MCP: el protocolo que proporciona herramientas a la IA

Al finalizar este tema

Comprenderá por qué surgió MCP, en qué se diferencia de Function Calling y cómo se utiliza en la práctica.

La IA solo es buena para conversar

Si le dice a ChatGPT "dime el clima de hoy", no está verificando el clima real. Solo genera una respuesta plausible basada en sus datos de entrenamiento. No conoce los datos en tiempo real, no puede leer archivos ni enviar correos electrónicos.

Para dotar a la IA de capacidades reales, es necesario conectar herramientas. Hay que permitirle acceder a sistemas externos como APIs del clima, el sistema de archivos, bases de datos o calendarios.

El problema es que esta forma de conexión era dispar.

El caos de las conexiones

OpenAI creó un método llamado Function Calling. Si se proporciona una lista de funciones disponibles en formato JSON, la IA puede invocarlas cuando sea necesario. Sin embargo, este es un estándar exclusivo de la API de OpenAI.

Google tiene su propio método Tool Use y Anthropic también cuenta con su propia especificación Tool Use. Cada empresa de IA utiliza una forma diferente de conectar herramientas.

Desde la perspectiva del desarrollador, hay que crear la misma función "leer Gmail" tres veces: una para OpenAI, otra para Claude y otra para Gemini. Es como cuando cada impresora tenía un cable diferente antes de que existiera USB.

MCP: como un USB estándar

Model Context Protocol (MCP) es un protocolo estándar abierto propuesto por Anthropic. Unifica la forma en que los modelos de IA utilizan herramientas externas.

[modelo de IA] ← MCP → [servidor MCP: Gmail]
                   [servidor MCP: Slack]
                   [servidor MCP: BD]
                   [servidor MCP: sistema de archivos]

Si creas un solo servidor MCP, podrás usarlo en todas las aplicaciones de IA compatibles con MCP. Si creas un servidor MCP para Gmail, funcionará en Claude, Cursor y otras aplicaciones compatibles con MCP.

¿Cómo funciona?

MCP estandariza tres elementos:

Herramientas: Funciones que la IA puede invocar, como "enviar un correo electrónico", "leer un archivo" o "ejecutar una consulta a la base de datos". Cuando el servidor MCP indica "ofrezco estas herramientas", la IA las invoca cuando las necesita.

Recursos: Datos que la IA puede leer, como el contenido de un archivo, registros de una base de datos o respuestas de una API. Si las herramientas representan la "acción", los recursos representan la "información".

Prompts: Plantillas de prompts predefinidas por el servidor MCP. Permiten reutilizar patrones comunes de tareas, como "revisa este código", en un formato reutilizable.

usuario: "Resume lo importante del correo que llegó ayer"
    ↓
IA: (llamada a la herramienta 'búsqueda de correos' del servidor MCP de Gmail)
    ↓
servidor MCP: (obtención de correos mediante la API de Gmail)
    ↓
IA: (generación del resumen con los resultados obtenidos)

La IA no se conecta directamente a Gmail. El servidor MCP actúa como un intermediario seguro.

Diferencia con la llamada de funciones

La llamada de funciones es una especificación de API de una empresa de IA. Los desarrolladores definen las funciones disponibles al realizar llamadas a la API. La ejecución de las funciones se realiza directamente en el servidor del desarrollador.

MCP es un protocolo estándar. Separa las herramientas en servidores independientes y estandariza la comunicación entre las aplicaciones de IA y las herramientas. Un servidor MCP creado una vez puede reutilizarse en múltiples aplicaciones de IA.

Llamada de Función: app ↔ API de IA (exclusivo de una empresa)
MCP:              app ↔ servidor MCP ↔ servicios externos (estándar)

Si la llamada de función consiste en conectar herramientas directamente a una IA, MCP es como conectarlas a un concentrador USB mediante un puerto estandarizado.

El ecosistema actual

MCP se está expandiendo rápidamente. Tras su publicación por Anthropic, editores de código como Cursor, VS Code y Zed comenzaron a ofrecer compatibilidad con MCP.

También aumentan los servidores MCP creados por la comunidad: hay cientos de servidores MCP disponibles para gestionar incidencias de GitHub, enviar mensajes en Slack, automatizar navegadores y ejecutar consultas a bases de datos, entre otras funciones.

En el proceso de evolución de la IA, desde "chatbots que solo conversan" hasta "agentes que realmente trabajan", MCP actúa como el lenguaje común para la conexión de herramientas.

Conceptos clave

MCP (Model Context Protocol) es el protocolo estándar que permite a la IA utilizar herramientas externas. Un servidor MCP creado una vez puede reutilizarse en múltiples aplicaciones de IA, desempeñando una función similar a la de un USB. Estandariza las herramientas (acciones), los recursos (información) y los prompts (plantillas).