Del HTTP al Model Context Protocol, el lenguaje común de la IA que transformará internet

Presentado por la firma de inteligencia artificial Anthropic en noviembre de 2024, el Model Context Protocol (MCP) pretende ser un lenguaje universal para la interoperabilidad, algo similar a la forma en la que HTTP estandarizó la comunicación entre servidores y navegadores. Con MCP basta implementar el protocolo una sola vez para que cualquier modelo de inteligencia artificial compatible con él pueda interactuar con múltiples sistemas externos. De esta forma, un asistente de IA no solo recordaría al usuario cuándo tiene una reunión, sino que también podría reprogramar su agenda y enviar correos de manera autónoma. MCP es el puente que lo hace posible.

¿Pero por qué ha surgido? Su objetivo es dar respuesta a un problema que se ha hecho evidente con el auge de la IA generativa: la fragmentación. Hoy, cada asistente o modelo necesita integraciones específicas para acceder a una hoja de cálculo, una base de datos o un servicio en la nube. MCP propone un lenguaje común que elimina esas barreras y permite que cualquier agente de IA pueda comunicarse con diferentes sistemas sin depender de desarrollos ‘ad hoc’.

En la práctica, este protocolo establece una arquitectura sencilla: por un lado, los modelos de IA que actúan como ‘clientes’ y, por otro, los sistemas externos que funcionan como ‘servidores’. MCP define la manera en la que ambos deben intercambiar información, de modo que el modelo pueda consultar datos, ejecutar funciones o acceder a información actualizada sin necesidad de la intervención humana directa.

Este avance marca una diferencia clave con respecto a los enfoques anteriores. Hasta ahora, los modelos de IA son, esencialmente, herramientas de consulta, capaces de generar texto o responder preguntas, pero sin acceso directo al mundo digital que los rodea. MCP introduce una nueva capa de interoperabilidad que les permite actuar sobre la realidad digital y abre la puerta a aplicaciones más útiles y conectadas: desde agentes que automatizan tareas hasta sistemas capaces de colaborar entre sí.

¿Qué hace diferente al Model Context Protocol?

Para entender qué aporta el MCP basta imaginarlo como un intérprete universal entre la inteligencia artificial y el resto del mundo digital. Hasta ahora, los modelos de IA (como los asistentes conversacionales utilizados en el trabajo o en casa) solo podían ofrecer respuestas basadas en lo que sabían o en la información con la que fueron entrenados. Si querían acceder a nuevos datos o realizar acciones concretas, necesitaban una conexión diseñada a medida, a través de una API específica, un plugin o una integración desarrollada desde cero para cada caso.

MCP cambia ese paradigma. En lugar de depender de una colección de adaptaciones individuales, propone un lenguaje común para que cualquier modelo de IA pueda comunicarse con distintas aplicaciones, bases de datos o servicios. Anthropic lo define como una “forma abierta y segura de conectar los asistentes de IA con los sistemas donde residen los datos y las herramientas”. En definitiva, el modelo no necesita conocer el funcionamiento interno de cada aplicación, solo saber que todas ‘hablan’ el mismo idioma.

El cambio puede parecer pequeño, pero su impacto es profundo. “Los estándares abiertos son el catalizador de la interoperabilidad en la próxima generación de agentes inteligentes”, tal y como señala un análisis de IBM. Es decir, MCP acerca a la IA a un entorno donde pueda actuar y no solo conversar.

Hacia una web agéntica

Los agentes de inteligencia artificial, es decir, sistemas basados en IA generativa que no solo responden, sino que pueden ejecutar tareas complejas por sí mismos, ya tienen un impacto real en el rediseño de procesos completos, llegando a impulsar la productividad entre un 20% y un 60%, de acuerdo con un análisis de McKinsey. Por su parte, la consultora Gartner prevé que para 2026 el 40% de las aplicaciones empresariales incluirán agentes de IA orientados a tareas específicas, frente a menos del 5% en 2025.

Ante estas predicciones, empresas como OpenAI o Qdrant ya han comenzado a emplear este modelo. OpenAI está trabajando en su propio ecosistema de aplicaciones dentro de ChatGPT, un ‘marketplace’ de herramientas de inteligencia artificial basado en MCP que ayudarán a integrar servicios externos directamente en las conversaciones. Estas aplicaciones permitirán que ChatGPT se conecte a fuentes de datos o sistemas de terceros y ejecute acciones reales, como consultar información, generar documentos o interactuar con otros servicios de ‘software’.

Por su parte, Qdrant, empresa especializada en bases de datos vectoriales, una tecnología diseñada para almacenar y buscar información basada en significado o contexto, ha incorporado el protocolo MCP en su plataforma. Gracias a esta integración, los agentes de IA pueden realizar búsquedas semánticas o acceder a información actualizada en tiempo real. En la práctica, esto permite que un modelo de inteligencia artificial consulte directamente grandes volúmenes de datos, los analice y genere respuestas o informes más precisos a partir de ellos.

Estos casos adelantan el impacto de MCP para imaginar asistentes que, al darles los permisos necesarios, accedan al correo, calendario y documentos, y, tras detectar acciones pendientes, envíe correos y agende citas, o servicios de atención al cliente automatizados que resuelvan incidencias o generen tickets sin intervención humana.

Aún con numerosas oportunidades y retos por explorar, la llegada del MCP señala una tendencia que podría marcar un antes y un después sobre cómo interactuar con la inteligencia artificial. A medida que empresas y desarrolladores adopten este estándar, la IA pasará de ser una herramienta que responde a una que colabora y actúa.