El protocolo MCP redefine la interacción entre agentes de inteligencia artificial y entornos operativos al permitir una gestión estructurada y continua del contexto, abriendo nuevas posibilidades para el trabajo colaborativo, seguro y persistente con datos y herramientas externas.
Autor: Pier Ciccariello
Fundamentos y arquitectura del protocolo MCP
El Model Context Protocol (MCP), impulsado por Anthropic, brinda una vía estandarizada para que los modelos de lenguaje conserven el contexto operativo durante sesiones extendidas. Así, los agentes no solo procesan entradas aisladas, sino que razonan, colaboran e intervienen en tareas a lo largo del tiempo.
MCP organiza todos los elementos necesarios para operar, desde el historial de interacciones hasta el estado de sistemas externos, haciendo posible que las decisiones del modelo mantengan coherencia en distintos escenarios.
Su diseño modular incluye reglas de comunicación cliente-servidor y se basa en el estándar JSON-RPC 2.0. Los mensajes pueden adoptar la forma de solicitudes, respuestas, errores o notificaciones y permiten una actualización constante del contexto.
Este diseño facilita una interacción fluida entre modelos, herramientas, sensores y APIs sin depender de desarrollos cerrados.
En cuanto a seguridad, MCP incorpora distintos métodos de autenticación como tokens, claves o validación federada, y asigna permisos granulares mediante scopes. Además, incluye auditoría completa de las sesiones para registrar decisiones, herramientas utilizadas y datos procesados.
Primeros despliegues de MCP integrados en la familia Claude 3, permitiendo a los modelos planificar tareas, utilizar herramientas y mantener el estado contextual en tiempo real durante sesiones de trabajo prolongadas.
Herramientas, entornos de aplicación y casos de uso concretos
El protocolo ofrece un sistema flexible de herramientas accesibles desde los servidores MCP, que los modelos pueden usar sin necesidad de conocer sus detalles internos.
Las herramientas están descritas con metadatos que indican su función, parámetros de entrada y formato de salida, y el modelo puede consultarlas, elegir la adecuada e invocarla de forma estructurada.
Esto le permite realizar tareas como consultas a bases de datos, generación de informes o ejecución de acciones específicas. Plataformas como Replit, Zed y Sourcegraph ya lo integran para ofrecer experiencias de programación con continuidad, en las que los agentes recuerdan archivos modificados, colaboran en tiempo real o supervisan proyectos de largo plazo.
En empresas, MCP permite que la IA acceda a recursos internos bajo control de permisos, sin comprometer la seguridad. También es clave en arquitecturas con múltiples agentes, como OpenAgents o AutoGPT, donde cada uno puede compartir contexto, herramientas y objetivos activos.
Modelos como Astra y Gemini lo usan para coordinar módulos de lenguaje, visión y razonamiento. Microsoft lo incorporó en Azure AI Foundry, y Block lo utiliza para integrar IA en procesos financieros críticos. Claude Desktop lo emplea como asistente personal, gestionando tareas, correos y documentos entre sesiones. Slack también ha adoptado integraciones basadas en MCP, lo que permite a los agentes seguir conversaciones, consultar documentación interna y ejecutar tareas automatizadas según permisos específicos.
Funcionamiento de Sourcegraph, donde el agente IA puede interpretar la base de código completa y mantener contexto persistente.
Herramientas de desarrollo, recursos comunitarios y riesgos de seguridad
Para facilitar su implementación, la comunidad ha desarrollado SDKs en múltiples lenguajes.
En Python, el mcp-agent-sdk permite definir objetivos, configurar herramientas y mantener el contexto entre sesiones, mientras que mcp-js-sdk lo adapta a aplicaciones web y entornos de escritorio como Claude Desktop.
Además, el mcp-context-server se encarga del almacenamiento seguro del contexto, la auditoría y el control de versiones.
Hay recursos comunitarios disponibles, como ejemplos en HuggingFace y conjuntos de datos etiquetados que sirven para entrenar modelos en interacciones estructuradas.
Sin embargo, el uso de MCP conlleva riesgos: uno de los principales es el envenenamiento de herramientas, cuando una fuente aparentemente válida devuelve resultados falsos.
También existen amenazas como la manipulación del objetivo de una sesión, la pérdida repentina de contexto o la fuga de datos hacia canales no autorizados.
Para prevenir estos problemas, se recomienda aplicar técnicas como sandboxing, control de versiones y validaciones de contenido.
Como respuesta a estas amenazas, se han desarrollado soluciones como MCPSafetyScanner, que audita implementaciones del protocolo, y la propuesta ETDI, que mejora la seguridad mediante firmas digitales, control de acceso dinámico y trazabilidad reforzada. Estas herramientas buscan asegurar que los agentes operen con integridad, control y previsibilidad en entornos complejos.
Algunas de las extensiones SDK disponibles que facilitan incorporar compatibilidad MCP en proyectos de IA multiagente.
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