¿Qué es un Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)? Una guía sencilla para desarrolladores y equipos de IA

¿Alguna vez sientes que tu modelo de IA es inteligente, pero olvidadizo?

Él:

• Responde preguntas
• Escribe código
• Resume los datos… pero pasa por alto por completo el panorama general. 

No hay memoria de chats pasados, no hay conocimiento de los objetivos del proyecto y no hay capacidad para seguir instrucciones personalizadas.

Más de 70% de los desarrolladores dicen que uno de sus mayores desafíos con los modelos de lenguaje grandes es mantener un contexto consistente en todas las tareas.

Aquí es donde entra en juego el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

En esta sencilla guía te explicaremos: 

• ¿Qué es el MCP antrópico?
• Por qué es importante en el cambiante espacio de la IA actual
• Cómo ayuda a los desarrolladores y organizaciones a crear modelos más conscientes del contexto, flexibles y eficientes, sin dolores de cabeza técnicos.

Ya sea que sea nuevo en IA o esté trabajando en su próximo gran producto, esta publicación lo ayudará a comprender a Claude MCP de una manera sencilla.

¿Qué es Claude MCP y por qué podría ser el movimiento de poder más subestimado en IA?

La gente está haciendo cosas locas con MCP en este momento.
Un desarrollador hizo que Claude generara arte 3D en Blender, basado únicamente en vibraciones y un mínimo de indicaciones.

Pero ¿qué es exactamente el MCP?

MCP es un protocolo abierto que está cambiando la forma en que las aplicaciones entregan contexto a los LLM.

Piense en ello como un puerto universal que permite que los modelos de IA se conecten y se integren a cualquier fuente, herramienta o aplicación sin código personalizado.

Antes de MCP, todas las herramientas de IA debían codificar conexiones individuales para cada servicio. Era un proceso complejo, manual y lento.

¿Ahora?
Con MCP, puedes vincular agentes como Claude o Windsurf a Slack, GitHub o incluso archivos locales, utilizando una única interfaz estandarizada.

Ya no es necesario crear nuevos conectores API para cada integración.

La era de la IA Plug and Play ya está aquí oficialmente.

Piense en ello como un puente que conecta sin problemas a Claude con herramientas en tiempo real, API, archivos locales y prácticamente cualquier fuente de datos que desee.

Entonces… ¿qué puedes hacer realmente con ello?

Tomemos algunos ejemplos reales:

• Pietro Schirano creó un servidor que se conecta a la API de EverArt AI, lo que le permite a Claude generar imágenes a pedido.
• Alex Albert, director de relaciones con Claude en Anthropic, le dio a Claude acceso a Internet conectándolo con la API de Brave Search.
  

Si estás pensando: “Espera, ¿ChatGPT no hace eso ya con Bing y DALL·E?”, tienes razón.

Pero aquí es donde el MCP de Claude toma la delantera:

Por qué MCP > El resto

A diferencia de las integraciones específicas de la plataforma y codificadas de forma rígida, MCP es abierto y flexible.
Está construido sobre una arquitectura cliente-servidor, lo que significa:

• Clientes = herramientas como Claude Desktop, IDE o aplicaciones impulsadas por IA
• Servidores = adaptadores livianos que exponen sus fuentes de datos
  

Estas fuentes pueden ser:

• Remoto (por ejemplo, API para GitHub, Slack, etc.)
• O local (como los archivos de sistema, carpetas y bases de datos)
  

Eso es exactamente lo que hizo Pietro: le dio a Claude la capacidad de crear e interactuar con archivos locales. Ya no es solo de lectura. 

Puede construir cosas, almacenar cosas y trabajar con ellas más tarde.
Esto es una autonomía muy seria.

Pero ¿es el MCP simplemente una cosa antrópica?

Anthropic introdujo el MCP, pero su futuro aún está por verse.

Si bien está posicionado como un estándar abierto, no está claro si seguirá siendo liderado por Anthropic o evolucionará hasta convertirse en un protocolo multiplataforma adoptado ampliamente en todo el ecosistema de IA.

Esto será crucial.

Si MCP se convierte en el formato universal para compartir el contexto de la IA, podría dar forma a la manera en que los modelos y las herramientas colaboran, entre empresas, nubes y casos de uso.

¿El resultado final?

MCP es una puerta de enlace de contexto completa: convierte a Claude en un asistente práctico que puede acceder a sus herramientas, sus datos y sus flujos de trabajo, sin depender de ningún proveedor.

MCP es una nueva forma de alimentar a los modelos de IA con todo lo que necesitan para hacer su trabajo correctamente, en un formato limpio, repetible y flexible.

Es como preparar un almuerzo escolar con etiquetas:
“Sándwich = para el almuerzo. 

Jugo= para un descanso. 

“Manzana = merienda.”

Para que no haya confusión, así de fácil, MCP elimina la confusión de las tareas de IA.

¿Por qué se necesitaba el MCP? Breve historia.

Retrocedamos un poco.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT son excelentes en una cosa: predecir la siguiente palabra. 

Eso es realmente todo.

Por ejemplo, si dices “Mi gran griego…”, el LLM podría adivinar “Boda” basándose en todos los datos con los que fue entrenado. 

Es inteligente, pero sólo en un sentido muy limitado. 

Por sí solos, los LLM realmente no hacen nada. 

No pueden navegar por Internet, actualizar su calendario ni leer sus correos electrónicos. 

Sólo generan texto.

Así que el siguiente paso lógico fue: ¿qué pasaría si le diéramos herramientas a los LLM?

Aquí es donde las cosas se pusieron interesantes.

Los desarrolladores comenzaron a conectar LLM a herramientas y servicios externos, como:

• Motores de búsqueda
• Clientes de correo electrónico
• Bases de datos
• API. 

Piense en ello como si le diera brazos y piernas a su chatbot. 

Ahora podría hacer cosas como:

• Obtener información en tiempo real (como lo hace Perplexity)
• Activar acciones a través de Zapier
• Actualice una hoja de cálculo automáticamente cuando reciba un correo electrónico.

Ahora los LLM hacían más que simplemente charlar. 

Estaban tomando acción.

Pero… aquí está el problema.

Cada herramienta habla su propio idioma.

Una API parece inglesa, otra parece española y una tercera podría perfectamente ser japonesa. 

• Tuviste que escribir un montón de código para unirlo todo. 
• Depuralo 
• Mantenlo 

¿Y si tan solo un servicio cambiara su API? 

Todo podría romperse.

Es por esto que todavía no tenemos un asistente de inteligencia artificial como Jarvis. 

No porque los LLM no sean potentes, sino 

Porque conectar todas estas herramientas entre sí es un proceso complicado y frágil.

Fue entonces cuando el Protocolo de Contexto Modelo (MCP) entró en escena. 

El amanecer del MCP antrópico

Aquí es donde entra en juego el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Piense en ello como un traductor universal entre su LLM y todas las herramientas y servicios externos con los que necesita trabajar.

En lugar de hablar 10 lenguajes API diferentes, MCP crea un lenguaje común. 

Se ubica entre su LLM y las herramientas, lo que garantiza que ambas partes se entiendan entre sí, incluso si las cosas cambian en un extremo.

Entonces, cuando usted dice: “Hola IA, crea una nueva entrada en mi base de datos Supabase”, el LLM sabe exactamente qué hacer porque MCP se encarga del cómo.

Piénselo como lo que hicieron las API REST para los servicios web: crear un estándar común que todos pueden seguir.

Con MCP, los desarrolladores finalmente pueden crear asistentes más inteligentes y capaces que no fallan cuando cambia una sola API. 

No es magia ni ninguna teoría compleja: es sólo una capa muy necesaria que aporta orden al caos.

¿En breve?
LLMs → LLMs + Herramientas → LLMs + Herramientas + MCP (el pegamento que hace que todo funcione).

¿Por qué es importante el MCP?

Seamos realistas, hoy en día trabajar con modelos de IA es como unir con cinta adhesiva un cohete y esperar que vuele.

Cada vez que los desarrolladores quieren que su IA haga algo, como:

• Enviar un correo electrónico
• Buscar en la web
• Extraer datos de una hoja de cálculo: tienen que unir manualmente distintas herramientas y repetir el mismo contexto una y otra vez.

Ahí es donde MCP entra como un soplo de aire fresco.

Piense en MCP como bloques LEGO para IA

En lugar de escribir instrucciones largas y desordenadas cada vez…

Oye, IA, estás respondiendo a un cliente. Sé cortés. Usa estos datos. No olvides el tono. 

Ah, e incluye el nombre de usuario de aquí. Y la herramienta que necesitarás está ahí...

Ahora puedes crear pequeños bloques de instrucciones limpios y reutilizables.

Entonces, en lugar de reinventar la rueda cada vez, simplemente conectas los bloques correctos.

Antes vs. Después: Vida sin MCP vs. con MCP

Sin MCP	Con MCP
Indicaciones largas y desordenadas con información repetida cada vez	Indicaciones limpias y modulares que utilizan bloques de contexto reutilizables
Cada herramienta/API se integra manualmente, a menudo con diferentes formatos	Las herramientas se conectan a través de una interfaz estándar unificada
Si la API se actualiza, todo puede fallar y tendrás que empezar a depurar.	MCP maneja los cambios con más elegancia, reduciendo las interrupciones
¿Cambiando el tono o los objetivos? Tienes que reescribir varias indicaciones.	Cámbielo una vez en la capa MCP y se actualizará en todas partes.
Los desarrolladores pasan más tiempo optimizando sistemas que creando nuevas funciones	Los desarrolladores se centran en la lógica y la creatividad, no en el código adhesivo
El escalamiento es frustrante y propenso a errores.	El escalamiento es más fácil, más consistente y flexible
Parece una solución chapucera	Se siente como un sistema limpio y escalable.

Estandarizado = Sin estrés

MCP es básicamente un lenguaje universal entre los modelos de IA y las herramientas que necesitan utilizar.

No es ninguna ciencia: es simplemente buena arquitectura.

Pensar:

• Desarrollo más limpio (menos cinta adhesiva, más lógica)
• Menos errores cuando cambian las API
• Experimentos más rápidos y escalamiento más sencillo
• Un verdadero paso hacia la creación de asistentes de IA útiles, no solo chatbots que parecen inteligentes.
  

¿Qué quiere decir esto? 

Si alguna vez quieres construir algo como Jarvis de Iron Man, necesitas una IA que entienda el contexto como lo hacen los humanos, sin repetir todo 10 veces ni romperlo cada dos semanas.

MCP es ese eslabón perdido.

No es elegante. Solo inteligente.

El tipo de estándar que los desarrolladores adoran y que la IA necesita desesperadamente.

Cómo funciona MCP 

Imagina que estás enseñando a alguien a preparar tu sándwich favorito.

En lugar de repetir todo cada vez, como:

• ¿Qué pan utilizar?
• ¿Cuánta mayonesa?
• ¿Qué tipo de relleno?
• Ya sea para cortarlo en diagonal o no, simplemente hay que entregarles un pequeño manual de instrucciones. 

¿Y si alguna vez quieres cambiar del pollo al atún? 

Sólo actualiza una sección del manual.

Así es exactamente cómo funciona MCP para la IA.

Fuente de la imagen: The New Stack

Vamos a desglosarlo:

• Creas fragmentos de contexto pequeños y reutilizables.
  Pensar:
  • Tono: ¿La IA debe sonar amigable o formal?
  • Información del usuario: ¿Quién pregunta? ¿Qué quieren?
  • Objetivo: ¿Estamos generando un correo electrónico, un blog o escribiendo código?
    
• Estos trozos son como bloques LEGO.
  Puedes apilarlos, intercambiarlos o reutilizarlos en diferentes tareas.
  
• En lugar de meter toda la información en un mensaje desordenado, la IA obtiene un conjunto de instrucciones claras y estructuradas, personalizadas y fáciles de entender.
  

¿En resumen?
MCP te ayuda a hablar con la IA como un profesional: sin repetirte, sin romper nada y sin perder la cabeza cada vez que algo cambia.

¿Quién se beneficia del MCP?

MCP no es simplemente otro acrónimo elegante. 

Es una solución práctica que está ayudando a muchas personas diferentes, especialmente a aquellas que construyen con IA.

Veamos quién se beneficia más de ello:

1. Desarrolladores que crean aplicaciones de IA:

Antes de MCP, integrar IA con diferentes herramientas (como API, bases de datos o archivos) a menudo significaba escribir código personalizado una y otra vez. 

Fue repetitivo y frustrante.

Con MCP, finalmente existe una forma consistente de conectar modelos como Claude a herramientas externas, sin necesidad de reinventarlos cada vez. 

Esto ahorra tiempo, reduce errores y hace que el desarrollo sea más limpio y escalable.

2. Modelos de Formación o Puesta a Punto de las Empresas:

Si está trabajando para crear un modelo de IA que esté más alineado con su negocio (por ejemplo, que suene más profesional, informal o alineado con su marca), el contexto importa. 

Mucho.

MCP ayuda a estandarizar ese contexto en todos los casos de uso. 

En lugar de modificar manualmente cada mensaje, los equipos pueden crear módulos reutilizables como "tono", "información del usuario" u "objetivo de la tarea".

Esto hace que el ajuste sea más fácil y los resultados más confiables.

3. Equipos que crean experiencias de IA personalizadas:

Desde el punto de vista de la experiencia del usuario, MCP cambia las reglas del juego. 

Ya sea que esté creando un chatbot para un sitio minorista o un asistente de productividad, diferentes usuarios necesitan diferentes tonos, objetivos y preferencias.

Con MCP, todo se vuelve modular. Puedes integrar el contexto específico del usuario como si fueran bloques de construcción, sin modificar la lógica básica. 

Esto hace que la IA se sienta realmente personalizada, sin complejidad adicional.

Ejemplo real: De la configuración manual al control modular

Un desarrollador compartió cómo estaban construyendo un editor de código de IA. 

En la configuración anterior, tenían que cargar manualmente los archivos de código y guiar el modelo paso a paso. 

Fue lento y quemó fichas.

Luego probaron MCP.

Le dieron a Claude acceso a GitHub y archivos locales usando una configuración simple. 

Ahora, Claude podría:

• Leer el código directamente
• Sugerir ediciones
• Limpie el código, todo sin repetir instrucciones ni volver a cargar archivos.

En sus palabras: “Fue como darle a Claude un teclado y un ratón”.

De repente, en lugar de perder el tiempo corrigiendo el contexto o gestionando archivos, podían centrarse en lo que realmente importaba: crear mejores experiencias de IA.

Casos de uso reales que la gente compartió en Internet

Caso de uso	Qué pasó
Comprobador de dominios	Claude filtró las sugerencias de nombres de dominio por disponibilidad a través de una herramienta MCP.
Editor de código	Un usuario le dio a Claude acceso a un entorno de código completo. Podía leer, escribir e incluso analizar código.
Generador de paneles	Conecté a Claude a Grafana. Tras algunos ajustes, Claude empezó a crear paneles de control por su cuenta.
Acceso a GitHub	Con un token + MCP, Claude administró el código dentro de repositorios reales de GitHub.
Hojas de cálculo de Google	En lugar de guiarte por fórmulas, simplemente dices lo que quieres y Claude se encarga de la lógica.

En breve:

Ya sea que sea un desarrollador, un investigador o un equipo de producto, MCP lo ayuda a crear una IA más inteligente, más rápida y más personalizada.

No añadiendo más complejidad, sino organizando finalmente el caos.

¿Qué dice Internet sobre MCP?

El mundo de la IA está entusiasmado, y con buena razón.

MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) le está dando a Claude algunos superpoderes importantes y a los desarrolladores les encanta. 

Pero, como ocurre con todo lo nuevo, no todo es color de rosa (todavía).

Vamos a desglosarlo.

Lo que a la gente le gusta de Anthropic MCP

1. Integración estandarizada:

Antes: tenías que escribir código personalizado cada vez que querías que la IA trabajara con herramientas o datos.

Ahora con MCP: hay una manera estándar, lista para usar, de conectar a Claude a cualquier cosa: archivos, API, navegadores, bases de datos... ya no es necesario reinventar la rueda.

2. Claude obtiene “manos”: 

MCP le permite a Claude leer, escribir y realizar acciones en herramientas externas.
Ejemplos reales que la gente compartió:

• Claude leyendo y editando código de GitHub
• Lectura y escritura de archivos locales
• Interactuar con Google Drive, bases de datos, Slack… lo que sea
  

Básicamente, Claude ya no solo charla. Es como si ahora tuviera brazos y un teclado.

3. No más cargas manuales:

En lugar de arrastrar y soltar archivos en el chat, Claude puede acceder directamente a los archivos de su sistema.

Sin subidas. Sin tokens adicionales. Solo un acceso fluido y sin interrupciones.

4. Ahorra tiempo (y fichas):

MCP omite todas las soluciones alternativas que requieren muchos tokens, como cargar archivos o usar "artefactos".
¿El resultado? Respuestas más rápidas y menos tokens quemados.

5. Código abierto y ampliable:

Cualquiera puede construir sobre MCP.
La gente ya lo ha relacionado con:

• Noción
• Grafana
• GitHub
• PostgreSQL
• Google Maps y más.

Y como es un protocolo abierto, no estás limitado al ecosistema de una sola empresa.

6. Potencia a los agentes de IA autónomos:

Con MCP, Claude no solo reacciona: puede tomar la iniciativa.
Puede:

• Mantener el contexto en todas las herramientas
• Tomar acción por cuenta propia
• Maneje tareas de varios pasos como un mini gerente de proyectos
  

7. Como una App Store para IA:

Algunos dicen que es como darle a Claude un teléfono con acceso a aplicaciones e Internet.
Tú dices lo que quieres y él sabe qué “herramienta” (aplicación) utilizar detrás de escena.

Lo que la gente no está segura o critica

1. Se siente un poco abstracto:

Muchos usuarios dicen que es difícil entender MCP hasta que lo pruebas tú mismo o ves una demostración.

Es potente, pero no siempre es apto para principiantes.

2. La velocidad no siempre es buena:

Algunos notaron que MCP puede ser más lento que otras herramientas como las funciones de OpenAI o las llamadas HTTP de Perplexity. 

Especialmente cuando se utilizan API como Brave Search.

3. Aún no es algo común:

A pesar de todo el revuelo, el MCP aún no está ampliamente adoptado.
La gente está esperando más herramientas de terceros, interfaces y cosas creadas por la comunidad.

4. Funciona mejor con modelos de alta gama:

Si estás usando Claude Opus, MCP brilla.
¿Pero en modelos más ligeros? La experiencia podría ser más limitada.

Reflexiones finales

MCP es como darle a Claude una caja de herramientas universal e instrucciones claras sobre cómo usarla.
Ya no se trata solo de responder preguntas. Se trata de hacer el trabajo.

Si te gustan las herramientas de IA o la creación de asistentes inteligentes, MCP es definitivamente algo que debes tener en cuenta.

Conclusión

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) puede parecer simplemente otro acrónimo en el mundo de la IA, pero como has visto, en realidad cambia las reglas del juego.

Elimina el desorden que supone trabajar con modelos de lenguaje grandes, lo que hace que su IA sea más inteligente, más consistente y mucho más fácil de trabajar.

Ya sea que sea un desarrollador individual o parte de un equipo de IA en crecimiento, Claude MCP lo ayuda a dejar de repetirse, dejar de unir herramientas con cinta adhesiva y comenzar a crear experiencias reales y escalables.

Así que la próxima vez que tu IA olvide el panorama general o falle cuando algo cambie, recuerda: no es culpa del modelo. Es la falta de contexto.

Y ahora ya sabes cómo solucionarlo.

Con Anthropic MCP, no solo estás dando instrucciones: le estás dando a tu IA el libro de jugadas.