Qué es MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a las aplicaciones de IA, como Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor y VS Code, conectarse a datos y herramientas externos a través de una única interfaz común. Anthropic lo publicó el 25 de noviembre de 2024 y, en dieciocho meses, se convirtió en el estándar de facto del sector para los agentes de IA.

La forma más sencilla de entender MCP es imaginarlo como un puerto USB-C para la IA. Un servicio implementa un servidor MCP una sola vez y cualquier asistente de IA compatible puede trabajar con él de inmediato. Este artículo explica cómo funciona el protocolo, qué ha cambiado en la especificación actual, publicada el 28 de julio de 2026, y qué significa MCP para las empresas.

El problema que resuelve MCP

MCP sustituye el esquema de «una integración por cada par» por un único protocolo compartido. Antes, cada aplicación de IA necesitaba su propio conector para cada servicio: un chatbot para el CRM, un IDE para GitHub, un agente para una base de datos. Con N aplicaciones y M servicios, eso supone N × M integraciones independientes que crear y mantener.

El anuncio de Anthropic lo planteaba así: incluso los modelos más capaces están aislados de los datos atrapados en silos y sistemas heredados, y cada nueva fuente de datos requiere una implementación a medida. Con MCP la cuenta pasa a ser N + M: cada aplicación implementa un cliente MCP una sola vez y cada servicio implementa un servidor MCP una sola vez.

La especificación nombra directamente su fuente de inspiración: el Language Server Protocol (LSP). LSP permitió que cualquier editor de código admitiera cualquier lenguaje de programación. MCP hace lo mismo con las aplicaciones de IA y las herramientas externas.

Cómo MCP se convirtió en un estándar del sector

En un año, MCP pasó de ser el proyecto de una sola empresa a un estándar neutral alojado por la Linux Foundation. Lo crearon en Anthropic David Soria Parra y Justin Spahr-Summers. La especificación se versiona por fecha de publicación, y la revisión vigente en octubre de 2026 es la 2026-07-28.

En el momento del traspaso a la Linux Foundation, MCP contaba con más de 97 millones de descargas mensuales de sus SDK y unos 10 000 servidores activos, con compatibilidad nativa en ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot y Visual Studio Code. Los mantenedores del proyecto siguen marcando su rumbo técnico, mientras que la fundación aporta un hogar neutral e infraestructura.

Arquitectura: host, cliente y servidor

MCP tiene tres roles, y el más importante es el host: mantiene la conversación con el modelo y decide qué va a dónde.

• El host es la aplicación de IA en la que trabaja la persona: Claude, ChatGPT, un IDE. Crea los clientes, gestiona los permisos, pide el consentimiento del usuario y reúne el contexto para el modelo.
• El cliente es un conector dentro del host. Cada cliente se comunica con un único servidor y mantiene una frontera de seguridad entre servidores.
• El servidor es el servicio que expone datos y acciones: un sistema de archivos, una base de datos, un CRM, un PIM. Puede ser un proceso local en el equipo del usuario o un servicio remoto en la nube.

Un principio está en el centro del diseño: un servidor no puede leer toda la conversación ni ver a los demás servidores. El historial completo permanece en el host, y cada servidor recibe solo lo que necesita una solicitud concreta. Eso hace que los servidores sean sencillos de crear y fáciles de combinar.

El host conserva el modelo y la conversación, y cada servidor recibe, a través de su propio cliente, únicamente las solicitudes dirigidas a él.

Formato de los mensajes y transportes

Todos los mensajes utilizan JSON-RPC 2.0 codificado en UTF-8. El estándar define dos transportes:

• Stdio: el cliente inicia el servidor como un subproceso e intercambia cadenas JSON a través de los flujos estándar de entrada y salida. Adecuado para archivos, Git y bases de datos locales.
• Streamable HTTP: cada mensaje se envía mediante una solicitud HTTP POST a una única dirección, y la respuesta se recibe como un objeto JSON o un flujo SSE. Se utiliza para servidores remotos en la nube y servicios SaaS.

Qué significa «sin estado» (stateless) en la 2026-07-28

Hasta julio de 2026, una conexión comenzaba con un handshake initialize, tras el cual el servidor mantenía una sesión. La revisión 2026-07-28 eliminó ambas cosas. Ahora cada solicitud lleva su propia versión del protocolo y las capacidades del cliente en el campo _meta, y los servidores se describen a sí mismos mediante un nuevo método server/discover.

Para las empresas, el impacto es sobre todo operativo. Un servidor MCP ahora escala como cualquier servicio web corriente: las solicitudes pueden dirigirse a cualquier instancia detrás de un balanceador de carga, sin sesiones persistentes (sticky sessions). Por compatibilidad con versiones anteriores, los clientes y los servidores detectan cuándo la otra parte utiliza una revisión más antigua y recurren al esquema anterior.

Qué puede transportar MCP

Un servidor MCP expone tres tipos de elementos, y la diferencia entre ellos está en quién decide utilizarlos: el modelo, la aplicación o el usuario.

En la práctica, las herramientas (tools) son lo más importante: son lo que convierte un chatbot en un agente que actúa en tus sistemas. Desde la 2025-06-18, una herramienta puede devolver datos estructurados que siguen un esquema, y no solo texto, y las anotaciones indican al cliente si una herramienta solo lee o puede eliminar algo.

Funciones del lado del cliente

A veces un servidor necesita pedirle algo al cliente en mitad de una tarea. La especificación actual mantiene un mecanismo principal para ello.

• Elicitation. El servidor pide al host que muestre un formulario o abra un enlace, por ejemplo, para confirmar una categoría de producto o aprobar una acción.
• Sampling (consultar al modelo del cliente) y Roots (límites del sistema de archivos) quedan obsoletos en la 2026-07-28. En lugar de sampling, la especificación sugiere que los servidores llamen directamente a la API del proveedor del modelo; en lugar de roots, las rutas se pasan como parámetros de las herramientas. El periodo mínimo de obsolescencia es de 12 meses.

Antes, los servidores enviaban estas solicitudes al cliente por iniciativa propia. Ahora se aplica el patrón Multi Round-Trip Requests: el servidor responde «se requiere una entrada» (input_required), el cliente recoge la respuesta del usuario y repite la solicitud original con ella. El servidor no tiene que conservar el estado entre llamadas.

Extensiones

Sobre el núcleo existen extensiones oficiales opcionales que el cliente y el servidor activan de mutuo acuerdo:

• Tasks: operaciones asíncronas de larga duración con consulta periódica del estado, como la importación o la exportación de un catálogo grande.
• MCP Apps: interfaz interactiva (gráficos, formularios, reproductores de vídeo) que se muestra directamente en la conversación.
• Skills over MCP: instrucciones estructuradas para agentes, distribuidas a través de MCP.

Cómo funciona en la práctica

Veamos un ejemplo sencillo. Un gestor de contenidos le escribe a un asistente: «Encuentra los productos de la categoría Dresses que no tienen descripción». El asistente está conectado al servidor MCP de un sistema PIM.

1. Descubrimiento. El cliente solicita al servidor su lista de herramientas (tools/list) y pasa sus descripciones al modelo.
2. Selección. El modelo lee las descripciones y decide que necesita la herramienta de búsqueda de productos con un filtro.
3. Confirmación. El host muestra al usuario qué herramienta se va a llamar y con qué argumentos. La especificación recomienda que siempre haya una persona que pueda rechazar una llamada.
4. Llamada. El cliente envía tools/call; el servidor consulta su base de datos y devuelve el resultado.
5. Respuesta. El modelo lee el resultado y responde, o llama a la siguiente herramienta si hace falta, por ejemplo, para redactar descripciones.

Así es la descripción de una herramienta en una respuesta de tools/list (abreviada):

{
  "name": "find_products",
  "title": "Find products",
  "description": "Searches the catalog by category and attribute completeness",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "category": { "type": "string" },
      "empty_attribute": { "type": "string" }
    },
    "required": ["category"]
  },
  "annotations": { "readOnlyHint": true }
}

Y estas son la llamada y la respuesta. Desde la 2026-07-28, el campo _meta con la versión del protocolo es obligatorio:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "find_products",
    "arguments": { "category": "Dresses", "empty_attribute": "Description" },
    "_meta": { "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28" }
  }
}

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "resultType": "complete",
    "content": [{ "type": "text", "text": "Found 14 products with no description" }],
    "isError": false
  }
}

Si un argumento es incorrecto, el servidor devuelve un resultado con isError: true y un mensaje de error claro. El modelo lo lee y corrige la llamada por sí mismo. Como ya no hay sesiones, el estado entre llamadas (un carrito, una transacción, una tarea de importación) viaja como un identificador explícito en los argumentos.

Seguridad y autorización

MCP da a un modelo acceso a datos reales y a acciones reales, por lo que la seguridad es la base, no un añadido. La especificación reconoce abiertamente que el protocolo por sí solo no puede hacer cumplir sus principios de seguridad; la responsabilidad recae en quienes desarrollan hosts y servidores.

Tres principios fundamentales

• Consentimiento y control del usuario. Las personas autorizan explícitamente el acceso a los datos y entienden qué acciones se van a ejecutar.
• Privacidad de los datos. El host no transmite datos del usuario a servidores ni a terceros sin consentimiento.
• Seguridad de las herramientas. Una herramienta equivale, en la práctica, a ejecutar código arbitrario. Las descripciones y anotaciones de las herramientas se consideran no fiables salvo que el servidor sea de confianza.

Autorización

Los servidores MCP remotos utilizan OAuth 2.1 (desde la 2025-03-26). El servidor actúa como servidor de recursos y el cliente obtiene un token de un servidor de autorización. Un servidor no debe aceptar tokens que no se hayan emitido para él ni reenviarlos a ciegas. El modelo de permisos recomendado es progresivo: empezar con permisos mínimos de lectura y ampliarlos solo cuando se intenta por primera vez una acción privilegiada.

Riesgos principales

Los investigadores de Invariant Labs acuñaron los términos tool poisoning, rug pull y shadowing en abril de 2025. Demostraron cómo una herramienta inofensiva para «sumar dos números» podía hacer que un agente filtrara claves SSH y un archivo de configuración con credenciales de otros servicios. La conclusión práctica para una empresa es sencilla: evalúa un servidor MCP de terceros igual que evaluarías cualquier dependencia con acceso a datos corporativos.

Ecosistema

Todas las grandes plataformas de IA admiten MCP, y el número de servidores activos supera los 10 000.

Clientes (hosts). Claude (web, escritorio, Claude Code), ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor y Visual Studio Code. En los productos de consumo, los servidores MCP remotos suelen aparecer como «conectores» o «aplicaciones».

Registro de servidores. Desde el 8 de septiembre de 2025, el MCP Registry oficial funciona como catálogo abierto y API para servidores públicos. Los marketplaces de los clientes y los registros privados de las empresas pueden tomar datos de él y ampliarlo.

SDK. Las bibliotecas oficiales para crear servidores y clientes se agrupan en niveles según lo completa que sea su compatibilidad con el protocolo. El nivel 1 incluye TypeScript, Python, C#, Go, Rust y Ruby. Después viene Java, mientras que el nivel 3 incluye Swift, PHP y Kotlin.

El crecimiento se refleja en las cifras: en diciembre de 2025 los SDK superaron los 97 millones de descargas mensuales, con unos 10 000 servidores activos.

MCP frente a API, function calling y A2A

MCP no sustituye a las API ni compite con function calling; se sitúa por encima de ambos. La mayoría de los servidores MCP simplemente llaman por debajo a la API REST de un servicio, y el modelo accede al servidor mediante function calling.

A2A se confunde a menudo con MCP, pero resuelven problemas distintos. La documentación oficial de A2A describe MCP como un protocolo «vertical» que amplía las capacidades de un único agente, y A2A como uno «horizontal» que conecta a los agentes entre sí. Los sistemas reales utilizan ambos: los agentes se coordinan mediante A2A y cada uno usa sus propias herramientas a través de MCP. Google creó A2A en abril de 2025 y, en agosto de 2026, el protocolo se incorporó a la misma Agentic AI Foundation que MCP.

Qué significa MCP para las empresas y el comercio electrónico

Para las empresas, MCP cambia una cosa: el trabajo dentro de los sistemas corporativos pasa a estar disponible desde una conversación con un asistente de IA. Un empleado describe la tarea en lenguaje natural y el agente llama a las herramientas adecuadas del CRM, el PIM, el ERP o el gestor de tareas.

Por qué es importante para los proveedores de software

• Una integración en lugar de diez. Un producto con servidor MCP funciona a la vez en Claude, ChatGPT, Copilot y los IDE, sin un plugin distinto para cada plataforma.
• Un nuevo canal de captación. Los directorios de conectores de los asistentes de IA y el MCP Registry se están convirtiendo en un escaparate donde los clientes buscan herramientas B2B.
• Control de acceso. El agente trabaja mediante OAuth con los permisos de un usuario concreto, en lugar de con una clave de API compartida.

Escenarios para el contenido de producto

Para los sistemas PIM y los equipos que preparan fichas de producto para marketplaces y tiendas online, MCP hace posibles escenarios como estos:

Una advertencia importante: el rendimiento de un agente depende de lo bien diseñadas que estén sus herramientas. Los nombres claros, las descripciones precisas, los esquemas de argumentos estrictos y los mensajes de error legibles importan más que el número de herramientas. Las operaciones destructivas (eliminación, escrituras masivas) deben llevar anotaciones y pasar siempre por la aprobación de una persona.

El servidor MCP de MARKETPROVIDER: un agente de IA dentro de tu PIM

MARKETPROVIDER PIM ya cuenta con su propio servidor MCP. Un asistente de IA como Claude puede trabajar directamente con tu catálogo: crear productos, configurar modelos de información y preparar contenido para cada canal de venta a partir de una tarea descrita en lenguaje natural.

Qué puede hacer el agente

Cómo se ve en la práctica

• «Añade estos 50 productos de la hoja de cálculo del proveedor a la categoría Zapatillas». El agente analiza el archivo, asigna las columnas a los atributos del modelo de información y crea los registros.
• «Crea un grupo de atributos Especificaciones técnicas para la categoría Portátiles». El agente crea atributos de los tipos adecuados y vincula el grupo a la categoría.
• «¿Qué productos en estado Ready no tienen imagen principal?». El agente los encuentra y, tras la confirmación, los etiqueta para su enriquecimiento.
• «Prepara el feed para nuestro canal de marketplace». El agente asigna los atributos del PIM a la plantilla del canal y configura las operaciones: conversión de unidades, correspondencia de valores con los valores permitidos por el marketplace, macros.

Seguridad

El agente actúa en nombre de un usuario concreto y dentro del rol de ese usuario. Si el rol no tiene acceso a un grupo de atributos o a un catálogo, el agente tampoco lo verá. Cada cambio queda registrado en el historial de versiones del producto, por lo que cualquier acción del agente se puede revisar y revertir.

Cómo conectarlo

El servidor MCP de MARKETPROVIDER utiliza el transporte estándar Streamable HTTP y se conecta a un asistente de IA como conector personalizado. Una vez conectado, el asistente obtiene la lista de herramientas del PIM y trabaja con los catálogos a los que el usuario tiene acceso. Para ver estos escenarios con tus propios datos, solicita una demo.

Conclusiones clave

• MCP es un protocolo abierto que conecta las aplicaciones de IA con datos y herramientas bajo un mismo conjunto de reglas, y convierte N × M integraciones en N + M.
• La arquitectura es sencilla: un host con el modelo, clientes dentro de él y servidores que exponen herramientas, recursos y prompts mediante JSON-RPC.
• La especificación actual, la 2026-07-28, hizo que el protocolo no tenga estado, por lo que los servidores MCP ahora escalan como servicios web corrientes.
• El protocolo está gobernado por un fondo neutral de la Linux Foundation y cuenta con el respaldo de Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft y AWS, lo que lo convierte en una apuesta de bajo riesgo.
• La seguridad es la condición principal del éxito: servidores verificados, mínimo privilegio y una persona que apruebe las acciones importantes.