Model Context Protocol (MCP) define una interfaz común entre aplicaciones de IA, herramientas y datos. El anfitrión gestiona conexiones de clientes con servidores que ofrecen herramientas, recursos y prompts reutilizables. El protocolo por sí solo no garantiza privacidad ni acciones seguras; dependen del anfitrión, el servidor y el despliegue.
Un único host puede mantener conexiones con varios servidores a la vez. Una persona que trabaja en Claude Desktop puede tener un servidor para el sistema de archivos, otro para el calendario y otro que extrae una base de conocimientos. El host los coordina mediante la capa de cliente sin que los servidores necesiten saber de la existencia de los otros.
Las Herramientas son funciones que la IA ejecuta: realizar una consulta a una base de datos, enviar un mensaje, escribir un archivo o buscar en la web. La IA llama una herramienta cuando necesita actuar o recuperar información concreta a demanda. Exigen que decida activamente cuándo usarlas.
Los Prompts son plantillas de flujo de trabajo reutilizables definidas por el servidor: una lista de revisión de código, un formato de resumen de reunión o una estructura de ticket de soporte. Permiten a los proveedores codificar flujos específicos de dominio que cualquier IA conectada puede invocar a petición.
MCP se ejecuta sobre JSON-RPC 2.0, un estándar ligero de llamadas a procedimientos remotos que usa mensajes JSON estructurados sobre un transporte compartido. El host envía solicitudes y el servidor devuelve respuestas. El protocolo admite intercambios síncronos y notificaciones asíncronas para operaciones largas.
MCP frente a API tradicionales: ¿cuál es la diferencia?
La pregunta más común es si MCP sustituye las API REST. No lo hace. La distinción importa para construir o evaluar herramientas de IA.
MCP es una capa sobre ese contrato. Un servidor MCP suele envolver una API existente, pero añade algo que la API bruta no ofrece: una descripción legible por máquina de qué hace la herramienta y cuándo una IA debería considerar usarla. La IA descubre herramientas dinámicamente y razona cuándo invocarlas, en vez de seguir instrucciones codificadas.
Una aclaración adicional sobre function calling: llamar funciones es una capacidad del modelo que permite a una IA decidir invocar una función durante una conversación. MCP es el protocolo de transporte y descubrimiento que define cómo esa función se expone entre límites de sistemas. Se complementan y no compiten.
La automatización de flujos empresariales usa Herramientas MCP para conectar IA a CRM, bases de datos y API de agenda. Un asistente de ventas puede consultar el historial contractual de un cliente, comprobar horarios disponibles y redactar un correo de seguimiento llamando en secuencia a tres servidores MCP, coordinados por un único host en una conversación.
Los flujos de agentes personales combinan las tres primitivas. Un asistente lee la bandeja de entrada como Recurso, usa una herramienta para buscar contexto relacionado en notas y aplica una plantilla de Prompt para redactar una respuesta estructurada, todo en un flujo de IA que abarca varias fuentes sin cambiar de aplicación.