Qué es el Model Context Protocol (MCP) y cómo funciona

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La inteligencia artificial está dando un salto enorme gracias a nuevas formas de conectar los modelos con el mundo real, y una de las piezas que más está sonando es el Model Context Protocol (MCP). Si has oído hablar de agentes de IA, herramientas externas, RAG o servidores MCP y te suena todo a “magia negra”, tranquilo: se puede entender con lógica y con ejemplos muy cercanos al día a día.

En las próximas líneas vas a ver qué es exactamente el MCP, cómo funciona por dentro, qué problemas resuelve, qué elementos lo componen y en qué casos tiene más sentido usarlo. También veremos sus ventajas, limitaciones actuales, casos de uso reales (incluido en empresas y Fintech) y algunas pinceladas prácticas para empezar a trastear con servidores y clientes MCP.

Qué es el Model Context Protocol (MCP)

El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto y estándar que define cómo un modelo de IA se comunica con herramientas, servicios y fuentes de datos externas. Es decir, establece unas reglas comunes para que un modelo de lenguaje (un LLM como Claude, ChatGPT o similares) pueda acceder a APIs, bases de datos, archivos, documentación o aplicaciones empresariales sin tener que programar una integración a medida para cada caso.

En la práctica, el MCP es como un “idioma común” entre modelos de IA y servicios externos. En vez de que cada modelo hable su propio “dialecto” y cada herramienta tenga su API particular, MCP se sitúa en medio como puente estandarizado. Los modelos hablan MCP, las herramientas se exponen vía MCP, y todo encaja sin tener que reinventar la rueda en cada proyecto.

Uno de los problemas clásicos de los LLM es que, aunque sean muy potentes, viven aislados dentro de lo que aprendieron en su entrenamiento. No ven tus correos, ni tu CRM, ni tu ERP, ni tu base de datos de pedidos, ni tu documentación interna… a menos que alguien construya una integración específica. MCP aparece justo para atacar ese cuello de botella: abre una vía segura y estructurada para que el modelo consulte datos en tiempo real y ejecute acciones externas.

Otro aspecto clave es que MCP es un estándar abierto impulsado originalmente por Anthropic (creadores de Claude), con el objetivo de que cualquier proveedor, empresa o desarrollador pueda implementarlo. Eso facilita que surja un ecosistema compartido de herramientas MCP “plug-and-play” que cualquier modelo compatible pueda aprovechar.

En términos conceptuales, MCP no es un framework de agentes, sino la capa de integración. No decide qué herramienta se usa ni cuándo; simplemente ofrece una forma homogénea de exponer herramientas y datos a los agentes o modelos que tomen esas decisiones.

MCP frente a RAG y frente a APIs tradicionales

Hasta ahora, una de las formas más populares de enriquecer un modelo con información externa ha sido el enfoque Retrieval-Augmented Generation (RAG). En RAG, los documentos se convierten en embeddings y se almacenan en bases de datos vectoriales; cada vez que el usuario pregunta algo, se hace una búsqueda semántica para recuperar los trozos de texto más relevantes y se añaden al contexto del modelo.

Con MCP la historia cambia, porque no requiere indexar previamente la información ni generar embeddings. En lugar de eso, el modelo accede a la información directamente desde la fuente: APIs, bases de datos, sistemas de ficheros, herramientas SaaS, documentación servida como servidor MCP, etc. El servidor MCP se encarga de exponer las capacidades y devolver datos frescos en tiempo real.

Esto tiene varias consecuencias interesantes: los datos están siempre actualizados, se reduce la duplicación de información y se minimiza la carga computacional asociada al mantenimiento de índices vectoriales. Además, desde el punto de vista de seguridad, es más controlable porque no necesitas volcar grandes volúmenes de datos sensibles en una base de datos externa, sino que los sirves bajo demanda.

Si lo comparamos con las APIs tradicionales, la diferencia es de filosofía. Una API REST, por ejemplo, está pensada para sistemas de TI clásicos, donde el cliente sabe con precisión qué endpoint llamar, qué parámetros enviar y qué estructura de respuesta esperar. Con los LLM esa rigidez no encaja tan bien: el modelo necesita descubrir qué herramientas hay, entender qué hacen y decidir cuándo usarlas, todo guiado por el contexto de la conversación.

Analogías: cómo imaginar el MCP sin volverte loco

Para entender mejor el papel de MCP, viene bien una imagen mental. Una comparación muy habitual es la de un circuito eléctrico: el modelo de IA sería el motor, las fuentes de datos serían las distintas centrales de energía y MCP sería el cableado y el cuadro eléctrico que decide qué energía llega al motor, por qué cable, en qué momento y con qué intensidad.

De forma similar, puedes imaginar MCP como un gran puerto USB universal para modelos de IA. Conectas el modelo a un “hub” MCP, y a ese hub vas pinchando fuentes de datos, herramientas de automatización, sistemas de ficheros, CRMs, servicios de terceros, etcétera. El modelo no tiene que saber los detalles de cada conexión: le basta con conocer qué herramientas hay disponibles y qué tipo de cosas pueden hacer.

Otra analogía útil en entornos empresariales es verlo como una centralita o enrutador de contexto. MCP selecciona qué información, de qué fuente y en qué momento se inyecta en el contexto del modelo. Filtra ruido, prioriza lo relevante y gestiona el flujo para no sobrecargar la ventana de contexto de los LLM, que siempre es limitada.

Elementos clave de la arquitectura MCP

Aunque el concepto pueda sonar complejo, por dentro MCP se basa en una arquitectura cliente-servidor bastante sencilla, con tres roles principales bien diferenciados:

Host MCP

El host MCP es la aplicación donde vive el modelo de IA o el agente. Puede ser un chatbot, un IDE de programación, una plataforma de IA empresarial, un asistente virtual corporativo o incluso un servicio web que ofrezca funciones inteligentes a usuarios finales.

Este host integra el modelo de lenguaje y es el punto de entrada de las peticiones de los usuarios. Desde el host se inicializa el cliente MCP, se configura qué servidores MCP se van a usar y se controla parte del comportamiento: qué herramientas están disponibles en cada contexto, qué recursos se cargan, etc.

Cliente MCP

El cliente MCP es un componente que suele residir dentro del host y que se encarga de gestionar la comunicación con los servidores MCP. Es el que traduce las decisiones del modelo (por ejemplo, “llama a la herramienta X con estos parámetros”) a llamadas concretas al servidor, y también el que recibe las respuestas y las adapta al formato que el modelo pueda consumir.

Piensa en el cliente como el intérprete o traductor entre el modelo y los servidores. Además, el cliente es quien puede decidir qué recursos se cargan de forma proactiva, manejar el estado de la sesión, agrupar varias llamadas a herramientas y gestionar cuestiones como los tiempos de espera o los reintentos.

Servidor MCP

El servidor MCP es el componente que expone capacidades concretas a los modelos: acceso a archivos, consultas a bases de datos, llamadas a APIs, operaciones de negocio, documentación técnica, servicios de terceros… Cada servidor MCP se suele centrar en un conjunto de funcionalidades, como si fuera un microservicio especializado.

Dentro de un servidor MCP se definen varios tipos de capacidades:

• Tools (herramientas): funciones que el modelo puede invocar, por ejemplo obtener_clima(ciudad), crear_evento_calendario() o consultar_stock_producto(id).
• Resources (recursos): piezas de información que proporcionan contexto estático o semiestático al modelo, como documentación, políticas, descripciones de negocio o reglas de uso.
• Prompts: plantillas de texto predefinidas que el servidor ofrece al modelo para resolver tareas recurrentes de forma consistente, encapsulando prompts muy cuidados que no dependan de que cada cliente los redacte a mano.

La gracia del enfoque es que el modelo puede descubrir dinámicamente qué herramientas, recursos y prompts ofrece cada servidor MCP. No hace falta “cablear” una API concreta: basta con exponerla siguiendo el estándar y cualquier host/cliente MCP compatible la podrá aprovechar.

Cómo funciona MCP paso a paso

El flujo típico de trabajo con MCP suele ser similar en casi todos los escenarios. Resumido de forma sencilla, cuando un usuario hace una petición al modelo, puede ocurrir lo siguiente:

1. El usuario lanza una consulta o una orden desde un chat, una app, un IDE, etc. Esa interacción llega al host donde está el LLM.
2. El modelo analiza la petición y, en función del contexto, decide si con su conocimiento interno basta o si necesita consultar datos externos o ejecutar una acción.
3. Si necesita ayuda externa, el cliente MCP entra en juego: consulta qué servidores están registrados, qué tools tienen disponibles y qué recursos/prompt pueden servir de apoyo.
4. El cliente MCP llama a la herramienta adecuada en el servidor MCP correspondiente (por ejemplo, una tool que consulta una base de datos, otra que llama a la API de GitHub, otra que busca en la documentación, etc.).
5. El servidor ejecuta la operación (consulta, acción, búsqueda en documentación, lectura de fichero…) y devuelve el resultado al cliente MCP en un formato estructurado.
6. El cliente MCP inyecta esa información en el contexto del modelo, que la utilizará para generar una respuesta más precisa, actualizada y accionable para el usuario.

Todo este proceso se repite de forma iterativa si la tarea es compleja, e incluso se pueden encadenar varias herramientas. Desde el punto de vista del usuario, simplemente parece que el asistente de IA “sabe hacer cosas” y acceder a información viva, cuando en realidad lo que está pasando es que ese modelo está usando MCP como capa de integración.

Beneficios clave de MCP para desarrolladores y empresas

La adopción de MCP abre la puerta a un cambio de enfoque en cómo se integran los modelos de IA en sistemas reales. Entre las ventajas más destacadas, podemos mencionar varias que afectan tanto al plano técnico como al de negocio.

Menor esfuerzo de integración

En el enfoque clásico, cada modelo de IA debe conectarse manualmente con cada fuente de datos. Si tienes 5 modelos y 10 sistemas, eso puede derivar en una maraña de integraciones N × M muy difícil de mantener. Con MCP, cada modelo solo necesita hablar MCP, y cada sistema solo tiene que ofrecer un servidor MCP. El problema se convierte en N + M, mucho más asumible.

Esto se traduce en que los equipos de desarrollo ahorran tiempo y esfuerzo. En lugar de construir adaptadores personalizados para cada combinación de modelo y servicio, se centran en implementar bien un servidor MCP y el resto de consumidores pueden reutilizarlo sin tocar código.

Acceso a datos en tiempo real sin reindexación

Con MCP, los modelos consultan las fuentes en tiempo real. Si cambias un registro en tu base de datos, actualizas un documento o modificas una política en tu sistema, el modelo verá el cambio en la siguiente llamada, sin necesidad de regenerar embeddings ni reindexar.

Este enfoque encaja especialmente bien en entornos con datos muy dinámicos: sistemas financieros, logística, operaciones, soporte en vivo, inventarios, IoT… donde la información cambia constantemente y un índice estático se queda obsoleto enseguida.

Mayor seguridad y gobierno del dato

Otra ventaja importante es que no hace falta volcar toda tu información privada en una infraestructura externa para que la IA la use. Los servidores MCP se conectan a los sistemas donde residen los datos (on-premise, nube privada, SaaS bajo tu control) y solo exponen lo necesario, cuando es necesario.

Eso reduce riesgos de fuga de información y facilita aplicar políticas de seguridad y control de acceso centralizadas. Puedes auditar qué herramientas se han usado, con qué permisos, desde qué contexto y contra qué sistemas, algo muy valioso en sectores como banca, salud, seguros o administración pública.

Escalabilidad e interoperabilidad

Al basarse en un estándar abierto, MCP favorece la interoperabilidad entre modelos de distintos proveedores. Si mañana decides cambiar de LLM o combinar varios, no tienes que volver a construir todas las integraciones; sigues explotando los mismos servidores MCP.

Además, el enfoque modular permite añadir nuevos servicios de forma incremental: basta con levantar un nuevo servidor MCP para esa herramienta y registrarlo en los hosts que te interesen. No hace falta reescribir el resto de tu arquitectura ni tocar las integraciones existentes.

Mejor experiencia para usuarios y agentes

Como el modelo puede mantener contexto a lo largo del tiempo y usar herramientas de forma proactiva, es posible construir asistentes mucho más ricos: planificadores de proyectos, copilotos de programación, agentes que automatizan workflows complejos o asistentes de negocio que cruzan datos de varios sistemas sin que el usuario tenga que ser consciente del entramado técnico subyacente.

Casos de uso típicos de MCP (incluyendo Fintech)

El abanico de aplicaciones de MCP es muy amplio, pero hay varios escenarios donde encaja especialmente bien porque se requiere acceso orquestado a muchas fuentes de datos y herramientas o porque la seguridad es crítica.

Asistentes virtuales empresariales

Un caso muy claro es el de asistentes internos para empleados. Imagina un chatbot corporativo que, gracias a MCP, puede:

• Consultar bases de datos de clientes para ver el historial, pedidos, incidencias o facturación.
• Acceder a documentación interna (manuales, procedimientos, FAQs) servida como un servidor MCP de documentación.
• Interactuar con herramientas de negocio para crear tickets, programar reuniones, lanzar reportes o actualizar registros.

Todo eso se hace sin tener que programar un conector específico entre el modelo y cada sistema, porque es MCP quien proporciona la abstracción estándar.

Integración con IoT y datos en tiempo real

Por ejemplo, en logística o industria, un agente podría usar MCP para leer en tiempo real el estado de la cadena de producción o la localización de envíos y tomar decisiones o recomendaciones basadas en esos datos actualizados al segundo.

Recomendadores y personalización de contenido

Plataformas digitales (streaming, e-commerce, aprendizaje online, etc.) pueden aprovechar MCP para conectar el modelo con el historial y las preferencias de cada usuario, sin tener que copiar esa información fuera de los sistemas que la gestionan.

Un servidor MCP puede exponer herramientas que devuelvan, por ejemplo, lo último que el usuario ha visto, productos visitados, interacción con campañas, y así el modelo construye recomendaciones mucho más afinadas y contextuales.

Uso en Fintech y sector financiero

En Fintech, MCP encaja muy bien porque combina estandarización, seguridad y capacidad de orquestar muchas fuentes de datos a la vez. Algunos ejemplos típicos incluyen:

• Asistentes financieros que consultan cuentas, productos, movimientos y documentación regulatoria a través de distintos servidores MCP.
• Análisis de riesgo y cumplimiento conectando el modelo con bases de datos internas, fuentes externas reguladas y sistemas de scoring.
• Automatización de workflows financieros (aperturas de cuenta, solicitudes de crédito, verificaciones KYC) orquestando varias herramientas expuestas mediante MCP.

Además, el hecho de que MCP facilite un modelo de seguridad unificado y auditable es especialmente relevante en un sector donde la trazabilidad y el cumplimiento normativo son obligatorios.

Cómo se construye un servidor MCP en la práctica

Más allá de la teoría, MCP ya cuenta con implementaciones y SDKs en distintos lenguajes, lo que permite crear servidores y clientes MCP de forma relativamente sencilla. La idea general es siempre la misma: definir herramientas, recursos y prompts que expondrá tu servidor, y registrar el tipo de transporte que vas a usar.

Por ejemplo, en entornos .NET/C#, se puede utilizar un paquete como ModelContextProtocol para levantar rápidamente un servidor MCP. La estructura típica consiste en:

• Configurar un host que registre el servidor MCP, el transporte (por ejemplo, stdio en local) y la detección automática de tools, recursos y prompts a partir del ensamblado.
• Definir clases de herramientas decoradas con atributos específicos (por ejemplo, anotaciones tipo McpServerToolType y McpServerTool) para declarar qué funciones podrá invocar el modelo.
• Crear recursos que incluyan contexto crítico (por ejemplo, condiciones de uso, listas de valores válidos, reglas de negocio) que el servidor pone a disposición del cliente.
• Registrar prompts predefinidos para encapsular lógicas de prompting avanzadas, de forma que los clientes puedan reutilizarlos con un simple comando.

A partir de ahí, herramientas como inspectores MCP basados en Node o integraciones con VS Code, Claude, Cursor o editores similares permiten conectarse a ese servidor MCP local o remoto, listar sus herramientas y probarlas desde un chat integrado.

Crear y usar un cliente MCP

Del otro lado está el cliente MCP, que puede escribirse también en distintos lenguajes. Su responsabilidad principal es conectarse al servidor MCP, descubrir sus capacidades y orquestar las llamadas a tools, recursos y prompts en nombre del modelo.

Un cliente típico suele:

• Configurar un transporte (por ejemplo, stdio hacia un binario local o HTTP hacia un servidor remoto).
• Llamar a métodos para listar herramientas, prompts y recursos disponibles en el servidor.
• Invocar tools concretas con los argumentos adecuados y recoger las respuestas, normalmente como bloques de texto o estructuras más ricas.

En escenarios reales, el cliente MCP se integra directamente en el host donde vive el LLM (por ejemplo, un chat de VS Code o una app web corporativa), y es el propio modelo el que decide cuándo llamar a cada herramienta según el contexto de la conversación.

Servidores MCP especializados: el caso de la documentación

Un caso muy interesante que ya se está viendo en producción es el de servidores MCP generados a partir de documentación técnica. Plataformas de documentación pueden montar automáticamente un servidor MCP en una ruta estándar (por ejemplo, /mcp), que expone una herramienta de búsqueda o consulta sobre toda la docu.

Gracias a eso, cualquier cliente MCP compatible (Claude, Cursor, determinados plugins de VS Code, etc.) puede conectarse a ese servidor MCP y dejar que el modelo consulte la documentación en tiempo real mientras responde al usuario. El usuario ni siquiera tiene que decir “búscalo en la documentación”: el LLM puede decidir por sí mismo que esa fuente de contexto es relevante y usarla durante la generación de la respuesta.

Para los proveedores de software, esto supone que sus usuarios pueden integrar la documentación oficial directamente en sus herramientas de IA, con búsquedas más precisas, contexto actualizado y menor riesgo de “alucinaciones” del modelo.

Limitaciones y desafíos actuales de MCP

Aunque MCP pinta muy bien y está creciendo rápido, no es una bala de plata y todavía arrastra varias limitaciones que conviene tener claras antes de apostarlo todo a esta vía.

Por un lado, el nivel de adopción sigue siendo relativamente reciente. MCP se lanzó públicamente como estándar abierto a finales de 2024, y aunque desde entonces se han publicado cientos de servidores MCP (incluyendo implementaciones oficiales y de la comunidad), aún está por ver si acabará convirtiéndose en el estándar de facto para la comunicación LLM ↔ herramientas.

Otro punto delicado es que, en muchas implementaciones actuales, los servidores MCP se ejecutan de forma local en la máquina de la aplicación, lo que simplifica la seguridad pero puede complicar la escalabilidad y el despliegue en entornos distribuidos grandes. Llevar MCP a y multi-tenant sigue siendo un reto técnico.

Además, existen limitaciones inherentes al propio modelo. Aunque un servidor MCP pueda alojar muchas herramientas, el LLM está limitado por su ventana de contexto y por cómo gestiona la memoria persistente. No puedes bombardear al modelo con cientos de herramientas y recursos a la vez sin perder control o generar ruido; hay que diseñar bien qué se expone, en qué momento y con qué prioridades.

Finalmente, algunos clientes o extensiones de IA todavía no aprovechan todas las capacidades de MCP (por ejemplo, hay herramientas que ignoran los recursos predefinidos o los prompts del servidor), lo que obliga a pensar siempre en salvaguardas desde el lado del servidor para que la lógica crítica no dependa solo de lo que haga el cliente.

En conjunto, MCP es ya una pieza muy prometedora para construir software inteligente “de verdad”, pero requiere madurez de ecosistema y buenas prácticas para desplegarlo en producción con garantías.

Todo apunta a que, a medida que los modelos de lenguaje se conviertan en el motor de una auténtica economía de agentes y que más empresas estandaricen sus integraciones mediante MCP, veremos surgir entornos donde los agentes pueden descubrirse, coordinarse y reutilizar herramientas de forma distribuida. Para cualquiera que esté diseñando hoy soluciones de IA con ambición de futuro, merece la pena entender bien este protocolo y empezar a experimentar con servidores y clientes MCP, porque es muy probable que se convierta en la base silenciosa de muchas de las aplicaciones inteligentes que usaremos a diario.