Qué es el Model Context Protocol y por qué es importante
- Escrito por
- Jack Limebear
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El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) conectarse a fuentes de datos y otros sistemas externos. Ofrece a agentes de IA una vía coherente para acceder a información de terceros, ya sea obteniendo datos en tiempo real o realizando acciones con herramientas externas.
En este artículo analizamos qué es el Model Context Protocol, su historia y por qué se ha convertido en una pieza clave para la adopción y el éxito más amplios de los sistemas de IA. También puedes descubrir cómo funciona el MCP Host de ElevenLabs en el vídeo de abajo.
Resumen
- El Model Context Protocol conecta los LLM con el mundo exterior y les proporciona recursos más allá de los disponibles en sus datos de entrenamiento.
- MCP permite a agentes de IA descubrir herramientas de servidores conectados durante la ejecución, a diferencia de las API convencionales, que están codificadas de forma fija.
- MCP resuelve el problema MxN, en el que los modelos de IA en constante evolución necesitan conexiones únicas con sistemas externos. MCP actúa como traductor universal entre todos estos sistemas.
- Las plataformas de IA como ElevenLabs pueden actuar tanto como servidor MCP como cliente MCP, proporcionando recursos bajo demanda u orquestando las acciones de otros servicios.
- 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 usan para interactuar. MCP es un protocolo que permite a agentes de IA obtener información de fuentes externas o ejecutar acciones mediante herramientas y sistemas externos.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son herramientas potentes cuya capacidad para interactuar en lenguaje natural ha impulsado un crecimiento explosivo de su popularidad, tanto en empresas como entre consumidores. Sin embargo, a medida que usuarios los utilizaban cada vez más en situaciones reales, se hicieron evidentes dos limitaciones importantes:
- La comprensión del mundo de un LLM queda fijada en el momento en que desarrolladores recopilan sus datos de entrenamiento.
- Un modelo no dispone de 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 modelos de lenguaje de gran tamaño 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 basado en LLM también puede acceder a herramientas externas autorizadas para actuar de forma autónoma.
Por ejemplo, podrías decirle a un agente: «Consulta mi calendario para ver qué franjas tengo libres el próximo martes y después contacta con el contratista para proponerle una hora de reunión». El agente consulta el servidor de calendario mediante MCP, procesa los resultados y accede después al servidor de correo electrónico a través de 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 tool calling y el function calling, 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 estandarizado de comunicación bidireccional 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. Después, incorpora ese catálogo a la ventana de contexto del LLM, que funciona como 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 utilizando solo los conocimientos 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 en varios pasos, como en nuestro ejemplo del calendario y el correo electrónico.
MCP ayuda a resolver el problema MxN
Hacía falta un estándar de comunicación universal, como MCP, para resolver lo que ingenieros denominaron 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 supone un problema, pero a medida que aumentan esas cifras, se convierte rápidamente en una carga de trabajo insostenible.
MCP permite que los LLM operen con M+N conexiones al estandarizar toda la comunicación en un único protocolo.
Arquitectura básica: explicación de servidores y clientes MCP
Un agente de IA usa un cliente MCP para comunicarse con sistemas externos. Un sistema externo, como un calendario, el correo electrónico o un CRM, debe estar disponible mediante 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.
Usemos ElevenLabs como ejemplo para entender la arquitectura de 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 activos del sistema externo.
El servidor MCP alojado por ElevenLabs ofrece a Claude y otros asistentes de IA acceso a herramientas de gestión para sus agentes de ElevenLabs. El servidor está disponible en:
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, y auditar su rendimiento con prompts sencillos en lenguaje natural.
Prompts de ejemplo
- «Crea un agente de atención al cliente para nuestro portal de comercio electrónico. Debe mantener un tono profesional pero positivo».
- «Duplica mi agente de atención 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 encuentra dentro de un host MCP, y un host puede tener varias conexiones cliente-servidor MCP. En el 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 entender 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. Así puedes conectar tu agente a cientos de herramientas y servicios diferentes.
Imagina, por ejemplo, que estás creando un agente de atención al cliente de ElevenLabs. Quieres que acceda de forma segura a los datos de cuenta de tus clientes en Salesforce para poder responderles preguntas relevantes. 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 en 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 similar al permitir la comunicación entre sistemas cliente y servidor, pero debes codificar de forma fija la mayoría de los parámetros en una estructura básica de solicitud y respuesta. Esto funciona bien al conectar sistemas de software convencionales, pero no resulta práctico para workflows complejos basados en IA, principalmente por el problema MxN ya mencionado.
En lugar de crear rutas de API codificadas de forma fija donde 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.
Capacidad y dimensión | API tradicionales | Model Context Protocol (MCP) |
Público principal | Desarrolladores y sistemas de software convencionales | LLM, agentes autónomos y plataformas host de IA |
Interacciones | Solicitud y respuesta fijas | Selecciones dinámicas de herramientas y recursos |
Configuración de parámetros | Asignación manual de parámetros codificada de forma fija | Esquemas JSON autodescriptivos detectados durante la ejecución |
Escalabilidad de la integración | MxN | M+N |
Consciencia del contexto | Baja; los modelos solo ven los datos devueltos por la ruta de API | Alta; proporciona recursos y estados estructurados a la ventana de contexto del modelo |
Adaptabilidad del workflow | Desarrolladores deben escribir código nuevo para cada nuevo recorrido de usuario | Los modelos crean consultas sofisticadas de varios pasos para situaciones nuevas |
Principales ventajas de usar MCP en integraciones de IA
El lanzamiento del Model Context Protocol ha abierto un amplio abanico de nuevas funcionalidades y capacidades para agentes de IA.
Ha aportado varias ventajas concretas:
- Estandarización
- Descubrimiento de herramientas y flexibilidad de consulta
- Mejor automatización con IA
- Comportamiento agéntico sofisticado
- Mayor precisión en las respuestas
Veamos cada una más en detalle.
Estandarización
Antes de MCP, conectar LLM a sistemas externos era posible, pero requería mucho trabajo. Tenías que 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 en el descubrimiento de herramientas y las consultas
Antes, necesitabas codificar de forma fija las rutas de API para cada conexión externa que un agente de IA debía realizar. Si un desarrollador añadía un campo a una base de datos, tenías que reconstruir la API para que funcionara.
MCP permite a agentes descubrir recursos externos durante la ejecución. Es decir, los recursos existen y, cuando un agente los necesita, puede descubrir qué hay 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 incluido en su conjunto de datos de entrenamiento y no tienen forma de interactuar con el mundo exterior. MCP les permite 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, estas capacidades solo ofrecían acceso limitado a herramientas externas. Al ser 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, revisar el calendario para ver horas disponibles y enviar después un correo al cliente para proponer una franja para una llamada de seguimiento.
Mayor precisión en las respuestas
Por su naturaleza, los modelos de lenguaje de gran tamaño a veces pueden alucinar respuestas. Son motores de predicción que generan la respuesta más probable según la información contextual que reciben. Si le haces a un LLM una pregunta cuya respuesta depende de información en tiempo real, es más probable que obtengas una respuesta alucinada si no existen las protecciones adecuadas.
El protocolo MCP permite a los LLM conectarse a repositorios de datos y herramientas del mundo real que proporcionan la información en directo que necesitan para generar respuestas precisas.
Aplicaciones de MCP y casos de uso reales
El Model Context Protocol es un puente estándar que agentes de IA pueden utilizar para comunicarse con cualquier número de sistemas externos.
Así puedes usar MCP en distintos sectores y workflows reales.
Configuración de 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 mediante una interfaz de chat en lenguaje natural.
Asistentes de programación con conocimiento del contexto
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 por medios convencionales.
Los entornos de desarrollo conectados a MCP pueden obtener información de repositorios relevantes para que tus asistentes de programación comprendan el contexto real en el que crean 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 una llamada
Antes de que los modelos de lenguaje de gran tamaño ofrecieran una interacción más natural, los bots de voz convencionales tenían que seguir guiones rígidos basados en diagramas de flujo para interactuar con clientes. Tampoco podían hacerlo utilizando datos en tiempo real.
Ahora, los bots conversacionales pueden usar MCP para llamar a sistemas backend y obtener la información de cuenta necesaria para procesar las solicitudes de clientes. Pueden hacerlo en tiempo real, durante una conversación con un cliente cuando sea necesario.
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