Interfaz USB-C del mundo de la IA: ¿Qué es el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)? Interpretación del protocolo de contexto universal para asistentes de IA.
Los asistentes de inteligencia artificial (IA) son cada vez más Satoshi, pero ¿alguna vez te has preguntado por qué no pueden leer directamente tus documentos, navegar por tus correos electrónicos o visitar bases de datos empresariales para proporcionar respuestas más ajustadas a tus necesidades? La razón es que los modelos de IA actuales a menudo están limitados a sus propias plataformas, lo que dificulta la conexión conveniente con diferentes fuentes de datos o herramientas. El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un nuevo estándar abierto creado precisamente para abordar este problema.
En pocas palabras, MCP es como una "interfaz universal" diseñada para asistentes de IA, que permite que varios modelos de IA se conecten de manera segura y bidireccional a la información y servicios externos que necesitas. A continuación, presentaremos de manera accesible la definición, funciones y filosofía de diseño de MCP, y utilizaremos metáforas y ejemplos para ilustrar cómo funciona. Además, también compartiremos las reacciones iniciales de la academia y la comunidad de desarrolladores hacia MCP, discutiremos los desafíos y limitaciones que enfrenta MCP, y exploraremos el potencial y el papel de MCP en las futuras aplicaciones de inteligencia artificial.
El origen y objetivo de MCP: construir un puente de datos para la IA
Con la amplia aplicación de asistentes de IA, diversas áreas han invertido grandes recursos para mejorar la capacidad de los modelos, pero la brecha entre los modelos y los datos se ha convertido en un gran obstáculo.
En la actualidad, cada vez que deseamos que la IA aprenda de nuevas fuentes de datos (como nuevas bases de datos, documentos en la nube, sistemas internos de empresas), a menudo es necesario crear soluciones de integración personalizadas para cada plataforma de IA y cada herramienta.
No solo es complicado de desarrollar y difícil de mantener, sino que también lleva al llamado "problema de integración M×N": si hay M tipos diferentes de modelos y N tipos diferentes de herramientas, teóricamente se necesitarían M×N integraciones independientes, lo que casi imposibilita la expansión según la demanda. Este enfoque fragmentado parece regresar a la era en que las computadoras no estaban estandarizadas, donde cada vez que se conectaba un nuevo dispositivo, era necesario instalar controladores e interfaces específicos, lo que resulta extremadamente inconveniente.
La misión de MCP es precisamente romper estas barreras, proporcionando estándares universales y abiertos para conectar sistemas de IA con diversas fuentes de datos. La empresa Anthropic lanzará MCP en noviembre de 2024, con la esperanza de que los desarrolladores ya no tengan que desarrollar "enchufes" para cada fuente de datos, sino que puedan comunicarse con toda la información a través de un protocolo estándar.
Alguien lo ha comparado vívidamente con el "interfaz USB-C" del mundo de la IA: así como el USB-C estandariza la conexión de dispositivos, MCP también proporcionará a los modelos de IA un "lenguaje" unificado para acceder a datos y herramientas externas. A través de esta interfaz común, los modelos de IA más avanzados podrán superar las limitaciones de las islas de información, obteniendo la información contextual necesaria para generar respuestas más relevantes y útiles.
¿Cómo funciona MCP? El "traductor" universal de herramientas y datos.
Para reducir la barrera tecnológica, MCP ha adoptado una arquitectura intuitiva de Cliente-Servidor.
Se puede imaginar MCP como un "traductor" que coordina en el centro: en un extremo están las aplicaciones de IA (Cliente), como chatbots, editores inteligentes o cualquier software que necesite la asistencia de IA; en el otro extremo están los datos o servicios (Servidor), como la base de datos de la empresa, el almacenamiento en la nube, los servicios de correo electrónico o cualquier herramienta externa.
Los desarrolladores pueden escribir un servidor MCP (un programa ligero) para una fuente de datos específica, permitiendo que este ofrezca esos datos o funciones en un formato estándar; al mismo tiempo, el cliente MCP integrado en la aplicación de IA puede comunicarse con el servidor de acuerdo con el protocolo.
La maravilla de este diseño radica en que: el modelo de IA no necesita llamar directamente a varias API o bases de datos, solo necesita enviar una solicitud a través del cliente MCP, y el servidor MCP actuará como intermediario, traduciendo la "intención" de la IA en operaciones concretas del servicio correspondiente, y luego devolverá el resultado a la IA. Todo el proceso es muy natural para el usuario, quien solo necesita dar instrucciones al asistente de IA en un lenguaje cotidiano, mientras que los detalles de la comunicación son gestionados por el MCP en segundo plano.
Un ejemplo concreto para ilustrar: supongamos que deseas que un asistente de IA te ayude a manejar correos electrónicos de Gmail. Primero, puedes instalar un servidor MCP de Gmail y permitir que dicho servidor obtenga acceso a tu cuenta de Gmail a través del proceso estándar de autorización OAuth.
Después, al conversar con el asistente de IA, puedes preguntar: "Ayúdame a revisar cuáles son los correos no leídos sobre el informe trimestral que envió el jefe". El modelo de IA recibe esta frase y reconoce que es una tarea de consulta de correo electrónico, por lo que utiliza el protocolo MCP para enviar una solicitud de búsqueda al servidor de Gmail. El servidor MCP utiliza las credenciales de autorización almacenadas previamente para acceder a la API de Gmail y buscar los correos, y devuelve los resultados a la IA. Luego, la IA organiza la información y te responde con un resumen de los correos encontrados en lenguaje natural. De manera similar, si luego dices "Por favor, elimina todos los correos de marketing de la semana pasada", la IA enviará un comando al servidor a través de MCP para ejecutar la operación de eliminación de correos.
En todo el proceso, no necesitas abrir Gmail directamente, solo completando las tareas de revisar y eliminar correos a través de la conversación con la IA. Esta es la poderosa experiencia que trae MCP: el asistente de IA se conecta directamente a las operaciones de aplicaciones diarias a través de un "puente de contexto".
Es importante mencionar que MCP soporta la interacción bidireccional, no solo la IA puede "leer" datos externos, sino que también puede ejecutar acciones externamente a través de herramientas (como agregar eventos al calendario, enviar correos, etc.). Esto es como si la IA no solo tuviera acceso a los "libros" de datos, sino que también viniera con un "cajón de herramientas" utilizable. A través de MCP, la IA puede decidir de manera autónoma usar una herramienta en el momento adecuado para completar tareas, como invocar automáticamente la herramienta de consulta de base de datos para obtener información al responder preguntas de programación. Esta flexibilidad en el mantenimiento del contexto permite que la IA recuerde el fondo relevante al alternar entre diferentes herramientas y conjuntos de datos, aumentando la eficiencia en la resolución de tareas complejas.
Las cuatro características principales de MCP
La razón por la que MCP ha generado atención es que integra múltiples conceptos de diseño, como la apertura, la estandarización y la modularización, lo que permite una interacción más profunda entre la IA y el mundo exterior. A continuación se presentan algunas características importantes de MCP:
Estándares abiertos: MCP es un protocolo especificado que se publica en forma de código abierto. Cualquiera puede consultar los detalles de su especificación e implementarlos. Esta apertura significa que no pertenece a un único proveedor privado, reduciendo el riesgo de estar atado a una plataforma específica. Los desarrolladores pueden invertir recursos en MCP con confianza, ya que una vez adoptado, incluso si se cambia de proveedor de servicios de IA o de modelo, los nuevos modelos pueden seguir utilizando la misma interfaz MCP. En otras palabras, MCP mejora la compatibilidad entre modelos de diferentes marcas, evitando el bloqueo por parte de los proveedores y ofreciendo mayor flexibilidad.
Desarrollo único, múltiples aplicaciones: en el pasado, los desarrolladores creaban complementos o integraciones para un modelo de IA que no podían aplicarse directamente a otro modelo; pero con MCP, los mismos conectores de datos pueden ser reutilizados por varias herramientas de IA. Por ejemplo, no necesitas escribir un programa de integración diferente para Google Drive para ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic; solo necesitas proporcionar un "servidor de Google Drive" que siga el estándar MCP, y ambos podrán acceder a él. Esto no solo ahorra costos de desarrollo y mantenimiento, sino que también hace que el ecosistema de herramientas de IA sea más próspero: la comunidad puede compartir diversos módulos de integración MCP y, cuando se lanza un nuevo modelo, también puede utilizar directamente las herramientas existentes y ricas.
Contexto y herramientas: El MCP, llamado Protocolo de Contexto Modelo, en realidad cubre una variedad de formas de proporcionar información asistida por IA. De acuerdo con la especificación, el servidor MCP puede proporcionar tres tipos de "(primitive) primitivo" para que la IA los use: uno es "Prompt" (aviso), que puede entenderse como una instrucción o plantilla preestablecida para guiar o restringir el comportamiento de la IA; El segundo es "Recurso", que se refiere a datos estructurados, como contenido de archivos, tablas de datos, etc., que se pueden usar directamente como contexto de entrada de IA; Por último, está la "Herramienta", que es una función o acción que se puede ejecutar, como consultar la base de datos y enviar correos electrónicos como se mencionó anteriormente. Del mismo modo, se definen dos primitivas en el lado del cliente de IA: "raíz" y "muestreo". Root proporciona el punto de entrada del servidor al sistema de archivos del cliente (por ejemplo, lo que permite que el servidor lea y escriba en los archivos locales del usuario), mientras que Sampling permite que el servidor solicite una generación de texto adicional de la IA para un comportamiento avanzado de "autobucle de modelos". Si bien estos detalles técnicos no requieren que el usuario promedio profundice, este diseño demuestra el pensamiento modular de MCP: dividir los elementos necesarios para que la IA interactúe con el mundo exterior en diferentes tipos para una futura expansión y optimización. Por ejemplo, el equipo de Anthropic descubrió que subdividir el concepto tradicional de "uso de herramientas" en tipos como Prompt y Resource ayuda a la IA a distinguir claramente entre diferentes intenciones y a hacer un uso más eficaz de la información contextual.
Consideraciones de seguridad y autorización: La arquitectura de MCP considera adecuadamente la seguridad de los datos y el control de acceso. Todos los servidores de MCP, al acceder a datos sensibles, generalmente necesitan obtener primero la autorización del usuario (por ejemplo, el caso de Gmail mencionado anteriormente, que obtiene un token a través de OAuth) para poder operar. En la nueva normativa de MCP, se ha introducido un proceso de autenticación estándar basado en OAuth 2.1 como parte del protocolo, para asegurar que la comunicación entre el cliente y el servidor pase por la debida verificación y autorización. Además, para ciertas operaciones de alto riesgo, MCP recomienda mantener un mecanismo de revisión humana en el ciclo, es decir, permitir que el usuario tenga la oportunidad de confirmar o rechazar cuando la IA intente ejecutar acciones críticas. Estas ideas de diseño demuestran la importancia que el equipo de MCP otorga a la seguridad, con la esperanza de expandir las funcionalidades de la IA sin introducir demasiados nuevos puntos de riesgo.
Reacción inicial de la academia y la comunidad de desarrolladores
Después de que se lanzara el MCP, provocó de inmediato un animado debate en el ámbito tecnológico y entre las comunidades de desarrolladores. La industria en general expresa expectativas y apoyo hacia este estándar abierto.
Por ejemplo, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció en una publicación de marzo de 2025 que OpenAI incorporará soporte para el estándar MCP de Anthropic en sus productos. Esto significa que el popular asistente ChatGPT también podrá acceder a diversas fuentes de datos a través de MCP en el futuro, lo que muestra la tendencia de colaboración entre los dos grandes laboratorios de IA para promover un estándar común. Él declaró: "A todos les gusta MCP, estamos contentos de añadir soporte para ello en todos nuestros productos".
De hecho, OpenAI ha integrado MC en su kit de desarrollo de Agents y planea ofrecer soporte pronto en la aplicación de escritorio de ChatGPT y en la API de respuestas. Esta declaración se considera un hito importante en el ecosistema de MC.
No solo las empresas líderes están interesadas, la respuesta de la comunidad de desarrolladores hacia MCP también es entusiasta. En el foro técnico Hacker News, los hilos de discusión relacionados atrajeron cientos de comentarios en poco tiempo. Muchos desarrolladores ven a MCP como "finalmente la aparición de una interfaz de plugin de herramientas LLM estandarizada", creyendo que no aporta nuevas funciones en sí, pero que a través de una interfaz unificada se espera reducir significativamente el trabajo redundante. Un internauta resumió de manera vívida: "En pocas palabras, MCP intenta utilizar un mecanismo de llamada de herramientas/funciones clásico para proporcionar a LLM una interfaz de plugin universal estandarizada. No está introduciendo nuevas capacidades, sino que espera resolver el problema de integración N×M, permitiendo que se desarrollen y utilicen más herramientas." Esta perspectiva resalta el núcleo del valor de MCP: se trata de estandarización más que de innovación funcional, pero la estandarización en sí tiene un enorme efecto de impulso en el ecosistema.
Al mismo tiempo, algunos desarrolladores plantearon dudas y sugerencias en las fases iniciales. Por ejemplo, algunos informaron que la definición del término "上下文 (context)" en los documentos oficiales no es lo suficientemente clara y esperan ver más ejemplos prácticos para entender qué puede hacer MCP. Los ingenieros de Anthropic también respondieron activamente en la discusión, explicando que: "El objetivo de MCP es llevarte lo que te importa a cualquier aplicación LLM que tenga un cliente MCP. Puedes proporcionar la estructura de la base de datos como un recurso para que el modelo (lo consulte en cualquier momento durante la conversación), o también puedes proporcionar una herramienta para consultar la base de datos. De esta manera, el modelo puede decidir por sí mismo cuándo usar esa herramienta para responder preguntas." A través de esta explicación, muchos desarrolladores comprenden mejor la utilidad de MCP. En general, la actitud de la comunidad hacia MCP es cautelosamente optimista, creyendo que tiene el potencial para convertirse en un estándar común en la industria, aunque aún se necesita tiempo para observar su madurez y beneficios reales.
Cabe destacar que MCP atrajo a un grupo de primeros adoptantes poco después de su lanzamiento. Por ejemplo, la empresa de pagos Block (anteriormente conocida como Square) y la plataforma multimedia Apollo han integrado MCP en sus sistemas internos; las empresas de herramientas para desarrolladores como Zed, Replit, Codeium y Sourcegraph también han anunciado que están colaborando con MCP para mejorar las funciones de inteligencia artificial de sus propias plataformas.
El director técnico de Block incluso elogió públicamente: "Tecnologías abiertas como MCP son como un puente que conecta la IA con aplicaciones en el mundo real, haciendo que la innovación sea más abierta, transparente y arraigada en la colaboración." Esto demuestra que la industria, desde startups hasta grandes empresas, muestra un gran interés en MCP, y la colaboración interdisciplinaria está formando una tendencia. Mike Krieger, director de productos de Anthropic, también dio la bienvenida a la incorporación de OpenAI en una publicación de la comunidad, y reveló que "MCP, como un estándar abierto en pleno crecimiento, ya tiene miles de integraciones en curso, y el ecosistema sigue creciendo". Estos comentarios positivos muestran que MCP ha logrado un reconocimiento considerable desde su lanzamiento.
Los cuatro desafíos y limitaciones que podría enfrentar MCP
A pesar de que las perspectivas de MCP son prometedoras, aún hay algunos desafíos y limitaciones que deben superarse en la promoción y aplicación:
La difusión y compatibilidad entre modelos: Para aprovechar al máximo el valor de MCP, es necesario que haya más modelos y aplicaciones de IA que apoyen este estándar. Actualmente, la serie Anthropic Claude y algunos productos de OpenAI ya han expresado su apoyo, y Microsoft también ha anunciado integraciones relacionadas con MCP (por ejemplo, ofreciendo un servidor MCP que permite a la IA usar el navegador). Sin embargo, aún está por verse si otros jugadores principales como Google, Meta y varios modelos de código abierto seguirán plenamente. Si en el futuro surgen discrepancias en los estándares (por ejemplo, si cada uno propone diferentes protocolos), será difícil realizar completamente la intención de un estándar abierto. Por lo tanto, la difusión de MCP requiere que la industria forme un consenso, e incluso puede necesitar la intervención de organizaciones de estándares para coordinar y asegurar la verdadera compatibilidad e interoperabilidad entre diferentes modelos.
Dificultad de implementación y despliegue: Para los desarrolladores, aunque MCP elimina el problema de escribir varios conjuntos de programas de integración, la implementación inicial aún requiere tiempo de aprendizaje y desarrollo. La escritura de un servidor MCP implica comprender la comunicación JSON-RPC, los conceptos primitivos y la interfaz con los servicios de destino. Es posible que algunos equipos pequeños y medianos no tengan los recursos para desarrollarse por sí mismos durante un tiempo. Sin embargo, la buena noticia es que Anthropic ya proporciona SDK y código de muestra como Python y TypeScript para facilitar a los desarrolladores la puesta en marcha rápidamente. La comunidad también continúa lanzando conectores MCP preconstruidos, que cubren herramientas comunes como Google Drive, Slack, GitHub, etc. Incluso hay servicios en la nube (como Cloudflare) que ofrecen la implementación de servidores MCP con un solo clic, lo que simplifica el proceso de configuración de MCP en servidores remotos. Por lo tanto, a medida que la cadena de herramientas madure, se espera que el umbral para la implementación de MCP disminuya gradualmente. Sin embargo, en el actual período de transición, las empresas aún deben sopesar los costos de desarrollo, la compatibilidad del sistema y otros factores al introducir MCP.
Seguridad y control de permisos: Dar a los modelos de IA la libertad de llamar a datos externos y herramientas operativas conlleva nuevos riesgos de seguridad. La primera es la seguridad de las credenciales de acceso: los servidores MCP suelen necesitar guardar las credenciales de varios servicios (como los tokens OAuth) para realizar operaciones en nombre de los usuarios. Si estas credenciales son robadas por personas sin escrúpulos, el atacante puede configurar su propio servidor MCP para hacerse pasar por el usuario y, a continuación, obtener acceso a todos los datos del usuario, como leer todos los correos electrónicos, enviar mensajes y robar información confidencial en lotes. Dado que este ataque explota un canal API legítimo, puede incluso eludir las alertas tradicionales de inicio de sesión remoto sin ser detectado. La segunda es la protección del propio servidor MCP: como intermediario que agrega múltiples claves de servicio, una vez que el servidor MCP se ve comprometido, el atacante puede obtener acceso a todos los servicios conectados, con consecuencias inimaginables. Esto se ha descrito como "robar las llaves de todo un reino con un solo clic", especialmente en un entorno empresarial donde un solo punto de falla puede permitir a los atacantes entrar directamente en múltiples sistemas internos. También existe una nueva amenaza de ataques de inyección rápida: los atacantes pueden engañar a la IA para que realice acciones maliciosas sin darse cuenta ocultando instrucciones especiales en archivos o mensajes. Por ejemplo, un correo electrónico aparentemente ordinario contiene un comando oculto, y cuando el asistente de IA lee el contenido del correo electrónico, se activa el comando oculto implantado, lo que permite a la IA realizar acciones no autorizadas a través de MCP (como transmitir documentos confidenciales en secreto). Dado que los usuarios a menudo no son conscientes de la existencia de tales instrucciones crípticas, el límite de seguridad tradicional entre "leer contenido" y "realizar acciones" se difumina aquí, creando riesgos potenciales. Por último, la amplia gama de permisos también es motivo de preocupación: con el fin de que la IA sea flexible para completar una variedad de tareas, los servidores MCP a menudo solicitan una amplia autorización (como la discreción de lectura y escritura sobre los mensajes, en lugar de solo consultas). Junto con el hecho de que MCP administra de forma centralizada las visitas a muchos servicios, en caso de una violación de datos, los atacantes pueden analizar datos de múltiples fuentes para una privacidad de usuario más completa, o incluso los operadores legítimos de MCP pueden abusar de los datos entre servicios para crear un perfil de usuario completo. Con todo, MCP aporta comodidad a la vez que remodela el modelo de seguridad original, lo que requiere que tanto los desarrolladores como los usuarios sean más conscientes de los riesgos. En el proceso de promoción de MCP, la forma de desarrollar mejores prácticas de seguridad sólidas (como un control de permisos más detallado, una protección reforzada de las credenciales, un mecanismo de supervisión del comportamiento de la IA, etc.) será una cuestión importante.
Evolución y gobernanza de las especificaciones: Como estándar emergente, los detalles de las especificaciones de MCP pueden ajustarse y actualizarse a medida que se obtienen los comentarios de las aplicaciones del mundo real. De hecho, Anthropic lanzó una versión actualizada de la especificación MCP en marzo de 2025, introduciendo mejoras como la autenticación estándar OAuth antes mencionada, la comunicación bidireccional instantánea, las solicitudes por lotes y más para mejorar la seguridad y la compatibilidad. En el futuro, es posible que se amplíen nuevos módulos funcionales a medida que se unan más participantes. La forma de coordinar la evolución de las normas en la comunidad abierta también es un desafío: es necesario que existan mecanismos de gobernanza claros para determinar la dirección de los estándares, mantener la compatibilidad con versiones anteriores y cumplir con los nuevos requisitos. Además, las empresas también deben prestar atención a la coherencia de la versión al adoptar MCP para asegurarse de que el cliente y el servidor sigan la misma versión del protocolo, de lo contrario puede producirse una mala comunicación. Sin embargo, la evolución de estos protocolos estandarizados puede referirse a la historia de desarrollo de los estándares de Internet y mejorarse gradualmente bajo el consenso de la comunidad. A medida que los MCP maduran, tenemos la oportunidad de ver grupos de trabajo dedicados u organizaciones de estándares liderando su mantenimiento a largo plazo, asegurando que este estándar abierto siempre sirva al bien común de todo el ecosistema de IA.
El potencial futuro y las perspectivas de aplicación de MCP
De cara al futuro, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) podría desempeñar un papel fundamental en las aplicaciones de inteligencia artificial, trayendo múltiples impactos:
Colaboración de múltiples modelos y AI modular: Con la popularización de MCP, podríamos ver una mayor fluidez en el trabajo conjunto entre diferentes modelos de AI. A través de MCP, un asistente de AI puede utilizar fácilmente los servicios ofrecidos por otro sistema de AI. Por ejemplo, un modelo de conversación de texto puede invocar la capacidad de un modelo de reconocimiento de imágenes a través de MCP (simplemente encapsulando este último como una herramienta MCP), logrando una complementariedad de ventajas entre modelos. Las aplicaciones de AI en el futuro podrían no ser sostenidas por un único modelo, sino por múltiples agentes de AI con diferentes especialidades que colaboran entre sí mediante protocolos estandarizados. Esto es algo similar a la arquitectura de microservicios en ingeniería de software: cada servicio (modelo) cumple su función, comunicándose y colaborando a través de interfaces estándar para formar un todo más poderoso.
Ecosistema de herramientas próspero: MCP ha establecido un "espacio" común para las herramientas de IA, que se espera que genere un próspero ecosistema de herramientas de terceros. La comunidad de desarrolladores ya ha comenzado a contribuir con varios conectores MCP, y tan pronto como surjan nuevos servicios digitales, es posible que alguien desarrolle pronto un módulo MCP correspondiente. En el futuro, es posible que los usuarios que deseen que los asistentes de IA admitan una nueva función solo necesiten descargar o habilitar un complemento MCP estándar sin esperar el soporte de desarrollo oficial del proveedor de IA. Este modelo ecológico es un poco como la App Store para teléfonos inteligentes, excepto que la "aplicación" aquí es una herramienta o fuente de datos para que la IA la use. En el caso de las empresas, también pueden establecer su propia biblioteca interna de herramientas MCP para que las aplicaciones de IA sean compartidas por varios departamentos, y formar gradualmente un ecosistema de IA a nivel de organización. A largo plazo, con la inversión de un gran número de desarrolladores, la riqueza del ecosistema MCP mejorará en gran medida los límites de las aplicaciones de los asistentes de IA, lo que permitirá que la IA se integre realmente en escenarios empresariales y en la vida cotidiana más diversificados.
Nuevas formas de colaboración en materia de normalización: La historia nos dice que los estándares uniformes a menudo conducen a una innovación explosiva, al igual que Internet está conectado por protocolos como TCP/IP, HTTP y otros. Como uno de los protocolos clave en la era de la IA, MCP tiene el potencial de promover la cooperación y la comunalidad en la industria en la conexión de herramientas de IA. En particular, Anthropic adopta un enfoque colaborativo de código abierto para promover MCP y alienta a los desarrolladores a trabajar juntos para mejorar el protocolo. En el futuro, es posible que más empresas e instituciones de investigación participen en el desarrollo de estándares MCP para hacerlos aún mejores. Al mismo tiempo, la estandarización reduce la barrera de entrada para que los equipos de startups entren en el mercado de las herramientas de IA: las startups pueden centrarse en la creación de herramientas creativas, porque a través de MCP, sus productos pueden ser invocados naturalmente por varios asistentes de IA, en lugar de tener que adaptarse a múltiples plataformas. Esto acelerará aún más el florecimiento de las herramientas de IA, creando un círculo virtuoso.
El salto en las capacidades de los asistentes de IA: En resumen, lo que trae MCP será una actualización en las capacidades de los asistentes de IA. A través de protocolos contextuales plug-and-play, los futuros asistentes de IA podrán acceder a todos los recursos digitales que ya posee el usuario, desde dispositivos personales hasta servicios en la nube, desde software de oficina hasta herramientas de desarrollo. Esto significa que la IA podrá entender más profundamente la situación actual del usuario, los datos disponibles, y así ofrecer una asistencia más relevante. Por ejemplo, un asistente de análisis comercial puede conectarse simultáneamente a sistemas financieros, calendarios y correos electrónicos, integrando información para recordarte proactivamente cambios importantes; o bien, la IA de programación para desarrolladores no solo podrá entender el repositorio de código, sino también integrarse con herramientas de gestión de proyectos y registros de discusiones, convirtiéndose realmente en un compañero inteligente que comprende todo el contexto de desarrollo. Los asistentes de IA multifuncionales ya no serán solo para responder preguntas en un chat, sino que podrán llevar a cabo tareas complejas, conectar diversos servicios y convertirse en asistentes aún más indispensables en nuestro trabajo y vida.
Con todo, el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto emergente, está cerrando la brecha entre los modelos de IA y el mundo exterior. Nos permite ver una tendencia: los asistentes de IA pasarán de los silos a un ecosistema de cooperación en red. Por supuesto, la implementación de nuevas tecnologías nunca es un fracaso de una sola vez, MCP aún necesita tiempo para verificar su estabilidad y seguridad, y todas las partes deben trabajar juntas para desarrollar las mejores prácticas. Sin embargo, lo cierto es que la estandarización y la colaboración son una de las direcciones inevitables del desarrollo de la IA. En un futuro próximo, cuando utilicemos asistentes de IA para tareas complejas, es posible que rara vez nos demos cuenta de la existencia de MCP, al igual que no necesitamos entender cómo funciona HTTP cuando nos conectamos hoy en día. Pero son precisamente estos acuerdos, que se esconden entre bastidores, los que dan forma y apoyan la prosperidad de toda la ecología. La filosofía representada por MCP impulsará a la IA a integrarse más estrechamente en la vida digital humana, abriendo un nuevo capítulo en las aplicaciones de IA.
Este artículo sobre el mundo de la IA: ¿Qué es el protocolo de contexto del modelo (MCP) de la interfaz USB-C? Interpretación del protocolo de contexto universal para asistentes de IA apareció por primera vez en Chain News ABMedia.
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Interfaz USB-C del mundo de la IA: ¿Qué es el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)? Interpretación del protocolo de contexto universal para asistentes de IA.
Los asistentes de inteligencia artificial (IA) son cada vez más Satoshi, pero ¿alguna vez te has preguntado por qué no pueden leer directamente tus documentos, navegar por tus correos electrónicos o visitar bases de datos empresariales para proporcionar respuestas más ajustadas a tus necesidades? La razón es que los modelos de IA actuales a menudo están limitados a sus propias plataformas, lo que dificulta la conexión conveniente con diferentes fuentes de datos o herramientas. El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un nuevo estándar abierto creado precisamente para abordar este problema.
En pocas palabras, MCP es como una "interfaz universal" diseñada para asistentes de IA, que permite que varios modelos de IA se conecten de manera segura y bidireccional a la información y servicios externos que necesitas. A continuación, presentaremos de manera accesible la definición, funciones y filosofía de diseño de MCP, y utilizaremos metáforas y ejemplos para ilustrar cómo funciona. Además, también compartiremos las reacciones iniciales de la academia y la comunidad de desarrolladores hacia MCP, discutiremos los desafíos y limitaciones que enfrenta MCP, y exploraremos el potencial y el papel de MCP en las futuras aplicaciones de inteligencia artificial.
El origen y objetivo de MCP: construir un puente de datos para la IA
Con la amplia aplicación de asistentes de IA, diversas áreas han invertido grandes recursos para mejorar la capacidad de los modelos, pero la brecha entre los modelos y los datos se ha convertido en un gran obstáculo.
En la actualidad, cada vez que deseamos que la IA aprenda de nuevas fuentes de datos (como nuevas bases de datos, documentos en la nube, sistemas internos de empresas), a menudo es necesario crear soluciones de integración personalizadas para cada plataforma de IA y cada herramienta.
No solo es complicado de desarrollar y difícil de mantener, sino que también lleva al llamado "problema de integración M×N": si hay M tipos diferentes de modelos y N tipos diferentes de herramientas, teóricamente se necesitarían M×N integraciones independientes, lo que casi imposibilita la expansión según la demanda. Este enfoque fragmentado parece regresar a la era en que las computadoras no estaban estandarizadas, donde cada vez que se conectaba un nuevo dispositivo, era necesario instalar controladores e interfaces específicos, lo que resulta extremadamente inconveniente.
La misión de MCP es precisamente romper estas barreras, proporcionando estándares universales y abiertos para conectar sistemas de IA con diversas fuentes de datos. La empresa Anthropic lanzará MCP en noviembre de 2024, con la esperanza de que los desarrolladores ya no tengan que desarrollar "enchufes" para cada fuente de datos, sino que puedan comunicarse con toda la información a través de un protocolo estándar.
Alguien lo ha comparado vívidamente con el "interfaz USB-C" del mundo de la IA: así como el USB-C estandariza la conexión de dispositivos, MCP también proporcionará a los modelos de IA un "lenguaje" unificado para acceder a datos y herramientas externas. A través de esta interfaz común, los modelos de IA más avanzados podrán superar las limitaciones de las islas de información, obteniendo la información contextual necesaria para generar respuestas más relevantes y útiles.
¿Cómo funciona MCP? El "traductor" universal de herramientas y datos.
Para reducir la barrera tecnológica, MCP ha adoptado una arquitectura intuitiva de Cliente-Servidor.
Se puede imaginar MCP como un "traductor" que coordina en el centro: en un extremo están las aplicaciones de IA (Cliente), como chatbots, editores inteligentes o cualquier software que necesite la asistencia de IA; en el otro extremo están los datos o servicios (Servidor), como la base de datos de la empresa, el almacenamiento en la nube, los servicios de correo electrónico o cualquier herramienta externa.
Los desarrolladores pueden escribir un servidor MCP (un programa ligero) para una fuente de datos específica, permitiendo que este ofrezca esos datos o funciones en un formato estándar; al mismo tiempo, el cliente MCP integrado en la aplicación de IA puede comunicarse con el servidor de acuerdo con el protocolo.
La maravilla de este diseño radica en que: el modelo de IA no necesita llamar directamente a varias API o bases de datos, solo necesita enviar una solicitud a través del cliente MCP, y el servidor MCP actuará como intermediario, traduciendo la "intención" de la IA en operaciones concretas del servicio correspondiente, y luego devolverá el resultado a la IA. Todo el proceso es muy natural para el usuario, quien solo necesita dar instrucciones al asistente de IA en un lenguaje cotidiano, mientras que los detalles de la comunicación son gestionados por el MCP en segundo plano.
Un ejemplo concreto para ilustrar: supongamos que deseas que un asistente de IA te ayude a manejar correos electrónicos de Gmail. Primero, puedes instalar un servidor MCP de Gmail y permitir que dicho servidor obtenga acceso a tu cuenta de Gmail a través del proceso estándar de autorización OAuth.
Después, al conversar con el asistente de IA, puedes preguntar: "Ayúdame a revisar cuáles son los correos no leídos sobre el informe trimestral que envió el jefe". El modelo de IA recibe esta frase y reconoce que es una tarea de consulta de correo electrónico, por lo que utiliza el protocolo MCP para enviar una solicitud de búsqueda al servidor de Gmail. El servidor MCP utiliza las credenciales de autorización almacenadas previamente para acceder a la API de Gmail y buscar los correos, y devuelve los resultados a la IA. Luego, la IA organiza la información y te responde con un resumen de los correos encontrados en lenguaje natural. De manera similar, si luego dices "Por favor, elimina todos los correos de marketing de la semana pasada", la IA enviará un comando al servidor a través de MCP para ejecutar la operación de eliminación de correos.
En todo el proceso, no necesitas abrir Gmail directamente, solo completando las tareas de revisar y eliminar correos a través de la conversación con la IA. Esta es la poderosa experiencia que trae MCP: el asistente de IA se conecta directamente a las operaciones de aplicaciones diarias a través de un "puente de contexto".
Es importante mencionar que MCP soporta la interacción bidireccional, no solo la IA puede "leer" datos externos, sino que también puede ejecutar acciones externamente a través de herramientas (como agregar eventos al calendario, enviar correos, etc.). Esto es como si la IA no solo tuviera acceso a los "libros" de datos, sino que también viniera con un "cajón de herramientas" utilizable. A través de MCP, la IA puede decidir de manera autónoma usar una herramienta en el momento adecuado para completar tareas, como invocar automáticamente la herramienta de consulta de base de datos para obtener información al responder preguntas de programación. Esta flexibilidad en el mantenimiento del contexto permite que la IA recuerde el fondo relevante al alternar entre diferentes herramientas y conjuntos de datos, aumentando la eficiencia en la resolución de tareas complejas.
Las cuatro características principales de MCP
La razón por la que MCP ha generado atención es que integra múltiples conceptos de diseño, como la apertura, la estandarización y la modularización, lo que permite una interacción más profunda entre la IA y el mundo exterior. A continuación se presentan algunas características importantes de MCP:
Estándares abiertos: MCP es un protocolo especificado que se publica en forma de código abierto. Cualquiera puede consultar los detalles de su especificación e implementarlos. Esta apertura significa que no pertenece a un único proveedor privado, reduciendo el riesgo de estar atado a una plataforma específica. Los desarrolladores pueden invertir recursos en MCP con confianza, ya que una vez adoptado, incluso si se cambia de proveedor de servicios de IA o de modelo, los nuevos modelos pueden seguir utilizando la misma interfaz MCP. En otras palabras, MCP mejora la compatibilidad entre modelos de diferentes marcas, evitando el bloqueo por parte de los proveedores y ofreciendo mayor flexibilidad.
Desarrollo único, múltiples aplicaciones: en el pasado, los desarrolladores creaban complementos o integraciones para un modelo de IA que no podían aplicarse directamente a otro modelo; pero con MCP, los mismos conectores de datos pueden ser reutilizados por varias herramientas de IA. Por ejemplo, no necesitas escribir un programa de integración diferente para Google Drive para ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic; solo necesitas proporcionar un "servidor de Google Drive" que siga el estándar MCP, y ambos podrán acceder a él. Esto no solo ahorra costos de desarrollo y mantenimiento, sino que también hace que el ecosistema de herramientas de IA sea más próspero: la comunidad puede compartir diversos módulos de integración MCP y, cuando se lanza un nuevo modelo, también puede utilizar directamente las herramientas existentes y ricas.
Contexto y herramientas: El MCP, llamado Protocolo de Contexto Modelo, en realidad cubre una variedad de formas de proporcionar información asistida por IA. De acuerdo con la especificación, el servidor MCP puede proporcionar tres tipos de "(primitive) primitivo" para que la IA los use: uno es "Prompt" (aviso), que puede entenderse como una instrucción o plantilla preestablecida para guiar o restringir el comportamiento de la IA; El segundo es "Recurso", que se refiere a datos estructurados, como contenido de archivos, tablas de datos, etc., que se pueden usar directamente como contexto de entrada de IA; Por último, está la "Herramienta", que es una función o acción que se puede ejecutar, como consultar la base de datos y enviar correos electrónicos como se mencionó anteriormente. Del mismo modo, se definen dos primitivas en el lado del cliente de IA: "raíz" y "muestreo". Root proporciona el punto de entrada del servidor al sistema de archivos del cliente (por ejemplo, lo que permite que el servidor lea y escriba en los archivos locales del usuario), mientras que Sampling permite que el servidor solicite una generación de texto adicional de la IA para un comportamiento avanzado de "autobucle de modelos". Si bien estos detalles técnicos no requieren que el usuario promedio profundice, este diseño demuestra el pensamiento modular de MCP: dividir los elementos necesarios para que la IA interactúe con el mundo exterior en diferentes tipos para una futura expansión y optimización. Por ejemplo, el equipo de Anthropic descubrió que subdividir el concepto tradicional de "uso de herramientas" en tipos como Prompt y Resource ayuda a la IA a distinguir claramente entre diferentes intenciones y a hacer un uso más eficaz de la información contextual.
Consideraciones de seguridad y autorización: La arquitectura de MCP considera adecuadamente la seguridad de los datos y el control de acceso. Todos los servidores de MCP, al acceder a datos sensibles, generalmente necesitan obtener primero la autorización del usuario (por ejemplo, el caso de Gmail mencionado anteriormente, que obtiene un token a través de OAuth) para poder operar. En la nueva normativa de MCP, se ha introducido un proceso de autenticación estándar basado en OAuth 2.1 como parte del protocolo, para asegurar que la comunicación entre el cliente y el servidor pase por la debida verificación y autorización. Además, para ciertas operaciones de alto riesgo, MCP recomienda mantener un mecanismo de revisión humana en el ciclo, es decir, permitir que el usuario tenga la oportunidad de confirmar o rechazar cuando la IA intente ejecutar acciones críticas. Estas ideas de diseño demuestran la importancia que el equipo de MCP otorga a la seguridad, con la esperanza de expandir las funcionalidades de la IA sin introducir demasiados nuevos puntos de riesgo.
Reacción inicial de la academia y la comunidad de desarrolladores
Después de que se lanzara el MCP, provocó de inmediato un animado debate en el ámbito tecnológico y entre las comunidades de desarrolladores. La industria en general expresa expectativas y apoyo hacia este estándar abierto.
Por ejemplo, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció en una publicación de marzo de 2025 que OpenAI incorporará soporte para el estándar MCP de Anthropic en sus productos. Esto significa que el popular asistente ChatGPT también podrá acceder a diversas fuentes de datos a través de MCP en el futuro, lo que muestra la tendencia de colaboración entre los dos grandes laboratorios de IA para promover un estándar común. Él declaró: "A todos les gusta MCP, estamos contentos de añadir soporte para ello en todos nuestros productos".
De hecho, OpenAI ha integrado MC en su kit de desarrollo de Agents y planea ofrecer soporte pronto en la aplicación de escritorio de ChatGPT y en la API de respuestas. Esta declaración se considera un hito importante en el ecosistema de MC.
No solo las empresas líderes están interesadas, la respuesta de la comunidad de desarrolladores hacia MCP también es entusiasta. En el foro técnico Hacker News, los hilos de discusión relacionados atrajeron cientos de comentarios en poco tiempo. Muchos desarrolladores ven a MCP como "finalmente la aparición de una interfaz de plugin de herramientas LLM estandarizada", creyendo que no aporta nuevas funciones en sí, pero que a través de una interfaz unificada se espera reducir significativamente el trabajo redundante. Un internauta resumió de manera vívida: "En pocas palabras, MCP intenta utilizar un mecanismo de llamada de herramientas/funciones clásico para proporcionar a LLM una interfaz de plugin universal estandarizada. No está introduciendo nuevas capacidades, sino que espera resolver el problema de integración N×M, permitiendo que se desarrollen y utilicen más herramientas." Esta perspectiva resalta el núcleo del valor de MCP: se trata de estandarización más que de innovación funcional, pero la estandarización en sí tiene un enorme efecto de impulso en el ecosistema.
Al mismo tiempo, algunos desarrolladores plantearon dudas y sugerencias en las fases iniciales. Por ejemplo, algunos informaron que la definición del término "上下文 (context)" en los documentos oficiales no es lo suficientemente clara y esperan ver más ejemplos prácticos para entender qué puede hacer MCP. Los ingenieros de Anthropic también respondieron activamente en la discusión, explicando que: "El objetivo de MCP es llevarte lo que te importa a cualquier aplicación LLM que tenga un cliente MCP. Puedes proporcionar la estructura de la base de datos como un recurso para que el modelo (lo consulte en cualquier momento durante la conversación), o también puedes proporcionar una herramienta para consultar la base de datos. De esta manera, el modelo puede decidir por sí mismo cuándo usar esa herramienta para responder preguntas." A través de esta explicación, muchos desarrolladores comprenden mejor la utilidad de MCP. En general, la actitud de la comunidad hacia MCP es cautelosamente optimista, creyendo que tiene el potencial para convertirse en un estándar común en la industria, aunque aún se necesita tiempo para observar su madurez y beneficios reales.
Cabe destacar que MCP atrajo a un grupo de primeros adoptantes poco después de su lanzamiento. Por ejemplo, la empresa de pagos Block (anteriormente conocida como Square) y la plataforma multimedia Apollo han integrado MCP en sus sistemas internos; las empresas de herramientas para desarrolladores como Zed, Replit, Codeium y Sourcegraph también han anunciado que están colaborando con MCP para mejorar las funciones de inteligencia artificial de sus propias plataformas.
El director técnico de Block incluso elogió públicamente: "Tecnologías abiertas como MCP son como un puente que conecta la IA con aplicaciones en el mundo real, haciendo que la innovación sea más abierta, transparente y arraigada en la colaboración." Esto demuestra que la industria, desde startups hasta grandes empresas, muestra un gran interés en MCP, y la colaboración interdisciplinaria está formando una tendencia. Mike Krieger, director de productos de Anthropic, también dio la bienvenida a la incorporación de OpenAI en una publicación de la comunidad, y reveló que "MCP, como un estándar abierto en pleno crecimiento, ya tiene miles de integraciones en curso, y el ecosistema sigue creciendo". Estos comentarios positivos muestran que MCP ha logrado un reconocimiento considerable desde su lanzamiento.
Los cuatro desafíos y limitaciones que podría enfrentar MCP
A pesar de que las perspectivas de MCP son prometedoras, aún hay algunos desafíos y limitaciones que deben superarse en la promoción y aplicación:
La difusión y compatibilidad entre modelos: Para aprovechar al máximo el valor de MCP, es necesario que haya más modelos y aplicaciones de IA que apoyen este estándar. Actualmente, la serie Anthropic Claude y algunos productos de OpenAI ya han expresado su apoyo, y Microsoft también ha anunciado integraciones relacionadas con MCP (por ejemplo, ofreciendo un servidor MCP que permite a la IA usar el navegador). Sin embargo, aún está por verse si otros jugadores principales como Google, Meta y varios modelos de código abierto seguirán plenamente. Si en el futuro surgen discrepancias en los estándares (por ejemplo, si cada uno propone diferentes protocolos), será difícil realizar completamente la intención de un estándar abierto. Por lo tanto, la difusión de MCP requiere que la industria forme un consenso, e incluso puede necesitar la intervención de organizaciones de estándares para coordinar y asegurar la verdadera compatibilidad e interoperabilidad entre diferentes modelos.
Dificultad de implementación y despliegue: Para los desarrolladores, aunque MCP elimina el problema de escribir varios conjuntos de programas de integración, la implementación inicial aún requiere tiempo de aprendizaje y desarrollo. La escritura de un servidor MCP implica comprender la comunicación JSON-RPC, los conceptos primitivos y la interfaz con los servicios de destino. Es posible que algunos equipos pequeños y medianos no tengan los recursos para desarrollarse por sí mismos durante un tiempo. Sin embargo, la buena noticia es que Anthropic ya proporciona SDK y código de muestra como Python y TypeScript para facilitar a los desarrolladores la puesta en marcha rápidamente. La comunidad también continúa lanzando conectores MCP preconstruidos, que cubren herramientas comunes como Google Drive, Slack, GitHub, etc. Incluso hay servicios en la nube (como Cloudflare) que ofrecen la implementación de servidores MCP con un solo clic, lo que simplifica el proceso de configuración de MCP en servidores remotos. Por lo tanto, a medida que la cadena de herramientas madure, se espera que el umbral para la implementación de MCP disminuya gradualmente. Sin embargo, en el actual período de transición, las empresas aún deben sopesar los costos de desarrollo, la compatibilidad del sistema y otros factores al introducir MCP.
Seguridad y control de permisos: Dar a los modelos de IA la libertad de llamar a datos externos y herramientas operativas conlleva nuevos riesgos de seguridad. La primera es la seguridad de las credenciales de acceso: los servidores MCP suelen necesitar guardar las credenciales de varios servicios (como los tokens OAuth) para realizar operaciones en nombre de los usuarios. Si estas credenciales son robadas por personas sin escrúpulos, el atacante puede configurar su propio servidor MCP para hacerse pasar por el usuario y, a continuación, obtener acceso a todos los datos del usuario, como leer todos los correos electrónicos, enviar mensajes y robar información confidencial en lotes. Dado que este ataque explota un canal API legítimo, puede incluso eludir las alertas tradicionales de inicio de sesión remoto sin ser detectado. La segunda es la protección del propio servidor MCP: como intermediario que agrega múltiples claves de servicio, una vez que el servidor MCP se ve comprometido, el atacante puede obtener acceso a todos los servicios conectados, con consecuencias inimaginables. Esto se ha descrito como "robar las llaves de todo un reino con un solo clic", especialmente en un entorno empresarial donde un solo punto de falla puede permitir a los atacantes entrar directamente en múltiples sistemas internos. También existe una nueva amenaza de ataques de inyección rápida: los atacantes pueden engañar a la IA para que realice acciones maliciosas sin darse cuenta ocultando instrucciones especiales en archivos o mensajes. Por ejemplo, un correo electrónico aparentemente ordinario contiene un comando oculto, y cuando el asistente de IA lee el contenido del correo electrónico, se activa el comando oculto implantado, lo que permite a la IA realizar acciones no autorizadas a través de MCP (como transmitir documentos confidenciales en secreto). Dado que los usuarios a menudo no son conscientes de la existencia de tales instrucciones crípticas, el límite de seguridad tradicional entre "leer contenido" y "realizar acciones" se difumina aquí, creando riesgos potenciales. Por último, la amplia gama de permisos también es motivo de preocupación: con el fin de que la IA sea flexible para completar una variedad de tareas, los servidores MCP a menudo solicitan una amplia autorización (como la discreción de lectura y escritura sobre los mensajes, en lugar de solo consultas). Junto con el hecho de que MCP administra de forma centralizada las visitas a muchos servicios, en caso de una violación de datos, los atacantes pueden analizar datos de múltiples fuentes para una privacidad de usuario más completa, o incluso los operadores legítimos de MCP pueden abusar de los datos entre servicios para crear un perfil de usuario completo. Con todo, MCP aporta comodidad a la vez que remodela el modelo de seguridad original, lo que requiere que tanto los desarrolladores como los usuarios sean más conscientes de los riesgos. En el proceso de promoción de MCP, la forma de desarrollar mejores prácticas de seguridad sólidas (como un control de permisos más detallado, una protección reforzada de las credenciales, un mecanismo de supervisión del comportamiento de la IA, etc.) será una cuestión importante.
Evolución y gobernanza de las especificaciones: Como estándar emergente, los detalles de las especificaciones de MCP pueden ajustarse y actualizarse a medida que se obtienen los comentarios de las aplicaciones del mundo real. De hecho, Anthropic lanzó una versión actualizada de la especificación MCP en marzo de 2025, introduciendo mejoras como la autenticación estándar OAuth antes mencionada, la comunicación bidireccional instantánea, las solicitudes por lotes y más para mejorar la seguridad y la compatibilidad. En el futuro, es posible que se amplíen nuevos módulos funcionales a medida que se unan más participantes. La forma de coordinar la evolución de las normas en la comunidad abierta también es un desafío: es necesario que existan mecanismos de gobernanza claros para determinar la dirección de los estándares, mantener la compatibilidad con versiones anteriores y cumplir con los nuevos requisitos. Además, las empresas también deben prestar atención a la coherencia de la versión al adoptar MCP para asegurarse de que el cliente y el servidor sigan la misma versión del protocolo, de lo contrario puede producirse una mala comunicación. Sin embargo, la evolución de estos protocolos estandarizados puede referirse a la historia de desarrollo de los estándares de Internet y mejorarse gradualmente bajo el consenso de la comunidad. A medida que los MCP maduran, tenemos la oportunidad de ver grupos de trabajo dedicados u organizaciones de estándares liderando su mantenimiento a largo plazo, asegurando que este estándar abierto siempre sirva al bien común de todo el ecosistema de IA.
El potencial futuro y las perspectivas de aplicación de MCP
De cara al futuro, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) podría desempeñar un papel fundamental en las aplicaciones de inteligencia artificial, trayendo múltiples impactos:
Colaboración de múltiples modelos y AI modular: Con la popularización de MCP, podríamos ver una mayor fluidez en el trabajo conjunto entre diferentes modelos de AI. A través de MCP, un asistente de AI puede utilizar fácilmente los servicios ofrecidos por otro sistema de AI. Por ejemplo, un modelo de conversación de texto puede invocar la capacidad de un modelo de reconocimiento de imágenes a través de MCP (simplemente encapsulando este último como una herramienta MCP), logrando una complementariedad de ventajas entre modelos. Las aplicaciones de AI en el futuro podrían no ser sostenidas por un único modelo, sino por múltiples agentes de AI con diferentes especialidades que colaboran entre sí mediante protocolos estandarizados. Esto es algo similar a la arquitectura de microservicios en ingeniería de software: cada servicio (modelo) cumple su función, comunicándose y colaborando a través de interfaces estándar para formar un todo más poderoso.
Ecosistema de herramientas próspero: MCP ha establecido un "espacio" común para las herramientas de IA, que se espera que genere un próspero ecosistema de herramientas de terceros. La comunidad de desarrolladores ya ha comenzado a contribuir con varios conectores MCP, y tan pronto como surjan nuevos servicios digitales, es posible que alguien desarrolle pronto un módulo MCP correspondiente. En el futuro, es posible que los usuarios que deseen que los asistentes de IA admitan una nueva función solo necesiten descargar o habilitar un complemento MCP estándar sin esperar el soporte de desarrollo oficial del proveedor de IA. Este modelo ecológico es un poco como la App Store para teléfonos inteligentes, excepto que la "aplicación" aquí es una herramienta o fuente de datos para que la IA la use. En el caso de las empresas, también pueden establecer su propia biblioteca interna de herramientas MCP para que las aplicaciones de IA sean compartidas por varios departamentos, y formar gradualmente un ecosistema de IA a nivel de organización. A largo plazo, con la inversión de un gran número de desarrolladores, la riqueza del ecosistema MCP mejorará en gran medida los límites de las aplicaciones de los asistentes de IA, lo que permitirá que la IA se integre realmente en escenarios empresariales y en la vida cotidiana más diversificados.
Nuevas formas de colaboración en materia de normalización: La historia nos dice que los estándares uniformes a menudo conducen a una innovación explosiva, al igual que Internet está conectado por protocolos como TCP/IP, HTTP y otros. Como uno de los protocolos clave en la era de la IA, MCP tiene el potencial de promover la cooperación y la comunalidad en la industria en la conexión de herramientas de IA. En particular, Anthropic adopta un enfoque colaborativo de código abierto para promover MCP y alienta a los desarrolladores a trabajar juntos para mejorar el protocolo. En el futuro, es posible que más empresas e instituciones de investigación participen en el desarrollo de estándares MCP para hacerlos aún mejores. Al mismo tiempo, la estandarización reduce la barrera de entrada para que los equipos de startups entren en el mercado de las herramientas de IA: las startups pueden centrarse en la creación de herramientas creativas, porque a través de MCP, sus productos pueden ser invocados naturalmente por varios asistentes de IA, en lugar de tener que adaptarse a múltiples plataformas. Esto acelerará aún más el florecimiento de las herramientas de IA, creando un círculo virtuoso.
El salto en las capacidades de los asistentes de IA: En resumen, lo que trae MCP será una actualización en las capacidades de los asistentes de IA. A través de protocolos contextuales plug-and-play, los futuros asistentes de IA podrán acceder a todos los recursos digitales que ya posee el usuario, desde dispositivos personales hasta servicios en la nube, desde software de oficina hasta herramientas de desarrollo. Esto significa que la IA podrá entender más profundamente la situación actual del usuario, los datos disponibles, y así ofrecer una asistencia más relevante. Por ejemplo, un asistente de análisis comercial puede conectarse simultáneamente a sistemas financieros, calendarios y correos electrónicos, integrando información para recordarte proactivamente cambios importantes; o bien, la IA de programación para desarrolladores no solo podrá entender el repositorio de código, sino también integrarse con herramientas de gestión de proyectos y registros de discusiones, convirtiéndose realmente en un compañero inteligente que comprende todo el contexto de desarrollo. Los asistentes de IA multifuncionales ya no serán solo para responder preguntas en un chat, sino que podrán llevar a cabo tareas complejas, conectar diversos servicios y convertirse en asistentes aún más indispensables en nuestro trabajo y vida.
Con todo, el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto emergente, está cerrando la brecha entre los modelos de IA y el mundo exterior. Nos permite ver una tendencia: los asistentes de IA pasarán de los silos a un ecosistema de cooperación en red. Por supuesto, la implementación de nuevas tecnologías nunca es un fracaso de una sola vez, MCP aún necesita tiempo para verificar su estabilidad y seguridad, y todas las partes deben trabajar juntas para desarrollar las mejores prácticas. Sin embargo, lo cierto es que la estandarización y la colaboración son una de las direcciones inevitables del desarrollo de la IA. En un futuro próximo, cuando utilicemos asistentes de IA para tareas complejas, es posible que rara vez nos demos cuenta de la existencia de MCP, al igual que no necesitamos entender cómo funciona HTTP cuando nos conectamos hoy en día. Pero son precisamente estos acuerdos, que se esconden entre bastidores, los que dan forma y apoyan la prosperidad de toda la ecología. La filosofía representada por MCP impulsará a la IA a integrarse más estrechamente en la vida digital humana, abriendo un nuevo capítulo en las aplicaciones de IA.
Este artículo sobre el mundo de la IA: ¿Qué es el protocolo de contexto del modelo (MCP) de la interfaz USB-C? Interpretación del protocolo de contexto universal para asistentes de IA apareció por primera vez en Chain News ABMedia.