MCP
Model Context Protocol: protocolo abierto creado por Anthropic que estandariza cómo los modelos de IA se conectan con herramientas, datos y servicios externos.
Qué es
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo de comunicación abierto que define una forma estándar para que los modelos de IA descubran y usen herramientas y fuentes de datos externas.
Es el estándar USB de la IA: en lugar de que cada integración sea ad hoc, MCP define una interfaz común.
Por qué importa
Antes de MCP, cada integración entre un modelo y una herramienta era un trabajo personalizado. Con MCP, cualquier herramienta que implemente el protocolo funciona con cualquier modelo compatible. Una vez construido, reutilizable en cualquier lugar.
Componentes
MCP Servers: exponen herramientas, recursos y capacidades (GitHub, Notion, tu base de datos)
MCP Clients: consumen esas capacidades (Claude Desktop, agentes, IDEs)
MCP Hosts: aplicaciones que alojan el cliente y gestionan las conexiones
Ecosistema actual
Hay cientos de servidores MCP disponibles para: GitHub, Slack, Notion, Jira, bases de datos SQL, sistemas de archivos, navegadores web, herramientas de desarrollo y mucho más.
MCP vs APIs directas
| APIs directas | MCP | |---|---| | Integración personalizada | Protocolo estándar | | El modelo no descubre capacidades | Auto-discovery de herramientas | | Mantenimiento individual | Un estándar, múltiples implementaciones | | Dependiente del proveedor | Protocolo abierto |
Términos relacionados
Pon en práctica lo que has aprendido
Tenemos una herramienta gratuita directamente relacionada con este concepto.
Canvas de diseño de agente →Artículo relacionado
→ Qué es MCPTérminos relacionados
Agentic Workflow
Flujo de trabajo donde uno o más agentes de IA toman decisiones autónomas para completar tareas complejas, encadenando múltiples pasos y herramientas.
AI Agent
Sistema de IA que percibe su entorno, toma decisiones y actúa de forma autónoma para lograr un objetivo, encadenando múltiples pasos y usando herramientas externas.
Function Calling
Variante de tool calling donde el modelo puede invocar funciones definidas con un esquema JSON. Término original de OpenAI, hoy sinónimo de tool calling.
Tool Calling
Capacidad de un modelo de IA para invocar herramientas externas (funciones, APIs, servicios) durante la generación de una respuesta.
Recibe lo mejor de Contextología
Diseño de contexto, agentes y workflows de IA directamente en tu correo.