Qué es el Model Context Protocol y por qué es importante

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a los grandes modelos de lenguaje (LLM) conectarse a fuentes de datos y otros sistemas externos. Proporciona a los agentes de IA una vía uniforme para acceder a información de terceros, ya sea obteniendo datos en tiempo real o realizando acciones con herramientas externas.

En este artículo, exploraremos qué es el Model Context Protocol en contexto, repasando su historia y por qué se ha convertido en un elemento clave para la adopción y el éxito de los sistemas de IA. También puedes descubrir cómo funciona el Host MCP de ElevenLabs en el vídeo de abajo.

Resumen

• El Model Context Protocol conecta los LLM con el mundo exterior y aporta recursos que van más allá de sus datos de entrenamiento.
• MCP permite a los agentes de IA descubrir herramientas de servidores conectados durante la ejecución, a diferencia de las API convencionales, que están codificadas de forma rígida.
• MCP resuelve el problema MxN, en el que los modelos de IA en constante cambio necesitan conexiones únicas con sistemas externos. MCP actúa como un traductor universal para todos estos sistemas.
• Las plataformas de IA como ElevenLabs pueden operar tanto como servidor MCP como cliente MCP, proporcionando recursos bajo demanda u orquestando las acciones de otros servicios.
• Los agentes de IA pueden encadenar varias llamadas MCP para realizar workflows complejos, incluso durante una conversación con un usuario.

¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)?

Un protocolo es como un lenguaje acordado que distintos sistemas informáticos utilizan para interactuar. MCP es un protocolo que permite a los agentes de IA recuperar información de fuentes externas o ejecutar acciones mediante herramientas y sistemas externos.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son herramientas potentes cuya capacidad para interactuar en lenguaje natural ha impulsado un crecimiento explosivo de su popularidad, tanto en el ámbito empresarial como entre consumidores. Pero, a medida que usuarios los utilizaban cada vez más en entornos reales, se han hecho evidentes dos limitaciones importantes:

• La comprensión del mundo de un LLM queda fijada en el momento en que sus desarrolladores recopilaron sus datos de entrenamiento.
• Un modelo no tiene una forma nativa de interactuar con el mundo exterior ni con otros sistemas informáticos.

Una de las expectativas en torno a los LLM era poder crear agentes de inteligencia artificial (IA) con los que interactuar en lenguaje natural. Sin embargo, un agente de IA limitado únicamente a los datos de entrenamiento de un modelo, sin esas dos capacidades dinámicas, tiene una utilidad limitada.

Anthropic desarrolló el Model Context Protocol para estandarizar la comunicación entre LLM y sistemas externos. Lo lanzó como estándar abierto en noviembre de 2024. La mayoría de los principales desarrolladores de LLM lo adoptaron rápidamente. Después, Anthropic donó el estándar a la Agentic AI Foundation en 2025.

MCP ofrece a los grandes modelos de lenguaje una forma de conectarse a fuentes de datos externas para complementar sus datos de entrenamiento y proporcionar respuestas más precisas, contextualizadas y actualizadas a las consultas. Un agente de IA impulsado por un LLM también puede acceder a herramientas externas aprobadas para actuar de forma autónoma. 

Por ejemplo, podrías decirle a un agente: «Consulta mi calendario para ver qué franjas horarias tengo disponibles el próximo martes y contacta después con el contratista para proponerle una hora de reunión». El agente consulta entonces el servidor del calendario mediante MCP, procesa los resultados y accede al servidor de correo electrónico mediante MCP para enviar el mensaje solicitado.

¿Cómo funciona el Model Context Protocol?

El desarrollo del Model Context Protocol se basó en conceptos anteriores, como el uso de herramientas y la llamada a funciones, que permiten a un LLM generar un esquema de solicitud de servicio que los sistemas externos procesan mediante API. Sin embargo, estos métodos requerían conexiones personalizadas entre un LLM y cada sistema externo.

MCP crea un modelo de comunicación bidireccional y estandarizado para enviar y recibir datos de sistemas externos.

Cuando un agente de IA se inicia, consulta todos los servidores MCP conectados para obtener un catálogo de sus fuentes de datos y funciones disponibles. Introduce ese catálogo en la ventana de contexto del LLM, que funciona como una memoria de trabajo a corto plazo para su tarea actual.

Después, cuando le pides al agente que haga algo, el LLM subyacente decide si puede atender la solicitud usando solo el conocimiento de sus datos de entrenamiento o si necesita recursos externos. Si necesita apoyo externo, consulta su catálogo y contacta con el sistema adecuado a través de su conexión MCP. 

El LLM revisa la respuesta externa y decide si puede completar tu solicitud o si debe realizar una acción de varios pasos, como en nuestro ejemplo del calendario y el correo electrónico.

MCP ayuda a resolver el problema MxN

Era necesario un estándar de comunicación universal, como MCP, para resolver lo que los ingenieros llamaban el problema MxN. Si tienes M agentes y quieres que cada uno se conecte a N herramientas externas, debes mantener MxN conexiones punto a punto. Cuando solo tienes un par de agentes de IA y fuentes externas, no es un problema, pero a medida que estas cifras aumentan, se convierte rápidamente en una carga de trabajo insostenible.

MCP permite a los LLM operar con M+N conexiones al estandarizar toda la comunicación en un único protocolo.

Arquitectura básica: servidores MCP frente a clientes MCP

Un agente de IA utiliza un cliente MCP para comunicarse con sistemas externos. Un sistema externo, como un calendario, el correo electrónico o un CRM, debe estar disponible a través de un servidor MCP para que el agente pueda comunicarse con él.

Los productos de ElevenLabs están disponibles tanto como clientes como servidores. Es la misma plataforma internamente, pero puede desempeñar cualquiera de los dos roles.

Usémosla como ejemplo para entender la arquitectura MCP.

Servidor MCP

Un servidor MCP se ejecuta conectado a un sistema externo y presenta una lista de recursos y herramientas disponibles a los clientes MCP conectados. Los recursos pueden ser archivos, documentos, bases de datos o pipelines. Las herramientas permiten al LLM remoto interactuar con los recursos del sistema externo.

El servidor MCP alojado por ElevenLabs proporciona a Claude y a otros asistentes de IA acceso a herramientas de gestión para sus agentes de ElevenLabs. El servidor está disponible en: 

https://api.elevenlabs.io/v1/mcp

Puedes crear una conexión segura desde Claude, ChatGPT u otro asistente al servidor mediante OAuth. Ese asistente es un host MCP y contiene clientes MCP, que gestionan la conexión. Después, puedes usar el asistente para crear y gestionar agentes, así como auditar su rendimiento mediante prompts sencillos en lenguaje natural.

Ejemplos de prompts

• «Crea un agente de atención al cliente para nuestro portal de comercio electrónico. Debe mantener un tono profesional pero positivo».
• «Duplica mi agente de soporte al cliente y cambia su idioma predeterminado a español».
• «Haz una comparación de costes por conversación para mi agente en español con Gemini 3.5 Flash Lite y 3.8 Flash».

Cliente MCP

Un cliente MCP es una conexión dedicada a un servidor MCP específico. Se aloja dentro de un host MCP, y un host puede tener varias conexiones cliente-servidor MCP. En nuestro ejemplo anterior, Claude era el host.

Los clientes envían solicitudes de herramientas y recursos a los servidores mediante llamadas JSON-RPC estructuradas. Como las solicitudes se traducen a través del protocolo MCP, el host no necesita conocer los detalles de configuración subyacentes de las herramientas conectadas al servidor.

ElevenLabs también puede funcionar como cliente MCP. En esta configuración, usas tu espacio de trabajo de ElevenLabs para conectar un agente a un servidor MCP externo, por ejemplo, Zapier MCP. Esto te permite conectar tu agente a cientos de herramientas y servicios distintos.

Imagina, por ejemplo, que estás creando un agente de atención al cliente de ElevenLabs. Quieres que acceda de forma segura a los datos de las cuentas de tus clientes en Salesforce para poder responder a sus preguntas de forma útil. Cuando un cliente le pregunte por un pedido anterior o por el estado de una solicitud de devolución, el agente enviará una consulta mediante MCP al servidor de Zapier. 

Este traduce la consulta a una solicitud que Salesforce entiende y devuelve los resultados, que tu agente de ElevenLabs comunica al cliente.

MCP frente a las API tradicionales: ¿cuál es la diferencia?

Las API tradicionales desempeñan una función parecida al permitir que los sistemas cliente y servidor se comuniquen, pero debes codificar de forma rígida la mayoría de los parámetros en una estructura básica de solicitud-respuesta. Esto funciona bien al conectar sistemas de software convencionales, pero no es práctico para workflows complejos impulsados por IA, principalmente por el problema MxN que ya hemos explicado. 

En lugar de crear rutas de API codificadas de forma rígida en las que los sistemas intercambian solicitudes, MCP funciona sobre las API para proporcionar a los LLM una interfaz totalmente legible por máquinas. Las conexiones no están predefinidas. Una IA puede crear sus propias consultas sofisticadas y desarrollar una comprensión contextual adecuada.

Principales ventajas de usar MCP para integraciones de IA

El lanzamiento del Model Context Protocol ha abierto una amplia gama de nuevas funcionalidades y capacidades para los agentes de IA. 

Ha aportado varias ventajas específicas:

• Estandarización
• Flexibilidad para descubrir herramientas y hacer consultas
• Mejor automatización con IA
• Comportamiento agéntico sofisticado
• Mayor precisión en las respuestas

Veámoslas más a fondo.

Estandarización

Antes de MCP, conectar LLM a sistemas externos era posible, pero requería mucho trabajo. Era necesario crear conexiones personalizadas entre cada modelo y cada recurso. De ahí el problema MxN.

MCP proporciona un lenguaje común que todos los LLM pueden usar para interactuar con prácticamente cualquier sistema conectable. Esto hace que desarrollar nuevas conexiones sea mucho más fácil y rápido. Las configuraciones de clientes y servidores también son mucho más uniformes entre modelos. No tienes que reescribir una conexión MCP desde cero cada vez que se actualiza un modelo.

Flexibilidad para descubrir herramientas y hacer consultas

Antes, tenías que codificar de forma rígida las rutas de API de cada conexión externa que un agente de IA necesitara realizar. Si un desarrollador añadía un campo a una base de datos, tenías que reconstruir la API para que funcionase.

MCP permite a los agentes descubrir recursos externos durante la ejecución. Es decir, los recursos existen y, cuando un agente los necesita, puede descubrir qué está disponible. Puedes añadir una herramienta a un servidor MCP y los agentes de IA conectados la descubrirán en la siguiente ejecución. No necesitas escribir código para actualizar la conexión.

Mejor automatización con IA

De forma predeterminada, los LLM solo conocen lo que contienen sus datos de entrenamiento y no tienen forma de interactuar con el mundo exterior. MCP les proporciona los medios para incorporar información actualizada e invocar herramientas de cualquier sistema conectado que tenga un servidor MCP.

Comportamiento agéntico sofisticado

Realizar llamadas a herramientas y funciones es una capacidad que los LLM tienen desde hace años. Sin embargo, esas capacidades solo ofrecían acceso limitado a herramientas externas. Como es estandarizado, universal y flexible, MCP permite a los modelos de IA encadenar varias llamadas MCP en consultas más largas y sofisticadas. Por ejemplo, consultar un CRM para obtener información actualizada de un cliente, comprobar el calendario para ver horarios disponibles y enviar después un correo al cliente para proponer una franja horaria para una llamada de seguimiento.

Mayor precisión en las respuestas

Por su naturaleza, los grandes modelos de lenguaje a veces pueden alucinar respuestas. Son motores de predicción que generan la respuesta más probable según la información contextual que reciben. Si haces a un LLM una pregunta cuya respuesta depende de información en tiempo real, es más probable que obtengas una respuesta alucinada si no se aplican las medidas de protección adecuadas.

El protocolo MCP permite a los LLM conectarse a repositorios de datos y herramientas del mundo real que proporcionan la información en tiempo real que necesitan para generar respuestas precisas.

Aplicaciones y casos de uso reales de MCP

El Model Context Protocol es un puente estándar que los agentes de IA pueden utilizar para comunicarse con cualquier número de sistemas externos. 

Así puedes usar MCP en diversos sectores y workflows reales.

Configurar agentes mediante chat

Probar y optimizar bots conversacionales suele requerir alternar entre varios paneles y consolas. El servidor MCP alojado por ElevenLabs en Claude te permite gestionar directamente tu infraestructura de voz a través de una interfaz de chat en lenguaje natural.

Asistentes de programación con conocimiento contextual

Los asistentes de programación funcionan mejor cuando comprenden en profundidad y con contexto los diseños de arquitectura propietarios y los historiales de incidencias. Esto es difícil de proporcionar mediante métodos convencionales.

Los entornos de desarrollo conectados a MCP pueden extraer información de repositorios relevantes para que tus asistentes de programación comprendan el contexto real en el que desarrollan aplicaciones. Tus desarrolladores pueden resolver problemas más rápido porque el asistente ya ha podido trazar las dependencias de toda la base de código.

Workflows de agentes de voz durante las llamadas

Antes de que los grandes modelos de lenguaje ofrecieran interacciones más naturales, los bots de voz convencionales tenían que seguir guiones rígidos basados en diagramas de flujo para interactuar con clientes. Tampoco podían interactuar con clientes utilizando ningún tipo de datos en tiempo real.

Los bots conversacionales ya pueden usar MCP para llamar a sistemas de backend y obtener cualquier información de cuenta necesaria para procesar las solicitudes de clientes. Pueden hacerlo en tiempo real, durante una conversación con un cliente cuando sea necesario. 

Empieza con ElevenAgents para una integración fluida con MCP

ElevenAgents te ofrece potentes capacidades de agente de voz tanto como servidor MCP como cliente MCP. 

Conecta tus agentes de ElevenLabs a servidores MCP externos o gestiónalos desde Claude a través del MCP alojado. Empieza hoy con agentes de ElevenLabs impulsados por MCP u obtén más información sobre ElevenAgents.

Preguntas frecuentes sobre el Model Context Protocol