Un futuro más conectado con MCP

La IA está evolucionando rápidamente, y con ello surgen nuevas formas de mejorar su eficiencia y conectividad con datos en tiempo real. Uno de los avances más recientes en este campo es el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto que permite a los modelos de IA acceder directamente a archivos, APIs y herramientas sin necesidad de procesos intermedios.

A continuación, exploramos en qué consiste, su funcionamiento y las claves para entender el porqué podría transformar el futuro de la IA.

MCP es un protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los LLM. Nos lo podemos imaginar como un puerto USB-C para aplicaciones de IA, donde este proporciona una forma estandarizada de conectar los modelos de IA a diferentes fuentes de datos y herramientas.

La importancia del MCP reside en que ayuda a crear agentes y flujos de trabajo complejos sobre LLM. Como estos LLM suelen necesitar integración con datos y herramientas, el Model Control Protocol llega para ofrecer:

• Una lista creciente de integraciones prediseñadas a las que un LLM puede conectarse directamente.
• La flexibilidad para cambiar entre proveedores y vendedores de LLM.
• Mejores prácticas para proteger sus datos dentro una infraestructura.

En esencia, MCP sigue una arquitectura cliente-servidor donde una aplicación host puede conectarse a múltiples servidores:

• Hosts MCP: programas como Claude Desktops, IDE o herramientas de IA que deseen acceder a datos a través de MCP.
• Clientes MCP: clientes de protocolo que mantienen conexiones 1:1 con servidores.
• Servidores MCP: programas livianos que exponen capacidades específicas a través del protocolo estandarizado.
• Fuentes de datos locales: los archivos, bases de datos y servicios de un ordenador a los que los servidores MCP pueden acceder de forma segura.
• Servicios remotos: sistemas externos disponibles a través de Internet a los que los servidores MCP pueden conectarse.

Cuando un usuario hace una consulta, el asistente de IA se conecta a un servidor MCP, el cual recupera la información de la fuente adecuada y la devuelve sin necesidad de procesamientos adicionales.

Como hemos ido diciendo a lo largo del artículo, implementar MCP en sistemas de IA ofrece ventajas significativas en comparación con otras arquitecturas de recuperación de datos como los sistemas RAG.

Según The Wired, la ruta hacia la AGI se está reescribiendo y, si antes la conversación giraba en torno a “más datos, más computación”, hoy el debate se abre a la idea de redes de “nano-empleados” o mini-agente especializados, capaces de organizarse para resolver problemas complejos. MCP es la pieza clave que permite estos agentes se comuniquen y compartan contexto, una condición esencial para la emergencia de una inteligencia colectiva

Algunos de sus beneficios son:

• Acceso en tiempo real: los modelos de IA pueden hacer consultas a bases de datos y APIs en tiempo real, lo que elimina el problema de respuestas desactualizadas o dependientes de procesos de reindexación.
• Mayor seguridad y control: al no requerir almacenamiento intermedio de datos, MCP reduce el riesgo de filtraciones y garantiza que la información sensible permanezca dentro del entorno empresarial o del usuario.
• Menor carga computacional: se elimina la necesidad de depender de embedding, lo que se traduce en costos más bajos y mayor eficiencia.
• Flexibilidad y escalabilidad: permite conectar cualquier modelo de IA con diferentes sistemas sin requerir cambios estructurales, lo que lo convierte en una muy buena opción para empresas que trabajan con múltiples plataformas y bases de datos.
• Experimentación acelerada: resulta más fácil probar nuevos casos de uso, lo que favorece la innovación continua.

Microsoft ha anunciado una primera versión de compatibilidad con MCP en Microsoft Copilot Studio, cuyo objetivo es poder añadir fácilmente aplicaciones y agentes de IA a la plataforma con solo unos clics.

Al conectarse a un servidor MCP, las acciones y el conocimiento se añaden automáticamente al agente y se actualizan a medida que evoluciona la funcionalidad. Esto simplifica el proceso de creación de agentes y reduce el tiempo dedicado a su mantenimiento.

Los servidores MCP están disponibles para Copilot Studio mediante la infraestructura de conectores, lo que significa que se pueden implementar controles de seguridad y gobernanza empresariales, como la integración de redes virtuales, controles de prevención de pérdida de datos y múltiples métodos de autenticación, a la vez que se admite el acceso a datos en tiempo real para agentes con IA.

Para empezar con ello, tienes que acceder a tu agente en Copilot Studio, seleccionar “Añadir una acción” y buscar el servidor MCP.

Cada herramienta publicada por este servidor se añade automáticamente como una acción en Copilot Studio y hereda el nombre, la descripción, las entradas y las salidas.

A medida que se actualizan o eliminan herramientas en el servidor MCP, Copilot Studio refleja automáticamente estos cambios, garantizando que los usuarios siempre tengan las últimas versiones y que se eliminen las herramientas obsoletas. Este proceso optimizado no solo reduce el trabajo manual, sino que también reduce el riesgo de errores causados por herramientas obsoletas.

También incluye compatibilidad con el Kit de Desarrollo de Software (SDK), lo que permite una mayor personalización y flexibilidad en las integraciones. Para crear tu propio MCP, sigue tres pasos clave:

• Crear el servidor: para integrar Copilot Studio con MCP, se tiene que crear un servidor mediante uno de los SDK que servirá de base para gestionar los datos, modelos e interacciones.
• Publicar a través de un conector: una vez que el servidor esté en su lugar, el siguiente paso implica crear un conector personalizado que vincule tu entorno de Copilot Studio con el modelo o la fuente de datos.
• Consumir los datos a través de Copilot Studio: una vez configurado el servidor y definido el conector, puedes comenzar a consumir los datos e interactuar con los modelos.

Así se crear un integración optimizada y adaptable con Copilot Studio que no solo conecta sistemas, sino que también mejora tu capacidad de mantener y escalar esta integración según tus necesidades.

En definitiva, el MCP supone un cambio importante en cómo los modelos de IA interactúan con datos en tiempo real. Al eliminar la necesidad de procesos intermedios como embeddings y bases de datos vectoriales, Model Context Protocol ofrece una solución más eficiente, segura y escalable.

Ya que el futuro de la IA está en la capacidad de adaptarse y responder con información precisa y en tiempo real, el MCP tiene muchas papeletas para convertirse en el nuevo estándar de conectividad para modelos de IA.

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Si quieres saber más sobre MCP, no puedes perderte la charla dada en la última edición de la dotNET 2025 por nuestros compañeros Jorge Cantón, Research Director, y Rodrigo Cabello, Principal AI Research Engineer, titulada “Model Context Protocol: Learn how to connect your services and applications with artificial intelligence”. En ella, te guiarán por una breve introducción al MCP, explicando cómo funciona y por qué es clave para habilitar interacciones seguras y controladas entre modelos de IA y entornos externos. A continuación, compartirán un ejemplo práctico en el que exponen cómo convertir APIs personalizadas en herramientas accesibles para la IA, permitiendo la orquestación de interacciones avanzadas y personalizadas entre diferentes modelos de lenguaje (LLMs). Y cierran la sesión con un caso de uso creativo aplicado, donde muestrans cómo la IA puede generar entornos 3D en tiempo real utilizando el motor gráfico Evergine, destacando el gran potencial de esta integración en escenarios interactivos y visuales. Próximamente en nuestra web y canal de YouTube. ¡No te la pierdas!