Nuevo protocolo del ecosistema de IA: cómo MCP conecta agentes con el mundo real

A finales de 2024, Anthropic lanzará el protocolo de contexto de modelo (MCP), diseñado para convertirse en el estándar "USB-C" en el campo de la IA. El MCP permite que los modelos de IA interactúen más fácilmente con herramientas y datos externos a través de una interfaz unificada, lo que promete cambiar radicalmente el desarrollo y la aplicación de agentes inteligentes.

¿Qué es MCP?

MCP(Modelo de Contexto Protocolo) es un protocolo estandarizado de código abierto, diseñado para conectar grandes modelos de lenguaje con herramientas y fuentes de datos externas. Sus funciones principales incluyen:

1. Interfaz unificada: simplificar la integración de múltiples modelos y múltiples herramientas
2. Acceso a datos en tiempo real: la latencia de consulta se reduce a 0.5 segundos
3. Protección de la privacidad y seguridad: la confiabilidad de los permisos alcanza el 98%

MCP utiliza una arquitectura cliente-servidor, los componentes principales incluyen:

• MCP servidor: aplicación de interacción con el usuario, como Claude Desktop
• Cliente MC: integrado en el host, procesa la comunicación del protocolo
• Servidor MCP: proporciona funciones específicas, conecta fuentes de datos

MCP implementa funciones a través de tres "primitivas":

1. Herramienta(Tools): función ejecutable
2. Recursos(Recursos): datos estructurados
3. Prompts (: plantilla de instrucciones predefinidas

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¿Por qué es importante el MC?

MCP resolvió varios puntos críticos del ecosistema de IA actual:

1. Actualización de conocimientos: superar las limitaciones de los datos de entrenamiento, lograr la obtención de información en tiempo real
2. Complejidad de integración: simplificar la integración de N×M a N+M
3. Eficiencia de cálculo: sin necesidad de incrustar vectores, se reduce el 70% del costo de cálculo.

Las principales ventajas que ofrece el MC son:

• Acceso a datos en tiempo real: la IA puede obtener la información más reciente en 0.5 segundos
• Seguridad y control: acceso directo a los datos, sin almacenamiento intermedio
• Flexibilidad y escalabilidad: simplificación drástica del proceso de integración de herramientas
• Interoperabilidad: un servidor MC puede ser reutilizado por múltiples modelos

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Escenarios de aplicación de MCP

MCP ha mostrado potencial en múltiples campos:

1. Desarrollo y productividad

   • Cursor AI depura el código mediante MC, reduciendo la tasa de errores en un 25%
   • El servidor de Mintlify realiza búsquedas de 1000 páginas de documentos en 2 segundos

2. Creatividad y diseño

   • Blender MCP reduce el tiempo de modelado 3D de 3 horas a 10 minutos

3. Datos y comunicación

   • Supabase Server implementa consultas a la base de datos con un tiempo de respuesta de 0.3 segundos
   • Envío automático de mensajes en Slack Server, ahorrando un 80% de operaciones

4. Educación y salud

   • Plataforma de aprendizaje MCP, el plan de estudios generado por IA mejora la eficiencia en un 40%
   • Conectar la base de datos de pacientes, la precisión del informe de diagnóstico de IA alcanza el 85%

5. Blockchain y finanzas

   • Realizar consultas de transacciones en blockchain en segundos
   • Analizar datos de transacciones, tasa de predicción del 85%

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Estado actual del ecosistema MC

Hasta marzo de 2025, el ecosistema MCP ya ha tomado forma:

• Más de 2000 servidores MCP, tasa de crecimiento del 1200%
• Participación en más de 300 proyectos de GitHub
• Clientes principales: Claude Desktop, Cursor, Continue, etc.
• Plataforma ecológica: mcp.so incluye 1584 servidores, más de 100,000 usuarios activos al mes.

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Desafíos que enfrenta MC

A pesar de las amplias perspectivas, MCP aún enfrenta algunos desafíos:

1. Capa técnica:

   • Implementación compleja, dificultad de desarrollo alta
   • Despliegue restringido, no soporta despliegue con un solo clic
   • Mala compatibilidad entre clientes

2. Calidad ecológica:

   • Problemas de estabilidad o documentación del 30% del servidor
   • Mecanismo de descubrimiento del servidor incompleto

3. Aplicabilidad del entorno de producción:

   • La tasa de éxito de la llamada a la herramienta LLM es solo del 50%
   • Difícil de satisfacer las demandas altamente personalizadas

4. Presión competitiva:

   • Las soluciones propietarias de plataformas como OpenAI son más confiables
   • Los marcos como LangChain han creado lealtad entre los desarrolladores

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Perspectivas futuras

El desarrollo futuro de MCP podría incluir:

1. Optimización técnica:

   • Protocolo simplificado, eliminación de funciones redundantes
   • Soporte para implementación en el servidor, introducción de mecanismos de autenticación como OAuth
   • Soporte para más métodos de transmisión como WebSockets

2. Construcción ecológica:

   • Lanzar una plataforma de marketplace similar a npm
   • Implementar el despliegue en la nube y la integración en el navegador
   • Ampliar a más escenarios como soporte al cliente, diseño, etc.

3. Impacto en la industria:

   • 2026 podría convertirse en el estándar de desarrollo de Agent
   • Impulsar la aplicación de IA de la conversación a la ejecución

El futuro del MCP depende de varios factores clave:

• ¿Se puede aumentar la tasa de éxito de la llamada a la herramienta del modelo a más del 80%?
• ¿Puede el número de servidores superar los 5000?
• ¿Se resolverán los problemas de certificación y puerta de enlace antes de finales de 2025?

En general, MCP representa un intento de estandarizar la interacción de agentes de IA con el mundo exterior. Si se pueden superar los desafíos actuales, MCP tiene el potencial de convertirse en la infraestructura de un ecosistema de agentes, lo que merece la atención continua de la industria sobre su evolución.

![Todo sobre MCP: La revolución de la estandarización en la interacción de herramientas de inteligencia artificial])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9e1a876fd70133831993c3bbc0f4d96d.webp(