En este primer episodio del Podcast de Iria y Raúl, nos metimos en un tema que empieza a sonar fuerte en el mundillo de la IA: el Model Context Protocol (MCP). Si todavía no sabes lo que es, no te preocupes, aquí te lo explicamos con gracia y algo de chicha técnica 🧠💥
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🧩 ¿Qué es el MCP?
El Model Context Protocol es una propuesta de estandarización para que los modelos de lenguaje (LLMs) puedan interactuar con contextos ricos de forma segura, organizada y reutilizable. ¿Y qué es un contexto rico? Pues todo aquello que el modelo necesita saber o usar: desde datos estructurados hasta herramientas externas como APIs.
El MCP define dos componentes principales:
🔌 Clientes MCP
Un cliente MCP es la parte de la aplicación que hace uso del modelo de lenguaje, especificando qué herramientas, recursos o funciones necesita exponerle. Podrías imaginarlo como el director de orquesta que dice: «Oye, modelo, aquí tienes esto, esto y esto para trabajar, y además, esto es lo que quiero que hagas».
El cliente construye el contexto y se lo pasa al modelo en forma de «prompt estructurado», incluyendo referencias a herramientas o datos que están disponibles en el servidor MCP.
🖥️ Servidores MCP
El servidor MCP es el que proporciona los recursos al modelo: bases de datos, APIs, información específica de la empresa… Está diseñado para ser seguro y estandarizado, de forma que se pueda reutilizar en distintas aplicaciones o flujos de trabajo.
El servidor ofrece un punto centralizado que define:
- Qué herramientas están disponibles.
- Cómo se accede a ellas.
- Qué permisos o límites hay.
El modelo accede a este contexto a través del cliente, que actúa como intermediario.
¿Y cómo se usa en la práctica?
Supongamos que estás construyendo un agente conversacional para atención al cliente que debe:
- Consultar precios en tiempo real desde una API.
- Acceder al historial de pedidos de un cliente.
- Aplicar políticas específicas de reembolso.
Con MCP puedes:
- Configurar un servidor MCP que exponga las herramientas necesarias (API de productos, base de datos de pedidos, reglas de negocio).
- Crear un cliente MCP que defina el prompt del modelo, indicando cómo y cuándo debe usar esas herramientas.
- El modelo accede a ese contexto y genera respuestas más precisas, seguras y alineadas con los datos reales.
¿Por qué es importante?
- ✅ Seguridad y control: Puedes definir exactamente qué puede usar el modelo.
- 🔁 Reutilización: Un mismo servidor MCP puede alimentar diferentes agentes o apps.
- 🛠️ Modularidad: Separas lógica de negocio, contexto y modelo. Mucho más limpio.
- 🚀 Productividad: Desarrollas más rápido y con menos errores.
Para más información, echa un ojo a la documentación de MCP.
En resumen: el MCP es como el sistema nervioso que conecta tu modelo con el mundo.
Y en este episodio lo explicamos a nuestra manera: con un café, alguna risa y muchas ganas de aprender.
