Ciudad de México, 08 de enero de 2026.- 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.
