Un año de MCP: el protocolo que cambió la integración de IA
El Model Context Protocol cumple un año. Repasamos cómo pasó de experimento a estándar adoptado por OpenAI, Google y Microsoft.
TL;DR
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse con herramientas y datos externos de forma estandarizada. Lanzado por Anthropic en noviembre de 2024, en solo un año ha sido adoptado por OpenAI, Google, Microsoft y cientos de empresas. Es el equivalente al USB-C para la inteligencia artificial.
El problema: cada integración era un mundo
Antes de MCP, conectar un modelo de IA con cualquier sistema externo requería desarrollar una integración personalizada. ¿Quieres que tu asistente lea emails? Una integración. ¿Que consulte tu CRM? Otra. ¿Que ejecute queries en tu base de datos? Otra más.
El resultado era predecible:
- Fragmentación: cada proveedor de IA tenía su propio sistema de plugins
- Duplicación de esfuerzo: los desarrolladores construían lo mismo una y otra vez
- Falta de interoperabilidad: lo que funcionaba en ChatGPT no servía en Claude
"Los modelos de IA más sofisticados permanecían aislados de los datos que necesitaban para ser realmente útiles." — Anthropic, noviembre 2024
Qué es MCP y cómo funciona
El Model Context Protocol define una arquitectura cliente-servidor:
- Servidores MCP: exponen datos y capacidades (tu base de datos, tu API, tu sistema de archivos)
- Clientes MCP: aplicaciones de IA que se conectan a esos servidores (Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code)
La clave está en la estandarización. Un servidor MCP que expone datos de PostgreSQL funciona igual conectándose a Claude que a cualquier otro cliente compatible.
Fuente: modelcontextprotocol.io
Capacidades principales
| Capacidad | Descripción |
|---|---|
| Resources | Exponer datos y contenido al modelo |
| Tools | Permitir que el modelo ejecute acciones |
| Prompts | Plantillas reutilizables de instrucciones |
| Sampling | El servidor puede solicitar completions al modelo |
| Métrica | Valor |
| Descargas mensuales de SDKs | 97 millones |
| Servidores MCP activos | 10,000+ |
| Entradas en MCP Registry | ~2,000 |
| Contribuyentes en Discord | 2,900+ |
| Nuevos contribuyentes/semana | 100+ |
Quién lo está usando
Plataformas de IA
- Claude (Anthropic) — soporte nativo desde el día uno
- ChatGPT (OpenAI) — integrado en la app de escritorio
- Gemini (Google) — soporte de cliente MCP
- Copilot (Microsoft) — integración en VS Code y productos Microsoft
Herramientas de desarrollo
- Cursor — el editor de código con IA más popular
- VS Code — extensiones oficiales con soporte MCP
- Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph — recuperación contextual mejorada
Empresas que construyeron servidores
- Notion — acceso a bases de datos y páginas
- Stripe — consulta de pagos y suscripciones
- GitHub — automatización de repositorios
- Postman — testing de APIs
- Hugging Face — gestión de modelos
Por qué importa para los agentes de IA
Un chatbot responde preguntas. Un agente ejecuta tareas.
La diferencia crítica está en la capacidad de actuar: crear registros, enviar emails, modificar datos, operar software. MCP proporciona el canal estandarizado para que esa ejecución ocurra.
Antes de MCP, construir un agente que pudiera:
1. Leer un ticket de soporte
2. Consultar el historial del cliente en el CRM
3. Buscar documentación relevante
4. Redactar y enviar una respuesta
...requería integrar cuatro sistemas diferentes con cuatro APIs diferentes. Ahora, si cada sistema expone un servidor MCP, el agente se conecta a todos de la misma forma.
Qué viene en 2026
Según el roadmap oficial y las tendencias del ecosistema:
- Marketplaces de agentes: servidores MCP verificados que se instalan con un clic
- Orquestadores especializados: agentes cuyo único trabajo es coordinar otros agentes
- MCP en producción empresarial: más adopción en entornos críticos con los nuevos flujos de autenticación
El protocolo ya ganó. La pregunta ahora es qué se construirá encima.
Preguntas frecuentes
¿MCP es solo para desarrolladores?
Principalmente sí. MCP es infraestructura que los desarrolladores usan para construir productos. El usuario final no interactúa directamente con el protocolo, pero se beneficia de aplicaciones más capaces y mejor integradas.
¿Es seguro conectar sistemas empresariales vía MCP?
La especificación incluye OAuth 2.1 y controles de política empresarial. Como cualquier integración, la seguridad depende de la implementación. La ventaja de un estándar es que las mejores prácticas se documentan y comparten.
¿Puedo crear mi propio servidor MCP?
Sí. Los SDKs oficiales en Python y TypeScript facilitan exponer cualquier API o base de datos como servidor MCP. La documentación está en modelcontextprotocol.io.
¿MCP reemplaza a las APIs tradicionales?
No las reemplaza, las complementa. MCP es una capa de abstracción que permite a los modelos de IA consumir APIs de forma estandarizada. Las APIs REST y GraphQL siguen existiendo debajo.
Conclusión
Hace un año, MCP era un experimento de Anthropic. Hoy es el estándar de facto para conectar IA con el mundo real, respaldado por las mayores empresas tecnológicas y gestionado por la Linux Foundation.
Para quienes trabajamos en inteligencia artificial aplicada, MCP simplifica enormemente la construcción de sistemas que no solo conversan, sino que ejecutan. Y eso cambia las reglas del juego.
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