Qué es MCP y cómo conecta los agentes IA con herramientas externas

Si te preguntas qué es MCP, el Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite conectar aplicaciones de inteligencia artificial con herramientas, servicios externos y fuentes de información mediante un sistema de comunicación común.

Su objetivo es facilitar que los modelos de lenguaje puedan trabajar con información y funcionalidades que no forman parte de sus conocimientos internos.

Por ejemplo, un agente de inteligencia artificial puede necesitar consultar documentos, recuperar información de una base de datos o utilizar una herramienta para completar una tarea. MCP proporciona una forma estandarizada de conectar la aplicación que ejecuta el agente con esos recursos.

En lugar de desarrollar una integración completamente diferente para cada herramienta, los desarrolladores pueden utilizar MCP como protocolo común, siempre que las aplicaciones y los servicios correspondientes sean compatibles.

Esta característica resulta especialmente interesante para construir agentes IA capaces de combinar modelos de lenguaje, información externa y herramientas especializadas.

1. Qué significa MCP o Model Context Protocol

Las siglas MCP corresponden a Model Context Protocol, que podemos traducir como protocolo de contexto para modelos.

Se trata de un estándar de comunicación diseñado para facilitar la interacción entre aplicaciones de inteligencia artificial y sistemas externos.

Para comprender su utilidad, debemos recordar que un modelo de lenguaje no dispone automáticamente de acceso a nuestros archivos, aplicaciones o bases de datos.

Aunque puede generar respuestas a partir de la información que recibe, necesita mecanismos adicionales para consultar datos actualizados o interactuar con herramientas externas.

MCP establece una forma común de ofrecer esas capacidades a las aplicaciones compatibles.

Por ejemplo, una aplicación puede conectarse a un servidor MCP que proporcione acceso controlado a determinados documentos. De esta manera, el modelo podrá recibir información relevante para responder a una consulta, siempre bajo las condiciones y los permisos establecidos.

2. Qué problema resuelve MCP

Tradicionalmente, conectar una aplicación de inteligencia artificial con diferentes servicios externos puede requerir múltiples integraciones.

Imaginemos que queremos desarrollar un agente capaz de consultar documentos, recuperar información de una base de datos y utilizar una herramienta de búsqueda.

Cada sistema puede disponer de su propia API, sus mecanismos de autenticación y sus formatos de comunicación.

El desarrollador necesita comprender estas diferencias y programar las conexiones correspondientes.

MCP pretende simplificar parte de este proceso mediante un protocolo compartido.

Así, una aplicación compatible puede utilizar una interfaz estandarizada para descubrir las capacidades que ofrece un servidor MCP e interactuar con ellas.

Esto no significa que desaparezca todo el trabajo de integración. Los servidores deben conectarse correctamente con los servicios correspondientes y seguir gestionando la autenticación, los permisos y los posibles errores.

Sin embargo, disponer de un protocolo común facilita la reutilización de determinadas integraciones entre diferentes aplicaciones de inteligencia artificial.

3. La relación entre MCP, las APIs y los modelos de lenguaje

Para entender correctamente MCP, debemos diferenciar tres conceptos.

Los modelos de lenguaje procesan instrucciones e información para generar respuestas. Dependiendo de sus capacidades, también pueden proponer la utilización de herramientas.

Las APIs permiten que diferentes aplicaciones intercambien información y utilicen funcionalidades ofrecidas por otros sistemas.

MCP establece una forma estandarizada de conectar aplicaciones de inteligencia artificial con herramientas y fuentes de información.

Estos elementos pueden trabajar conjuntamente.

Por ejemplo, un servidor MCP puede utilizar internamente una API para consultar un servicio externo. La aplicación que ejecuta el agente se comunica con el servidor MCP y proporciona al modelo los resultados necesarios para completar su tarea.

Por tanto, MCP no sustituye necesariamente a las APIs ni a los modelos de lenguaje. Puede utilizar ambos elementos como parte de una arquitectura más amplia.

4. Qué podemos conectar mediante MCP

MCP permite que los servidores compatibles ofrezcan diferentes capacidades a las aplicaciones de inteligencia artificial.

Entre sus componentes principales encontramos las herramientas, los recursos y los prompts.

Las herramientas permiten ejecutar funciones o recuperar información mediante operaciones definidas.

Los recursos proporcionan contenidos que la aplicación puede utilizar como contexto, como documentos o información estructurada.

Los prompts ofrecen plantillas de instrucciones que pueden facilitar determinadas interacciones.

Estas capacidades permiten desarrollar diferentes integraciones.

Por ejemplo, podemos crear un servidor MCP que proporcione acceso a documentos de un proyecto, ofrezca funciones para consultar información y facilite instrucciones predefinidas para analizar los resultados.

Sin embargo, debemos recordar que la disponibilidad de cada función depende de las características del servidor y de las capacidades que admita la aplicación utilizada.

5. Por qué MCP es importante para los agentes IA

Los agentes de inteligencia artificial necesitan combinar diferentes componentes para realizar tareas que van más allá de generar una respuesta de texto.

Un agente puede interpretar una solicitud, identificar la información necesaria, utilizar herramientas autorizadas y preparar un resultado.

MCP facilita la conexión entre la aplicación que coordina el agente y determinadas herramientas o fuentes de información externas.

Por ejemplo, un agente encargado de preparar informes podría conectarse a un servidor MCP que permita consultar documentos y recuperar información relevante.

La aplicación se encargaría de gestionar la comunicación, comprobar las autorizaciones y proporcionar al modelo los resultados obtenidos.

Esto permite desarrollar arquitecturas más modulares, en las que podemos incorporar determinadas capacidades sin tener que rediseñar completamente la comunicación con cada herramienta.

No obstante, utilizar MCP no convierte automáticamente una aplicación en un agente autónomo.

La planificación, la supervisión y el control de las operaciones siguen dependiendo del diseño del sistema.

6. Un ejemplo sencillo para comprender MCP

Imaginemos que desarrollamos un asistente de inteligencia artificial para consultar los documentos internos de una empresa.

El usuario pregunta qué tareas están pendientes en un determinado proyecto.

Para responder correctamente, el asistente necesita acceder a información que no forma parte de los conocimientos del modelo de lenguaje.

Podemos utilizar una aplicación compatible con MCP y conectarla a un servidor que ofrezca acceso autorizado a los documentos del proyecto.

El funcionamiento general sería el siguiente:

1. El usuario realiza una pregunta al asistente.
2. La aplicación identifica las capacidades disponibles a través del servidor MCP.
3. El modelo puede solicitar la utilización de una herramienta adecuada, si la aplicación y el modelo admiten esa función.
4. La aplicación comprueba los permisos y gestiona la solicitud.
5. El servidor MCP utiliza los mecanismos necesarios para recuperar la información autorizada.
6. La aplicación proporciona los resultados al modelo de lenguaje.
7. El modelo prepara una respuesta utilizando la información recibida.

Este ejemplo muestra cómo MCP puede facilitar el acceso a información externa sin que el modelo tenga que conectarse directamente a todos los sistemas utilizados.

También demuestra la importancia de establecer controles de acceso y verificar los resultados antes de utilizarlos.

7. MCP como parte del ecosistema de inteligencia artificial

MCP forma parte de un ecosistema tecnológico en el que encontramos modelos de lenguaje, APIs, plataformas de automatización, bases de datos y herramientas especializadas.

Cada componente cumple una función diferente.

Los modelos procesan la información, las APIs permiten comunicarse con servicios externos y MCP facilita determinadas conexiones estandarizadas entre aplicaciones de inteligencia artificial y sistemas que ofrecen herramientas o recursos.

Por ejemplo, podemos desarrollar un agente que utilice un modelo de lenguaje accesible mediante OpenRouter y una aplicación compatible con MCP para conectarse a herramientas externas.

En este caso, OpenRouter facilitaría el acceso al modelo, mientras que MCP permitiría establecer las conexiones compatibles con los servidores correspondientes.

La aplicación del agente coordinaría ambos componentes y controlaría las operaciones.

Comprender estas diferencias nos ayudará a diseñar aplicaciones de inteligencia artificial más flexibles y a seleccionar las tecnologías adecuadas para cada proyecto.

Documentación oficial de Model Context Protocol

Cómo funciona MCP: arquitectura y componentes principales

Para comprender cómo funciona MCP, debemos conocer su arquitectura y los componentes que intervienen en la comunicación entre una aplicación de inteligencia artificial y los servicios externos.

MCP utiliza una arquitectura en la que las aplicaciones pueden establecer conexiones con servidores que ofrecen herramientas, recursos y otras capacidades.

Sus tres elementos fundamentales son el host, el cliente MCP y el servidor MCP.

Aunque cada uno desempeña una función diferente, trabajan conjuntamente para permitir que una aplicación de inteligencia artificial acceda a información y utilice herramientas externas mediante un protocolo común.

1. El host MCP: la aplicación que coordina el sistema

El host es la aplicación de inteligencia artificial desde la que interactúa el usuario y que incorpora las conexiones MCP.

Puede tratarse de un asistente, una aplicación de escritorio, un entorno de desarrollo o una plataforma que utiliza modelos de lenguaje.

Su función consiste en coordinar el funcionamiento general de la aplicación y gestionar las conexiones con los servidores MCP.

Por ejemplo, imaginemos que utilizamos un asistente de inteligencia artificial para consultar documentos y preparar informes.

En este caso, el asistente actuaría como host y podría establecer conexiones con diferentes servidores MCP para acceder a las capacidades que necesita.

El host también es responsable de aplicar las políticas de seguridad correspondientes y determinar cómo se incorporan los resultados externos al contexto del modelo.

Es importante recordar que el host no tiene por qué ejecutar directamente todas las herramientas. Puede delegar determinadas operaciones en los servidores MCP conectados.

2. El cliente MCP: el componente que establece la comunicación

El cliente MCP es el componente que mantiene la comunicación entre el host y un servidor MCP.

Normalmente, el host crea un cliente para cada conexión con un servidor.

De esta manera, una misma aplicación puede conectarse a diferentes servidores mediante clientes independientes.

Por ejemplo, un asistente podría disponer de un cliente conectado a un servidor de documentos y otro conectado a un servidor que ofrece herramientas de consulta.

Cada cliente gestiona la comunicación correspondiente mediante el protocolo MCP.

Entre sus funciones encontramos establecer la conexión, intercambiar mensajes y gestionar las operaciones admitidas por el servidor.

Esta organización permite separar las conexiones y facilita la incorporación de nuevas capacidades.

Sin embargo, debemos recordar que el cliente MCP es un componente técnico de la aplicación y no debe confundirse con el usuario que realiza las solicitudes.

3. El servidor MCP: donde se ofrecen las herramientas y los recursos

El servidor MCP es el componente que pone determinadas capacidades a disposición de las aplicaciones compatibles.

Estas capacidades pueden incluir herramientas, recursos y prompts.

Por ejemplo, un servidor puede ofrecer una herramienta para buscar información en una base de datos, un recurso que proporciona documentos o una plantilla de instrucciones para realizar una tarea.

Cuando recibe una solicitud compatible, el servidor ejecuta la operación correspondiente o proporciona la información solicitada.

En algunos casos, el servidor MCP utiliza internamente otras APIs para comunicarse con servicios externos.

Esto permite que una aplicación utilice una interfaz MCP común sin tener que implementar directamente todas las conexiones particulares de esos servicios.

No obstante, el servidor sigue necesitando los permisos y las credenciales que correspondan para acceder a los sistemas con los que trabaja.

Además, las capacidades disponibles dependen de cada implementación. No todos los servidores MCP ofrecen las mismas funciones.

4. Cómo se comunican los componentes de MCP

Una vez identificados los componentes principales, debemos comprender cómo intercambian información.

MCP utiliza mensajes estructurados y mecanismos de transporte que permiten establecer la comunicación entre clientes y servidores.

Los mensajes del protocolo utilizan JSON-RPC, un formato que permite representar solicitudes, respuestas y notificaciones.

Por su parte, los mecanismos de transporte determinan cómo se envían esos mensajes.

Entre las opciones utilizadas encontramos:

Comunicación local mediante stdio

Permite intercambiar mensajes mediante la entrada y la salida estándar de un proceso.

Resulta útil cuando una aplicación ejecuta un servidor MCP localmente y establece una conexión directa con él.

Comunicación mediante HTTP

Permite establecer conexiones con servidores MCP accesibles mediante infraestructura HTTP.

En implementaciones compatibles se utiliza Streamable HTTP, aunque debemos tener en cuenta la versión del protocolo y las características de los componentes utilizados.

La elección del transporte depende de la arquitectura del proyecto, de las capacidades de las aplicaciones y de las condiciones de seguridad necesarias.

En ambos casos, el objetivo es facilitar el intercambio de mensajes entre el cliente y el servidor mediante el protocolo MCP.

5. El proceso de conexión y descubrimiento de capacidades

Antes de utilizar las herramientas de un servidor MCP, la aplicación necesita establecer una comunicación compatible.

Los detalles de este proceso dependen de la versión del protocolo y de la implementación utilizada.

En términos generales, el cliente establece una conexión con el servidor y utiliza los mecanismos correspondientes para identificar las capacidades disponibles.

Por ejemplo, puede obtener información sobre las herramientas que ofrece el servidor y las operaciones que admite.

Cada herramienta dispone de una descripción y de una estructura que permite conocer los argumentos necesarios para utilizarla.

La aplicación puede proporcionar esta información al modelo de lenguaje para que identifique las herramientas disponibles durante una tarea.

Sin embargo, descubrir una herramienta no significa que deba ejecutarse automáticamente.

El host debe aplicar las autorizaciones, las validaciones y los controles establecidos antes de realizar operaciones externas.

Esta separación resulta especialmente importante cuando las herramientas pueden acceder a información confidencial o modificar datos.

6. Ejemplo práctico: cómo viaja una solicitud por MCP

Imaginemos que desarrollamos un asistente de inteligencia artificial que permite consultar información almacenada en una base de datos empresarial.

El asistente utiliza un modelo de lenguaje y dispone de una conexión con un servidor MCP que ofrece una herramienta de consulta.

El funcionamiento podría organizarse de la siguiente manera:

1. El usuario solicita al asistente información sobre un determinado proyecto.
2. El host recibe la petición y prepara el contexto necesario para el modelo de lenguaje.
3. La aplicación identifica las herramientas disponibles mediante su conexión MCP.
4. El modelo puede solicitar la utilización de una herramienta de consulta.
5. El host comprueba que la operación está autorizada.
6. El cliente MCP transmite la solicitud al servidor correspondiente.
7. El servidor ejecuta la operación permitida y devuelve los resultados.
8. El cliente recibe la respuesta y la proporciona al host.
9. La aplicación incorpora la información recuperada al contexto del modelo.
10. El modelo genera una respuesta que el asistente presenta al usuario.

Este ejemplo muestra cómo los diferentes componentes trabajan conjuntamente.

El modelo de lenguaje interpreta las instrucciones, el host coordina las operaciones, el cliente establece la comunicación y el servidor MCP proporciona acceso a la herramienta.

También debemos recordar que el servidor puede utilizar una API tradicional para consultar la base de datos o el servicio correspondiente.

Por tanto, MCP facilita la comunicación entre determinados componentes, pero no sustituye necesariamente a las tecnologías que utilizan los sistemas externos.

7. Ventajas de una arquitectura MCP modular

La separación entre host, clientes y servidores permite organizar las conexiones de forma modular.

Esta característica puede resultar especialmente interesante cuando desarrollamos aplicaciones que necesitan acceder a diferentes herramientas y fuentes de información.

Entre sus principales posibilidades encontramos:

7.1.- Reutilización de integraciones

Un servidor MCP compatible puede ofrecer sus capacidades a diferentes aplicaciones, siempre que estas admitan los mecanismos necesarios.

7.2.- Separación de responsabilidades

El host coordina la aplicación, los clientes gestionan las conexiones y los servidores proporcionan las capacidades externas.

7.3.- Incorporación de nuevas herramientas

Podemos ampliar determinadas funcionalidades mediante nuevos servidores sin tener que rediseñar por completo todas las conexiones existentes.

7.4.- Organización de los permisos

La arquitectura permite establecer controles diferenciados para determinadas conexiones y operaciones, aunque la seguridad depende de cómo se implementen.

7.5.- Compatibilidad entre componentes

El protocolo común facilita la comunicación entre aplicaciones y servidores compatibles, teniendo siempre en cuenta las versiones y las capacidades admitidas.

En definitiva, la arquitectura MCP proporciona una estructura común para conectar aplicaciones de inteligencia artificial con herramientas y fuentes de información.

Comprender las funciones del host, el cliente y el servidor es fundamental antes de comenzar a desarrollar integraciones más avanzadas o utilizar MCP dentro de nuestros propios agentes IA.

Herramientas, recursos y prompts en MCP

Herramientas, recursos y prompts en MCP: qué son y cómo funcionan

Una de las características fundamentales de MCP es que permite a los servidores ofrecer diferentes capacidades a las aplicaciones de inteligencia artificial mediante un protocolo común.

Entre estas capacidades destacan tres elementos principales: las herramientas (Tools), los recursos (Resources) y las plantillas de instrucciones (Prompts).

Aunque pueden utilizarse conjuntamente, cada uno cumple una función diferente.

Las herramientas permiten realizar operaciones, los recursos proporcionan información y los prompts facilitan instrucciones reutilizables.

Comprender estas diferencias es importante para diseñar agentes de inteligencia artificial capaces de consultar información, interactuar con servicios externos y ejecutar tareas de forma controlada.

1. Qué son las herramientas o Tools en MCP

Las herramientas son funciones que un servidor MCP pone a disposición de las aplicaciones compatibles.

Permiten realizar operaciones específicas, como consultar una base de datos, efectuar cálculos, buscar información o interactuar con una API externa.

Por ejemplo, podemos desarrollar un servidor MCP que ofrezca una herramienta para consultar las condiciones meteorológicas de una ciudad.

Cuando un usuario solicita información sobre el tiempo, el modelo de lenguaje puede identificar esa herramienta como una opción adecuada.

Si la aplicación permite su utilización, el cliente MCP envía la solicitud al servidor, que ejecuta la operación correspondiente y devuelve los resultados.

Una herramienta suele incluir un nombre, una descripción y un esquema que especifica los argumentos necesarios para utilizarla.

Esta información permite que las aplicaciones y los modelos compatibles comprendan qué función realiza y cómo solicitar su ejecución.

Sin embargo, disponer de una herramienta no significa que el modelo tenga autorización ilimitada para utilizarla.

La aplicación debe aplicar los permisos, las validaciones y los mecanismos de supervisión correspondientes.

2. Qué son los recursos o Resources en MCP

Los recursos permiten que un servidor MCP proporcione información que una aplicación puede utilizar como contexto.

A diferencia de las herramientas, cuya finalidad principal consiste en ejecutar una función, los recursos están orientados a ofrecer contenido.

Por ejemplo, un servidor MCP podría proporcionar acceso a documentos, archivos de configuración o información estructurada.

Cada recurso dispone de un identificador URI que permite localizarlo y solicitar su contenido.

También pueden existir plantillas de recursos que permiten construir identificadores a partir de determinados parámetros.

Imaginemos que desarrollamos un asistente encargado de responder preguntas sobre la documentación de un proyecto.

Podemos configurar un servidor MCP que exponga determinados documentos como recursos.

La aplicación podrá recuperar el contenido autorizado e incorporarlo al contexto del modelo cuando resulte necesario.

Esto permite proporcionar información específica sin incluir permanentemente todos los documentos en cada conversación.

No obstante, debemos comprobar que los recursos ofrecidos contienen información apropiada para el usuario y que la aplicación dispone de los permisos necesarios para acceder a ellos.

3. Qué son los prompts o plantillas de instrucciones

Los prompts de MCP son plantillas reutilizables que permiten preparar mensajes destinados a los modelos de lenguaje.

Su finalidad consiste en facilitar determinadas interacciones mediante instrucciones previamente definidas.

Por ejemplo, podemos crear una plantilla para resumir documentos, analizar información o revisar fragmentos de código.

En lugar de escribir repetidamente las mismas instrucciones, el usuario puede seleccionar una plantilla disponible en una aplicación compatible.

Algunas plantillas también admiten argumentos que permiten personalizar su contenido.

Imaginemos que disponemos de un prompt denominado «Resumir documento».

La plantilla podría solicitar el contenido del documento y el tipo de resumen que queremos obtener.

Una vez proporcionados los argumentos necesarios, la aplicación recupera los mensajes preparados y los incorpora a la conversación.

De esta manera, los prompts permiten organizar instrucciones frecuentes y facilitar determinadas tareas.

Sin embargo, una plantilla no ejecuta por sí misma herramientas externas ni garantiza la exactitud de las respuestas generadas.

Su función principal consiste en proporcionar instrucciones estructuradas para una interacción.

4. Diferencias entre herramientas, recursos y prompts

Aunque las tres capacidades pueden formar parte de un mismo servidor MCP, resulta importante distinguir sus funciones.

Herramientas: realizar operaciones

Las herramientas permiten ejecutar funciones y, cuando corresponde, interactuar con servicios externos.

Por ejemplo, consultar una API, realizar un cálculo o actualizar un registro autorizado.

Recursos: proporcionar información

Los recursos permiten recuperar contenidos que pueden utilizarse como contexto.

Por ejemplo, un documento, un archivo de configuración o información procedente de una fuente determinada.

Prompts: preparar instrucciones

Los prompts ofrecen plantillas reutilizables para organizar determinadas interacciones con el modelo.

Por ejemplo, una plantilla para resumir documentos o preparar un informe.

En términos generales, las herramientas suelen estar orientadas a las operaciones que solicita el modelo, los recursos a la información que gestiona la aplicación y los prompts a las instrucciones que selecciona el usuario.

Esta distinción describe su funcionamiento habitual, aunque cada aplicación puede ofrecer diferentes mecanismos de interacción y supervisión.

Para profundizar en estas diferencias, puedes consultar la documentación oficial de los SDK de MCP, donde se explica cómo implementar herramientas, recursos y prompts

5. Cómo descubre y utiliza estas capacidades una aplicación

Cuando una aplicación establece una conexión con un servidor MCP, puede consultar las capacidades que este ofrece.

Dependiendo de las características del servidor, podrá descubrir herramientas, recursos y prompts.

Cada tipo de capacidad dispone de mecanismos específicos para consultar sus elementos disponibles y solicitar su utilización.

Por ejemplo, una aplicación puede obtener la lista de herramientas de un servidor y conocer los argumentos que necesita cada una.

También puede recuperar la lista de recursos disponibles o consultar las plantillas de instrucciones ofrecidas.

Una vez descubiertas estas capacidades, la aplicación decide cómo presentarlas al usuario y cómo incorporarlas al funcionamiento del modelo.

No todas las aplicaciones muestran los mismos elementos ni permiten utilizarlos de idéntica manera.

Además, algunas operaciones pueden requerir autorizaciones adicionales o estar restringidas por la configuración del servidor.

Por tanto, la compatibilidad con MCP no garantiza que todas las capacidades de cualquier servidor estén disponibles en todas las aplicaciones.

6. Ejemplo práctico: combinar Tools, Resources y Prompts

Imaginemos que desarrollamos un agente de inteligencia artificial encargado de preparar informes sobre proyectos empresariales.

Queremos que pueda consultar documentos, recuperar información actualizada y utilizar una estructura común para elaborar los informes.

Podemos diseñar un servidor MCP que ofrezca las siguientes capacidades.

Un recurso para consultar documentación

El servidor proporciona acceso autorizado a determinados documentos del proyecto.

La aplicación recupera la información necesaria y la incorpora al contexto del modelo.

Una herramienta para consultar tareas pendientes

El servidor ofrece una función que permite consultar las tareas registradas en un sistema externo.

Cuando resulta necesario, el modelo puede solicitar su utilización y la aplicación gestiona la operación.

Un prompt para preparar informes

El servidor ofrece una plantilla con las instrucciones y la estructura que deben seguir los informes.

El usuario selecciona la plantilla y proporciona los parámetros necesarios.

El proceso completo podría organizarse de la siguiente manera:

1. El usuario selecciona la plantilla para preparar un informe.
2. La aplicación recupera el prompt y obtiene las instrucciones correspondientes.
3. La aplicación incorpora los documentos autorizados mediante los recursos disponibles.
4. El modelo identifica si necesita consultar información adicional.
5. Si procede, solicita la utilización de una herramienta.
6. La aplicación comprueba los permisos y ejecuta la solicitud mediante el cliente MCP.
7. El servidor devuelve los resultados de la operación.
8. El modelo utiliza la información recibida para preparar el informe.
9. El usuario revisa el contenido antes de almacenarlo o compartirlo.

Este ejemplo demuestra cómo las tres capacidades pueden complementarse dentro de una misma aplicación.

Los recursos proporcionan información, las herramientas permiten realizar operaciones y los prompts ayudan a estructurar determinadas tareas.

7. Buenas prácticas al utilizar las capacidades de MCP

Cuando desarrollamos aplicaciones o agentes que utilizan servidores MCP, debemos prestar atención tanto a la funcionalidad como a la seguridad.

Una herramienta mal configurada podría ejecutar operaciones no deseadas. Del mismo modo, un recurso podría proporcionar información que el usuario no está autorizado a consultar.

También debemos considerar que las instrucciones procedentes de fuentes externas pueden contener información incorrecta o intentar modificar el comportamiento previsto del agente.

Por ello, conviene adoptar determinadas precauciones.

7.1.- Definir claramente las herramientas

Cada herramienta debe disponer de una descripción comprensible y de argumentos bien definidos.

7.2.- Aplicar permisos específicos

Las aplicaciones y los servidores deben comprobar qué operaciones están autorizadas y qué información puede consultar cada usuario.

7.3.- Validar los argumentos

Antes de ejecutar una herramienta, debemos comprobar que los datos recibidos cumplen los requisitos establecidos.

7.4.- Controlar el acceso a los recursos

Los documentos y las fuentes de información deben estar sujetos a las políticas de acceso correspondientes.

7.5.- Revisar las instrucciones externas

Los prompts y los contenidos recuperados no deben considerarse automáticamente fiables. Es necesario mantener una separación adecuada entre las instrucciones autorizadas y la información procedente de fuentes externas.

7.6.- Supervisar las operaciones importantes

Las acciones que puedan modificar información, enviar comunicaciones o producir consecuencias relevantes deben contar con mecanismos de autorización y supervisión.

En definitiva, las herramientas, los recursos y los prompts constituyen tres elementos fundamentales para comprender las posibilidades de MCP.

Su utilización conjunta permite desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial más flexibles, siempre que se establezcan los controles necesarios y se compruebe la compatibilidad de los diferentes componentes.

Cómo empezar a utilizar MCP: conectar un servidor y comprobar su funcionamiento

Después de conocer la arquitectura y las capacidades de MCP, el siguiente paso consiste en comprender cómo podemos utilizarlo en un entorno real.

Para comenzar, no necesitamos desarrollar un agente de inteligencia artificial completo ni contratar un servidor externo.

Podemos realizar una prueba local utilizando un servidor MCP sencillo y una herramienta que permita conectarnos a él.

En este ejemplo utilizaremos MCP Inspector, una aplicación que permite explorar las capacidades de los servidores MCP, ejecutar sus herramientas y comprobar las respuestas que proporcionan.

El objetivo es comprender el proceso de conexión y familiarizarnos con los componentes que posteriormente podremos integrar en nuestros agentes IA.

1. Qué necesitamos para empezar con MCP

Antes de realizar nuestra primera conexión, necesitamos disponer de un entorno adecuado.

Los requisitos concretos dependen del servidor MCP que queramos utilizar y de la aplicación desde la que vayamos a establecer la conexión.

Para este ejemplo necesitaremos:

• Un ordenador con Windows, macOS o Linux.
• Una instalación de Node.js y npm que incluya el comando npx.
• Acceso a una terminal o consola de comandos.
• Conexión a Internet para descargar los paquetes necesarios.
• MCP Inspector, que utilizaremos para probar la conexión.

No es necesario contratar servicios externos ni facilitar credenciales personales para realizar esta primera prueba.

Utilizaremos un servidor MCP de ejemplo que trabaja con una carpeta local.

2. Qué es MCP Inspector y para qué sirve

MCP Inspector es una herramienta de desarrollo que permite conectarse a servidores MCP y examinar sus capacidades.

Resulta especialmente útil para aprender cómo funciona el protocolo y comprobar que un servidor responde correctamente.

Mediante su interfaz podemos explorar las herramientas disponibles, consultar sus descripciones, introducir argumentos y observar los resultados de las operaciones.

También permite inspeccionar otras capacidades, como recursos y prompts, cuando el servidor correspondiente las ofrece.

Su principal ventaja es que podemos comprobar el funcionamiento de un servidor sin necesidad de desarrollar previamente una aplicación de inteligencia artificial que actúe como host.

Por ejemplo, podemos utilizar MCP Inspector para conectarnos a un servidor local y comprobar si ofrece una herramienta para consultar determinados archivos.

Esto facilita la detección de problemas antes de incorporar el servidor a un proyecto más complejo.

3. Preparar un servidor MCP local de ejemplo

Para nuestra primera prueba utilizaremos un servidor MCP que permite realizar operaciones autorizadas sobre archivos y carpetas.

Este tipo de servidor es útil para comprender cómo una aplicación puede acceder a recursos almacenados en nuestro ordenador.

En primer lugar, debemos crear una carpeta específica para las pruebas.

Podemos llamarla pruebas-mcp y guardar dentro un archivo de texto que contenga información ficticia.

Por ejemplo, podemos crear un archivo denominado proyecto.txt con el siguiente contenido:

Proyecto: Directorio de agentes IA.

Objetivo: Publicar artículos educativos sobre modelos de lenguaje, APIs y agentes de inteligencia artificial.

Estado: Proyecto en desarrollo.

Es importante utilizar únicamente información de prueba y evitar documentos personales, contraseñas o archivos confidenciales.

A continuación, abriremos una terminal y utilizaremos MCP Inspector para iniciar el servidor de ejemplo.

4. Conectar MCP Inspector con el servidor

Una vez preparada nuestra carpeta de pruebas, podemos iniciar MCP Inspector.

Para ello, abrimos la terminal y ejecutamos el siguiente comando:

npx -y @modelcontextprotocol/inspector

La herramienta iniciará un entorno de inspección y mostrará una dirección local que podremos abrir desde nuestro navegador.

Dentro de MCP Inspector debemos configurar una conexión mediante el transporte STDIO.

En el campo correspondiente al comando, introducimos:

npx

En los argumentos, indicamos:

-y @modelcontextprotocol/server-filesystem RUTA_DE_LA_CARPETA

Debemos sustituir RUTA_DE_LA_CARPETA por la ruta absoluta de nuestra carpeta de pruebas.

Por ejemplo, en un sistema Windows podría utilizarse una ruta como C:\pruebas-mcp, mientras que en Linux o macOS la ruta dependerá de la ubicación elegida.

El servidor de ejemplo recibirá esa ruta y la utilizará para determinar qué carpeta puede gestionar.

Una vez introducidos los datos, pulsamos el botón de conexión de MCP Inspector.

Si todo está configurado correctamente, la aplicación establecerá una comunicación con el servidor.

5. Descubrir las herramientas disponibles

Cuando la conexión se establece correctamente, podemos explorar las capacidades que ofrece el servidor.

Para ello, accedemos a la sección de herramientas de MCP Inspector.

La aplicación solicitará al servidor la información necesaria para identificar las herramientas disponibles.

En un servidor de archivos, podemos encontrar funciones relacionadas con la consulta de directorios, la lectura de documentos y otras operaciones sobre archivos.

La lista concreta dependerá de la versión del servidor y de su configuración.

Cada herramienta dispone de una descripción que explica su finalidad y de un esquema que define los argumentos que necesita.

Por ejemplo, una herramienta de lectura de archivos puede requerir que indiquemos la ruta del documento que queremos consultar.

Esta información permite comprender cómo una aplicación compatible puede descubrir las capacidades del servidor y utilizarlas posteriormente.

6. Ejecutar nuestra primera herramienta MCP

Una vez identificadas las herramientas disponibles, podemos realizar nuestra primera prueba.

Buscaremos una herramienta que permita consultar el contenido de un archivo.

Seleccionamos esa herramienta e introducimos la ruta del documento de prueba que hemos creado anteriormente.

Después, ejecutamos la operación desde MCP Inspector.

El cliente enviará la solicitud al servidor MCP, que comprobará la operación y tratará de recuperar el contenido solicitado.

Si el archivo existe, la ruta es correcta y la operación está permitida, el servidor devolverá la información correspondiente.

MCP Inspector mostrará el resultado para que podamos comprobarlo.

De esta manera, habremos realizado una comunicación real entre un cliente y un servidor MCP.

También habremos comprobado cómo el servidor expone una herramienta y cómo podemos utilizarla mediante el protocolo.

Esta prueba no requiere que un modelo de lenguaje intervenga en la operación, ya que estamos ejecutando directamente la herramienta desde un entorno de desarrollo.

7. Cómo comprobar que MCP funciona correctamente

Después de realizar nuestra primera operación, conviene verificar que todos los componentes funcionan de la manera prevista.

En primer lugar, debemos comprobar que MCP Inspector establece la conexión con el servidor sin mostrar errores.

Después, podemos verificar que aparecen las herramientas disponibles y que sus descripciones corresponden a las funciones que esperamos encontrar.

A continuación, ejecutamos una herramienta sencilla y comprobamos que el servidor devuelve un resultado coherente.

También podemos realizar una prueba con una ruta inexistente para observar cómo responde el servidor cuando no puede completar una operación.

Si encontramos problemas, debemos revisar la instalación de Node.js, la disponibilidad del comando npx, la configuración del servidor y las rutas utilizadas.

Otro aspecto importante consiste en comprobar los permisos.

Un servidor de archivos no debería disponer de acceso indiscriminado a todo nuestro ordenador. Debemos limitar las carpetas autorizadas y utilizar información de prueba.

Finalmente, cuando terminemos, podemos cerrar MCP Inspector y detener los procesos que hayamos iniciado.

Esta primera experiencia nos permitirá comprender cómo conectar un servidor MCP, descubrir sus capacidades y comprobar su funcionamiento antes de incorporarlo a una aplicación de inteligencia artificial.

El siguiente paso será estudiar las precauciones de seguridad que debemos adoptar cuando utilizamos MCP para conectar agentes IA con herramientas y servicios externos.

Seguridad, permisos y limitaciones de MCP en los agentes IA

El protocolo MCP facilita la conexión entre aplicaciones de inteligencia artificial y herramientas externas. Sin embargo, estas conexiones también pueden introducir riesgos relacionados con la privacidad, el acceso a los datos y la ejecución de operaciones no autorizadas.

Imaginemos un agente IA que puede consultar documentos, acceder a una base de datos y enviar correos electrónicos. Aunque estas funciones resultan útiles, debemos establecer controles para evitar que el agente acceda a información confidencial o ejecute acciones que el usuario no ha autorizado.

Por este motivo, la seguridad debe formar parte del diseño de cualquier aplicación que utilice MCP.

El protocolo proporciona mecanismos de comunicación y contempla diferentes aspectos relacionados con la autorización, pero no garantiza por sí solo que una integración sea segura. La protección efectiva depende también de cómo se configuren las aplicaciones, los servidores y los servicios externos.

1. Por qué es importante la seguridad en MCP

Cuando utilizamos un modelo de lenguaje para generar respuestas, los principales riesgos pueden estar relacionados con la calidad de la información y el tratamiento de los datos.

Sin embargo, cuando conectamos ese modelo con herramientas externas, aparecen nuevas posibilidades y también nuevas responsabilidades.

Por ejemplo, una herramienta podría permitir consultar archivos, modificar registros, acceder a información empresarial o ejecutar operaciones en un servicio externo.

Si estas capacidades no están correctamente protegidas, una aplicación podría exponer información confidencial o realizar acciones no deseadas.

Además, los modelos de lenguaje pueden interpretar incorrectamente determinadas instrucciones o recibir contenido malicioso procedente de fuentes externas.

Por tanto, debemos diferenciar entre las operaciones que un agente puede solicitar y las operaciones que realmente está autorizado a ejecutar.

Esta separación es fundamental para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial fiables.

2. Control de acceso y permisos de los servidores MCP

Uno de los principios más importantes de la seguridad informática es conceder únicamente los permisos necesarios para realizar una tarea.

Este principio, conocido como mínimo privilegio, también debe aplicarse a los servidores MCP.

Por ejemplo, si desarrollamos un asistente que necesita consultar documentos, no deberíamos proporcionarle automáticamente permisos para modificar o eliminar esos archivos.

Del mismo modo, un servidor que permite consultar una base de datos no necesita necesariamente disponer de permisos administrativos.

Siempre que sea posible, conviene separar las herramientas de consulta de aquellas que permiten realizar modificaciones.

También debemos limitar el acceso a las carpetas, las bases de datos y los servicios que realmente necesita cada integración.

De esta manera, reducimos las consecuencias que podría tener una operación incorrecta o un posible problema de seguridad.

3. Autenticación y autorización: dos conceptos diferentes

Cuando conectamos aplicaciones de inteligencia artificial con servicios externos, debemos comprender la diferencia entre autenticación y autorización.

La autenticación permite comprobar la identidad de un usuario o de una aplicación.

La autorización determina qué operaciones puede realizar esa identidad y a qué recursos tiene permitido acceder.

Por ejemplo, un usuario puede identificarse correctamente en una aplicación empresarial, pero eso no significa que tenga autorización para consultar todos los documentos de la organización.

Esta diferencia también debe respetarse cuando utilizamos MCP.

En determinados escenarios, especialmente cuando trabajamos con servidores MCP remotos, podemos utilizar mecanismos de autorización basados en estándares como OAuth.

Sin embargo, los requisitos concretos dependen del transporte utilizado, del servidor y de la arquitectura de la aplicación.

No debemos asumir que todos los servidores MCP utilizan el mismo sistema de autenticación ni que una conexión establecida concede automáticamente acceso a todos los recursos.

4. El riesgo de las instrucciones maliciosas o prompt injection

Uno de los riesgos más relevantes al conectar agentes IA con información externa es la inyección de instrucciones, conocida como prompt injection.

Este problema aparece cuando un modelo recibe contenido que contiene instrucciones destinadas a alterar su comportamiento.

Por ejemplo, imaginemos que un agente utiliza MCP para consultar documentos de un proyecto.

Uno de esos documentos podría contener instrucciones maliciosas que intentan convencer al modelo de que ignore las indicaciones originales o utilice una herramienta para enviar información a un destino no autorizado.

Aunque el documento debería utilizarse únicamente como fuente de información, el modelo podría interpretar incorrectamente esas instrucciones.

Por ello, no debemos considerar automáticamente fiables los documentos, las páginas web ni los resultados obtenidos mediante herramientas externas.

Las aplicaciones deben mantener una separación adecuada entre las instrucciones autorizadas y la información que reciben de otras fuentes.

Además, las operaciones sensibles deben contar con controles independientes del modelo de lenguaje.

5. Cómo proteger las credenciales y los datos confidenciales

Muchos servidores MCP necesitan conectarse a servicios externos mediante claves de API, tokens de acceso u otros mecanismos de autenticación.

Estas credenciales permiten realizar determinadas operaciones y, por tanto, deben protegerse adecuadamente.

No es recomendable incluir claves privadas directamente en documentos, instrucciones destinadas al modelo o repositorios públicos.

Cuando resulte apropiado, podemos utilizar variables de entorno o sistemas especializados para gestionar secretos.

También debemos evitar proporcionar a los agentes información confidencial que no sea necesaria para completar sus tareas.

Por ejemplo, si un servidor MCP necesita consultar el estado de un proyecto, no debería recibir automáticamente acceso a todos los documentos empresariales.

Otra precaución consiste en revisar qué información se transmite a servicios externos.

Aunque un servidor MCP se ejecute localmente, puede utilizar internamente APIs remotas. Por tanto, debemos comprobar qué datos envía y a qué servicios se conecta.

6. Buenas prácticas para utilizar MCP de forma segura

Antes de incorporar un servidor MCP a nuestros agentes de inteligencia artificial, conviene adoptar una serie de medidas preventivas.

Utilizar servidores de confianza.

Debemos revisar la procedencia de los servidores MCP que instalamos, su documentación y los permisos que necesitan.

Aplicar el principio de mínimo privilegio.

Cada servidor debe disponer únicamente de los permisos necesarios para realizar sus funciones.

Solicitar confirmación para operaciones importantes.

Las acciones que puedan eliminar archivos, modificar información, enviar comunicaciones o realizar operaciones económicas deben contar con mecanismos adecuados de autorización.

Proteger las credenciales.

Las claves de API, los tokens y otros secretos deben almacenarse de forma segura y no deben incluirse innecesariamente en el contexto del modelo.

Validar las entradas y los resultados.

Debemos comprobar los argumentos que reciben las herramientas y tratar con precaución la información procedente de fuentes externas.

Mantener los componentes actualizados.

Es recomendable utilizar versiones compatibles y mantener actualizados los servidores MCP, las bibliotecas y las aplicaciones utilizadas.

Registrar y supervisar las operaciones.

Cuando resulte apropiado, podemos mantener registros de las operaciones realizadas para detectar errores, investigar incidentes y comprobar el funcionamiento del sistema, evitando almacenar información sensible innecesaria.

Estas medidas no eliminan todos los riesgos, pero ayudan a reducirlos.

7. Limitaciones de MCP que debemos conocer

Aunque MCP facilita la integración de herramientas y fuentes de información, también presenta limitaciones que debemos considerar.

En primer lugar, MCP es un protocolo de comunicación, no un sistema completo de inteligencia artificial.

Por sí solo, no proporciona capacidades de razonamiento, planificación ni autonomía a los agentes.

Estas funciones dependen de los modelos de lenguaje, las aplicaciones y los demás componentes utilizados.

En segundo lugar, la compatibilidad entre aplicaciones y servidores puede variar según las versiones del protocolo y las capacidades implementadas.

Por ejemplo, una aplicación puede admitir herramientas MCP, pero no ofrecer soporte para todas las demás funciones disponibles.

Otra limitación importante es la dependencia de los servicios externos.

Si un servidor MCP utiliza una API que deja de funcionar, presenta errores o modifica sus condiciones de acceso, las herramientas correspondientes también pueden verse afectadas.

Además, el protocolo no garantiza que la información proporcionada por un servidor sea correcta ni que las respuestas generadas por el modelo estén libres de errores.

Por último, MCP no sustituye las medidas tradicionales de seguridad informática.

La autenticación, los permisos, la protección de credenciales, la supervisión y las validaciones siguen siendo responsabilidades fundamentales de quienes desarrollan y administran las aplicaciones.

En definitiva, MCP proporciona una base común para conectar aplicaciones de inteligencia artificial con herramientas externas, pero debemos combinarlo con una arquitectura adecuada y controles de seguridad efectivos.

Comprender estas limitaciones nos permitirá utilizar el protocolo de forma responsable y desarrollar agentes IA mejor preparados para trabajar con información y servicios reales.

MCP y los agentes IA: integraciones y ejemplos prácticos

Los agentes de inteligencia artificial pueden utilizar modelos de lenguaje para interpretar instrucciones, analizar información y participar en la ejecución de tareas.

Sin embargo, para realizar operaciones que requieren información actualizada o acceso a servicios externos, necesitan mecanismos adicionales que les permitan comunicarse con otras aplicaciones.

Aquí es donde entra en juego MCP.

El Model Context Protocol proporciona una forma estandarizada de conectar aplicaciones de inteligencia artificial con servidores que ofrecen herramientas, recursos y otras capacidades.

Gracias a esta arquitectura, podemos desarrollar agentes capaces de consultar documentos, interactuar con determinados servicios y combinar diferentes fuentes de información.

A continuación, veremos cómo utilizar MCP dentro de un agente IA y analizaremos algunos ejemplos prácticos.

1. Cómo se integra MCP en un agente de inteligencia artificial

Para comprender esta integración, debemos recordar que un agente de inteligencia artificial puede estar formado por diferentes componentes.

Entre ellos encontramos el modelo de lenguaje, la aplicación que coordina su funcionamiento, las herramientas externas y los mecanismos que permiten intercambiar información.

El modelo de lenguaje interpreta las instrucciones y puede identificar cuándo necesita utilizar una herramienta.

La aplicación coordina las operaciones, gestiona el contexto y establece las condiciones bajo las cuales pueden ejecutarse determinadas acciones.

Por su parte, MCP facilita la comunicación entre la aplicación y los servidores que ofrecen las capacidades externas.

Por ejemplo, podemos desarrollar un agente que utilice un modelo de lenguaje para analizar una solicitud y un servidor MCP para consultar información almacenada en una base de datos.

Cuando el modelo identifica que necesita esa información, puede solicitar la utilización de una herramienta.

La aplicación comprueba que la operación está permitida y transmite la solicitud mediante el cliente MCP.

El servidor ejecuta la función correspondiente y devuelve los resultados.

Finalmente, el modelo utiliza la información recuperada para preparar una respuesta.

Es importante destacar que MCP no decide por sí mismo qué tareas debe realizar el agente. La planificación, la selección de herramientas y la supervisión dependen del diseño de la aplicación y de las capacidades del modelo utilizado.

2. Ejemplo práctico: un agente IA que consulta documentos

Una de las aplicaciones más interesantes de MCP consiste en conectar agentes de inteligencia artificial con documentos y fuentes de información.

Imaginemos que queremos desarrollar un asistente para consultar la documentación de un proyecto.

El usuario podría realizar preguntas como:

«¿Cuáles son los objetivos del proyecto y qué tareas quedan pendientes?».

Para responder correctamente, el agente necesita acceder a información que no necesariamente forma parte de los conocimientos del modelo de lenguaje.

Podemos utilizar un servidor MCP que ofrezca acceso autorizado a los documentos correspondientes.

El proceso podría funcionar de la siguiente manera:

1. El usuario formula una pregunta.
2. El agente interpreta la solicitud.
3. La aplicación identifica las herramientas o recursos disponibles.
4. Si resulta necesario, el modelo solicita una herramienta de búsqueda documental.
5. La aplicación comprueba los permisos y realiza la solicitud mediante MCP.
6. El servidor recupera la información autorizada.
7. El modelo recibe los resultados y prepara una respuesta.

Este sistema puede resultar útil para consultar manuales, documentación técnica, archivos de proyectos o bases de conocimiento empresariales.

No obstante, debemos recordar que recuperar información no garantiza que la interpretación del modelo sea correcta.

Por ello, cuando resulte apropiado, conviene conservar las referencias de los documentos utilizados y permitir que el usuario compruebe las fuentes originales.

3. Ejemplo práctico: conectar un agente IA con APIs externas

Otra posibilidad consiste en utilizar MCP para conectar agentes de inteligencia artificial con servicios que ofrecen sus funcionalidades mediante APIs.

Por ejemplo, imaginemos que desarrollamos un agente encargado de consultar información meteorológica.

El agente necesita acceder a datos actualizados que proporciona un servicio externo.

Podemos desarrollar o utilizar un servidor MCP que se comunique con la API de ese servicio.

El servidor ofrecería una herramienta para consultar las condiciones meteorológicas de una ubicación determinada.

Cuando el usuario realiza una consulta, el modelo puede solicitar esa herramienta.

La aplicación transmite la solicitud al servidor MCP y este utiliza la API correspondiente para recuperar los datos.

Posteriormente, el servidor devuelve la información a la aplicación y el modelo prepara la respuesta.

En este ejemplo intervienen diferentes componentes:

• El modelo de lenguaje interpreta la consulta.
• La aplicación coordina el funcionamiento del agente.
• MCP establece la comunicación con el servidor compatible.
• El servidor utiliza la API del servicio meteorológico.
• El agente recibe los resultados y prepara la respuesta.

Este ejemplo demuestra que MCP y las APIs no son tecnologías excluyentes.

De hecho, un servidor MCP puede actuar como intermediario entre una aplicación de inteligencia artificial y diferentes servicios que ya disponen de sus propias APIs.

4. Ejemplo práctico: automatización de tareas con MCP

MCP también puede formar parte de sistemas que automatizan determinadas tareas.

Imaginemos que queremos desarrollar un agente que consulte información sobre proyectos y prepare informes periódicos.

El agente podría conectarse a diferentes servidores MCP.

Uno de ellos proporcionaría acceso a documentos y otro ofrecería herramientas para consultar el estado de las tareas.

La aplicación coordinaría las conexiones y utilizaría los resultados para preparar el informe.

El funcionamiento podría organizarse de la siguiente manera:

1. El sistema inicia la tarea programada.
2. La aplicación recupera la información necesaria.
3. El agente identifica si necesita consultar herramientas adicionales.
4. Los clientes MCP transmiten las solicitudes a los servidores correspondientes.
5. Los servidores ejecutan las operaciones autorizadas.
6. El modelo analiza los resultados y prepara el informe.
7. La aplicación guarda el documento o lo presenta para su revisión.

Debemos tener en cuenta que MCP no incorpora por sí mismo un sistema de programación de tareas.

Para ejecutar operaciones periódicas necesitamos una aplicación o plataforma que gestione la planificación y coordine el funcionamiento del agente.

Asimismo, las acciones que puedan modificar datos o enviar información a terceros deben disponer de controles de autorización adecuados.

5. Cómo combinar MCP con OpenRouter

Otra posibilidad interesante consiste en combinar MCP con plataformas que facilitan el acceso a diferentes modelos de lenguaje.

Un ejemplo es OpenRouter, que proporciona una API para acceder a distintos modelos de inteligencia artificial.

Podemos desarrollar una aplicación que utilice OpenRouter para comunicarse con un modelo compatible y que, al mismo tiempo, incorpore un cliente MCP para conectarse a herramientas externas.

En esta arquitectura, cada componente desempeña una función específica.

OpenRouter proporciona el acceso al modelo de lenguaje.

El modelo interpreta las instrucciones y, si admite las capacidades necesarias, puede solicitar la utilización de herramientas.

La aplicación coordina el funcionamiento del sistema y gestiona las solicitudes.

MCP facilita la comunicación con los servidores que ofrecen las herramientas y los recursos.

Por ejemplo, podríamos desarrollar un asistente que utilice un modelo accesible mediante OpenRouter y un servidor MCP para consultar documentos.

Cuando el usuario realiza una pregunta, la aplicación envía la información necesaria al modelo.

Si el modelo solicita una herramienta, la aplicación comprueba la autorización, utiliza MCP para ejecutar la operación y devuelve los resultados al modelo.

Es importante señalar que OpenRouter no convierte automáticamente cualquier modelo en un agente compatible con MCP.

Para desarrollar esta integración necesitamos una aplicación que implemente las conexiones correspondientes y un modelo que admita las funciones necesarias.

6. MCP en entornos locales, servidores VPS y proyectos propios

MCP puede utilizarse en diferentes entornos, dependiendo de las necesidades del proyecto.

Una opción consiste en ejecutar determinados servidores MCP localmente.

Este enfoque puede resultar útil durante el desarrollo, para realizar pruebas o cuando necesitamos conectar una aplicación con archivos y herramientas instalados en nuestro ordenador.

También podemos utilizar servidores MCP remotos, siempre que dispongamos de una infraestructura y de los mecanismos de comunicación adecuados.

Por ejemplo, podríamos alojar un servidor MCP en un VPS para ofrecer determinadas herramientas a una aplicación que se ejecuta desde otra ubicación.

Sin embargo, publicar un servidor MCP en Internet requiere adoptar medidas adicionales de seguridad.

Debemos configurar correctamente las conexiones, proteger las credenciales y aplicar los controles de autenticación y autorización correspondientes.

También es importante comprobar que las herramientas no ofrecen acceso innecesario a archivos, servicios internos o información confidencial.

La elección entre una instalación local y una infraestructura remota dependerá de las características del proyecto, de sus necesidades de disponibilidad y de los requisitos de seguridad.

MCP proporciona un protocolo común, pero no sustituye la administración de los sistemas donde se ejecutan sus componentes.

Directorio de agentes de inteligencia artificial.

7. Cómo elegir las integraciones MCP adecuadas para nuestro agente IA

Antes de incorporar servidores MCP a un proyecto, debemos definir qué tareas queremos que realice nuestro agente.

No todos los agentes necesitan acceder a numerosas herramientas.

Por ejemplo, un asistente que responde preguntas sobre documentos puede necesitar únicamente una conexión que permita recuperar información.

En cambio, un agente encargado de coordinar diferentes servicios puede necesitar varias herramientas y mecanismos adicionales de supervisión.

Para seleccionar las integraciones adecuadas, conviene considerar los siguientes aspectos.

Definir el objetivo del agente.

Debemos identificar qué problema queremos resolver y qué información o herramientas necesita realmente la aplicación.

Comprobar la compatibilidad.

Es importante verificar que la aplicación admite las capacidades del servidor MCP y que ambos utilizan versiones compatibles del protocolo.

Revisar los permisos.

Debemos conocer qué información puede consultar cada servidor y qué operaciones puede realizar.

Evaluar la procedencia de las integraciones.

Antes de instalar servidores de terceros, conviene revisar su documentación, su mantenimiento y las dependencias que utilizan.

Comenzar con integraciones sencillas.

Durante las primeras pruebas, resulta recomendable utilizar servidores que ofrezcan operaciones limitadas y trabajar con información ficticia.

Supervisar los resultados.

Las respuestas del modelo y las operaciones realizadas mediante herramientas deben verificarse, especialmente cuando afectan a información importante.

En definitiva, MCP puede facilitar el desarrollo de agentes de inteligencia artificial que utilizan diferentes herramientas y fuentes de información.

Su principal aportación consiste en proporcionar una interfaz de comunicación común que permite organizar determinadas integraciones de forma modular.

Sin embargo, el funcionamiento final del agente dependerá de la arquitectura elegida, de las capacidades del modelo de lenguaje y de los mecanismos de seguridad y supervisión que incorporemos.

Conclusión: MCP y el futuro de los agentes de inteligencia artificial

MCP, o Model Context Protocol, es un estándar abierto que facilita la conexión entre aplicaciones de inteligencia artificial y herramientas, servicios y fuentes de información externas.

Su principal aportación consiste en proporcionar un protocolo común que permite organizar estas conexiones sin tener que desarrollar desde cero una integración diferente para cada aplicación.

A lo largo de esta guía hemos aprendido qué es MCP, cómo funciona su arquitectura y cuáles son las diferencias entre sus componentes principales: host, cliente y servidor.

También hemos explicado las tres capacidades fundamentales que pueden ofrecer los servidores MCP: herramientas, recursos y prompts.

Mediante un ejemplo práctico, hemos visto cómo conectar un servidor local, explorar sus herramientas y comprobar su funcionamiento utilizando MCP Inspector.

Además, hemos analizado la importancia de la seguridad, la protección de credenciales y el control de permisos cuando conectamos agentes IA con sistemas externos.

Finalmente, hemos explorado diferentes aplicaciones prácticas, como la consulta de documentos, la integración con APIs, la automatización de tareas y la utilización de modelos de lenguaje mediante plataformas como OpenRouter.

MCP no sustituye a los modelos de lenguaje, las APIs ni las aplicaciones que coordinan los agentes. Su función consiste en facilitar la comunicación entre determinados componentes.

Por tanto, conocer este protocolo constituye un paso importante para quienes desean comprender cómo funcionan los agentes de inteligencia artificial y comenzar a desarrollar proyectos que utilizan herramientas y fuentes de información externas.

Preguntas frecuentes sobre OpenRouter

¿Qué es MCP en inteligencia artificial?

MCP significa Model Context Protocol. Es un estándar abierto que permite conectar aplicaciones de inteligencia artificial con servidores que ofrecen herramientas, recursos y plantillas de instrucciones.

Su objetivo es facilitar la comunicación entre estas aplicaciones y los sistemas externos que necesitan utilizar.

¿Para qué sirve MCP en los agentes IA?

MCP permite que las aplicaciones que coordinan agentes de inteligencia artificial se conecten con herramientas y fuentes de información mediante un protocolo común.

Por ejemplo, un agente puede utilizar un servidor MCP para consultar documentos, recuperar información de una base de datos o acceder a determinadas funciones de un servicio externo.

La ejecución de estas operaciones depende de las capacidades de la aplicación y de los permisos establecidos.

¿Cuál es la diferencia entre MCP y una API?

Una API permite que diferentes aplicaciones intercambien información o utilicen funcionalidades de otros sistemas.

MCP es un protocolo especializado en facilitar la conexión entre aplicaciones de inteligencia artificial y servidores que ofrecen determinadas capacidades.

Ambas tecnologías pueden utilizarse conjuntamente. Por ejemplo, un servidor MCP puede conectarse internamente a una API para recuperar información de un servicio externo.

¿Es necesario saber programar para utilizar MCP?

No siempre.

Existen aplicaciones que permiten configurar conexiones con determinados servidores MCP sin desarrollar todos sus componentes desde cero.

Sin embargo, crear servidores personalizados, integrar servicios específicos o resolver problemas técnicos puede requerir conocimientos de programación.

Para comenzar, podemos utilizar herramientas como MCP Inspector y servidores de ejemplo.

¿MCP funciona con cualquier modelo de inteligencia artificial?

MCP no depende exclusivamente de un modelo de lenguaje concreto, pero eso no significa que cualquier modelo o aplicación pueda utilizar todas sus funciones.

Para trabajar con MCP necesitamos una aplicación que implemente el protocolo y sea compatible con las capacidades del servidor correspondiente.

Si queremos que un modelo solicite la ejecución de herramientas, también necesitaremos que admita las funciones necesarias y que la aplicación gestione correctamente las operaciones.

¿Es seguro utilizar servidores MCP?

La seguridad depende de la configuración del servidor, de los permisos concedidos y de los controles implementados por la aplicación.

MCP no garantiza por sí mismo que una integración sea segura.

Antes de conectar un servidor, debemos revisar su procedencia, limitar los permisos, proteger las credenciales y comprobar qué operaciones puede realizar.

También conviene solicitar confirmación para las acciones importantes y tratar con precaución la información procedente de fuentes externas.