexión de estos modelos a los sistemas informáticos del mundo real de una manera fluida y escalable normalmente ha requerido complejos esfuerzos de integración.
Si bien un modelo puede funcionar bien por sí solo, implementarlo en entornos prácticos a menudo requiere acceso a herramientas externas, datos en vivo o contexto específico del dominio. Unir estos elementos generalmente implica código personalizado, configuración manual y reutilización limitada.
Recientemente, el concepto de un Protocolo de Contexto del 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 MCP para agilizar la forma en que los modelos acceden e interactúan con el contexto que necesitan.
Puedes considerar MCP como un adaptador universal. Al igual 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.
En este artículo, analizaremos más de cerca qué es MCP, cómo funciona y el papel que desempeña para hacer que la IA sea más efectiva en aplicaciones del mundo real. También exploraremos algunos ejemplos reales de dónde se está utilizando MCP.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un estándar abierto creado por Anthropic, una empresa de investigación y seguridad de la IA conocida por construir modelos de lenguaje avanzados. Proporciona 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 modelos de lenguaje grandes para responder preguntas o completar tareas. Sin embargo, esos modelos a menudo necesitan 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 interno de tickets de una empresa. Sin MCP, esto requeriría una integración personalizada, lo que haría que la configuración llevara mucho tiempo y fuera difícil de mantener.
MCP resuelve ese problema actuando como un puerto común para todas las herramientas y modelos. No pertenece a ninguna empresa o modelo en particular; más bien, es un nuevo concepto sobre cómo los sistemas de IA pueden conectarse con datos y servicios externos.
Cualquier desarrollador puede usar MCP para crear asistentes que trabajen con información en vivo. Esto reduce el tiempo de configuración y evita confusiones al cambiar entre herramientas o plataformas.
Anthropic introdujo la idea del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) en noviembre de 2024. Comenzó como un proyecto de código abierto para mejorar la forma en que los modelos de lenguaje interactúan con las herramientas y los datos.
Desde entonces, MCP ha ganado mucha atención. Comenzó con desarrolladores que creaban herramientas internas para cosas como la búsqueda de documentos y la asistencia de código. Ese interés inicial creció rápidamente, y las empresas más grandes comenzaron a usar MCP en sus sistemas de producción.
A principios de 2025, el soporte para MCP comenzó a extenderse por toda la industria tecnológica. OpenAI y Google DeepMind, dos laboratorios de investigación de IA líderes, anunciaron que sus sistemas funcionarían con el protocolo.
Casi al mismo tiempo, Microsoft lanzó herramientas para ayudar a los desarrolladores a usar MCP más fácilmente, incluido el soporte para sus productos populares como Copilot Studio, que ayuda a las empresas a crear asistentes de IA, y Visual Studio Code, un editor de código ampliamente utilizado.
En el corazón de MCP hay tres partes principales: clientes, servidores y un conjunto compartido de reglas llamado protocolo. Piense en ello como una conversación entre dos partes: una que pide información y la otra que la proporciona.
En esta configuración, el sistema de IA desempeña el papel de cliente. Cuando necesita algo, como un archivo, una entrada de base de datos o una herramienta para realizar una acción, envía una solicitud. Por otro lado, el servidor recibe esa solicitud, toma la información necesaria del lugar correcto y la envía de vuelta de una manera que la IA pueda entender.
Esta estructura significa que los desarrolladores no tienen que construir 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, haciéndolo todo más rápido, más simple y más confiable.
Aquí hay un recorrido de cómo MCP conecta un asistente de IA con datos o herramientas externas:
Hoy en día, MCP ya se está utilizando en una variedad de herramientas y plataformas que dependen del contexto en tiempo real. Aquí hay algunos ejemplos de cómo las empresas están utilizando el protocolo para conectar modelos de lenguaje con sistemas en vivo y datos estructurados:
A continuación, echemos un vistazo más de cerca a una rama de la IA en la que MCP apenas está comenzando a emerger: la visión artificial.
Si bien los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 son excelentes para identificar patrones y objetos en imágenes, sus conocimientos pueden ser aún más impactantes cuando se combinan con el contexto adecuado.
En aplicaciones del mundo real, especialmente en la atención médica, agregar 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 lleva a resultados más informados y significativos.
Ahí es donde entra en juego el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Si bien aún no se usa ampliamente y sigue siendo un enfoque en desarrollo que están explorando investigadores e ingenieros, muestra un gran potencial.
Por ejemplo, en el diagnóstico de la retinopatía diabética, una afección que puede causar la pérdida de visión en personas con diabetes, un asistente de IA puede usar MCP para coordinar múltiples herramientas especializadas. Podría comenzar recuperando los registros del paciente de una base de datos y evaluando el riesgo de diabetes utilizando un modelo predictivo.
Luego, un modelo de visión artificial analiza las imágenes de la retina en busca de signos de daño, como sangrado o hinchazón, que indiquen la presencia o gravedad de la retinopatía. Finalmente, el asistente puede buscar ensayos clínicos relevantes basados en el 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 perfecto.
Se accede a cada herramienta a través de un servidor MCP, lo 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 datos críticos del paciente en un flujo de trabajo fluido y eficiente. Aunque MCP es todavía nuevo, ya existe una gran cantidad de investigación y trabajo en curso destinado a hacer que casos de uso como este sean prácticamente posibles.
Estas son algunas de las ventajas clave que ofrece MCP:
Por otro lado, estas son algunas limitaciones que hay que tener en cuenta en lo que respecta a MCP:
Los modelos de IA son cada vez más capaces, pero siguen dependiendo del acceso a los datos correctos. El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ofrece a los desarrolladores una forma coherente y estandarizada de establecer esas conexiones. En lugar de construir cada integración desde cero, los equipos pueden seguir un formato compartido que funcione en diferentes herramientas y sistemas.
A medida que crece la adopción, MCP tiene el potencial de convertirse en una parte estándar de cómo se diseñan y despliegan los asistentes de IA. Ayuda a agilizar la configuración, mejorar el flujo de datos y aportar estructura a las interacciones del modelo en el mundo real.
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