Qué es el Model Context Protocol
El Model Context Protocol, o MCP, define cómo se comunica una aplicación de IA con sistemas externos. Sin un estándar, cada combinación de una aplicación de IA y un sistema necesita su propia integración. Con MCP, cada sistema se encapsula una vez en un servidor, y cualquier aplicación que hable el protocolo puede usarlo.
Anthropic publicó MCP como código abierto el 25 de noviembre de 2024. El 9 de diciembre de 2025 donó el protocolo a la Agentic AI Foundation, un fondo dirigido dentro de la Linux Foundation que Anthropic cofundó con Block y OpenAI, con Google, Microsoft, AWS, Cloudflare y Bloomberg como apoyos. En ese momento, Anthropic contaba más de 10.000 servidores MCP públicos activos.
La especificación se publica en modelcontextprotocol.io y se versiona por fecha. La versión actual tiene fecha de 28 de julio de 2026.
Cómo funciona un servidor MCP
MCP tiene tres roles. El host es la aplicación de IA que usa una persona, como Claude o un IDE. Dentro de él, un cliente MCP mantiene la conexión con un servidor. El servidor MCP es el programa que expone un sistema. Un host puede conectarse a muchos servidores a la vez, con un cliente para cada uno.
Los servidores funcionan de una de dos formas. Un servidor local se ejecuta en el mismo ordenador que el host y se comunica por stdio. Un servidor remoto funciona como servicio web y se comunica por Streamable HTTP, que sustituyó al transporte anterior basado en eventos enviados por el servidor en la versión de marzo de 2025 de la especificación.
| Qué ofrece un servidor | Qué es | Quién lo controla | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Herramientas | Funciones que el modelo puede llamar para obtener datos o realizar una acción | El modelo, con una persona que puede denegar cada llamada | Crear un ticket, ejecutar una consulta en una base de datos |
| Recursos | Datos que la aplicación puede leer y pasar al modelo | La aplicación | Un archivo, una ficha de cliente, el esquema de una base de datos |
| Prompts | Plantillas reutilizables para tareas habituales | El usuario | Resumir esta cuenta, revisar este contrato |
Cada herramienta viene con un nombre, una descripción y un esquema de sus entradas. El modelo lee esas descripciones para decidir qué herramienta usar, y por eso unas pocas herramientas claras y acotadas funcionan mejor que una herramienta que lo hace todo.
Ejemplos de servidores MCP en las empresas
Una empresa suele acabar con un servidor MCP por cada sistema con el que quiere que trabaje la IA. Los habituales:
- CRM: buscar una cuenta, leer la actividad reciente, anotar una llamada.
- Documentos: buscar en contratos, políticas y propuestas, y leer los pasajes que responden a una pregunta.
- Tickets: abrir, actualizar y derivar tickets en el service desk.
- Bases de datos: ejecutar consultas de solo lectura para informes, con el esquema expuesto como recurso.
- Servicios internos: precios, existencias, estado de pedidos o aprobaciones, detrás de las API de la empresa.
Muchos proveedores publican sus propios servidores. En Claude, los conectores ya preparados cubren herramientas como Google Drive, Gmail, Google Calendar, GitHub, Microsoft 365 y Slack, y los conectores personalizados llegan a cualquier servidor MCP remoto. Los sistemas internos suelen necesitar un servidor desarrollado para ellos.
Qué plataformas de IA admiten MCP
| Plataforma | Cómo usa los servidores MCP |
|---|---|
| Claude | Conectores personalizados a servidores MCP remotos en Claude, Cowork y Claude Desktop, en todos los planes, de Free a Enterprise. En los planes Team y Enterprise, un propietario activa los conectores. |
| Claude Code | Servidores locales por stdio y servidores remotos por HTTP. |
| Claude API | El conector MCP, en beta, permite que una solicitud a la API use servidores MCP remotos. |
| ChatGPT | El modo desarrollador ofrece compatibilidad completa como cliente MCP en la web para las cuentas Plus, Pro, Business, Enterprise y Education. |
| OpenAI API | Una herramienta MCP en la Responses API. |
| Microsoft | MCP en Copilot Studio, con disponibilidad general desde el 29 de mayo de 2025. La compatibilidad nativa con MCP en Windows está en versión preliminar pública desde el 18 de noviembre de 2025. |
| Gemini CLI admite servidores MCP, y el 10 de diciembre de 2025 Google anunció servidores MCP remotos gestionados para los servicios de Google Cloud. | |
| Herramientas para desarrolladores | Cursor y VS Code, entre otras, actúan como clientes MCP. |
Como el protocolo es el mismo en todas partes, un servidor bien hecho puede servir hoy a Claude y mañana a otra aplicación de IA.
Seguridad y gobernanza
Un servidor MCP puede leer y modificar sistemas reales, así que merece el mismo cuidado que cualquier integración con datos de producción.
- Autorización. Para los servidores remotos, la especificación usa OAuth 2.1: un servidor protegido actúa como servidor de recursos, y los clientes obtienen tokens emitidos para ese servidor concreto. Un servidor no debe aceptar tokens emitidos para otra cosa. Los servidores locales toman sus credenciales del entorno en el que se ejecutan.
- Descripciones no fiables. El modelo sigue las descripciones de las herramientas, de modo que un servidor malicioso puede ocultar instrucciones en ellas, un ataque que Invariant Labs denominó tool poisoning en abril de 2025. La especificación indica que las descripciones de las herramientas deben tratarse como no fiables salvo que procedan de un servidor de confianza.
- Mínimo privilegio. Dé a cada servidor solo los ámbitos que necesita, empiece en solo lectura y exija la aprobación de una persona para las acciones que envían, pagan o eliminan.
- Una lista aprobada. Decida qué servidores puede conectar la gente y revise los nuevos antes de activarlos.
- Registros. Anote qué herramientas se llamaron, quién las llamó y con qué resultado.
Desarrollar un servidor MCP o usar uno existente
Empiece por lo que ya existe. Si el proveedor de un sistema publica un servidor MCP o un conector, suele ser la vía más rápida y más segura. Desarrolle un servidor a medida cuando el sistema sea interno, cuando necesite un control más estricto sobre lo que puede hacer el modelo o cuando un servidor existente exponga mucho más de lo que usted quiere.
Un buen servidor a medida es pequeño: unas pocas herramientas con nombres y descripciones claros, entradas validadas con un esquema, mensajes de error que el modelo puede entender e inicio de sesión mediante el proveedor de identidad de la empresa. Pruébelo con las tareas reales que la gente va a encargar a la IA, no solo con pruebas unitarias.
Vea cómo desarrollamos servidores MCP y conectores para Claude Enterprise.
Fuentes
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol, 25 de noviembre de 2024
- Anthropic: Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation, 9 de diciembre de 2025
- Model Context Protocol specification, version 2026-07-28
- MCP specification: authorization
- MCP specification: security best practices
- Claude Help Center: about custom connectors
- OpenAI: developer mode and MCP in ChatGPT
- Microsoft: MCP generally available in Copilot Studio
- Google Cloud: official MCP support for Google services
- Invariant Labs: tool poisoning attacks on MCP