MCP — Model Context Protocol
El Model Context Protocol es un estándar abierto para conectar sistemas de IA con fuentes de datos y herramientas externas. Define una forma común de exponer qué se puede consultar y qué se puede ejecutar, de modo que la misma conexión sirva para distintos asistentes en vez de escribir una integración a medida por cada uno.
¿Qué es Model Context Protocol?
El Model Context Protocol es un estándar abierto para conectar sistemas de IA con fuentes de datos y herramientas externas. Define una forma común de exponer qué se puede consultar y qué se puede ejecutar, de modo que la misma conexión sirva para distintos asistentes en vez de escribir una integración a medida por cada uno.
También: MCP
Por qué importa
Qué cambia en un SaaS
Resuelve un problema de multiplicación: sin un estándar, conectar N herramientas a M asistentes son N por M integraciones, todas distintas y todas de mantener. Con un protocolo común, cada herramienta se expone una vez. Para quien compra, significa que la conexión que montes hoy no se tira si mañana cambias de proveedor de IA.
Model Context Protocol en detalle
Qué expone un servidor MCP
Tres cosas: recursos, que son datos que se pueden leer; herramientas, que son acciones que se pueden ejecutar; y prompts, que son plantillas de interacción. La separación entre leer y ejecutar es la que permite dar permisos con criterio.
Qué cambia en la práctica
Que exponer tu producto a un asistente de IA deja de ser un desarrollo específico para cada proveedor. Si publicas un servidor MCP, cualquier cliente compatible puede consultarlo con los permisos que tú definas.
Lo que no resuelve
La decisión de qué exponer y con qué permisos, que sigue siendo tuya y sigue siendo la parte que importa. Un protocolo estandariza el cómo, no el qué.
Cómo lo resuelve Intake
Preguntas sobre Model Context Protocol
¿Qué significa MCP?
Model Context Protocol: un estándar abierto para conectar sistemas de IA con datos y herramientas externas, de forma que la misma conexión sirva para distintos asistentes.
¿MCP y llamada a herramientas son lo mismo?
No. La llamada a herramientas es la capacidad de un modelo de pedir que se ejecute una función; MCP es un estándar sobre cómo se describen y se exponen esas funciones para que valgan en más de un sitio.
Términos relacionados
Un término suelto se entiende a medias. Estos son los que aparecen en la misma conversación.
Llamada a herramientas
La llamada a herramientas es el mecanismo por el que un modelo de lenguaje puede ejecutar funciones definidas por ti en vez de limitarse a escribir. Se le describen las herramientas disponibles, el modelo decide cuál usar y con qué parámetros, y recibe el resultado para incorporarlo a su respuesta.
Agente de IA
Un agente de IA es un sistema que, además de generar texto, consulta datos y ejecuta acciones para completar una tarea. En soporte significa que antes de responder mira cómo está la cuenta de verdad del cliente, y que cuando la respuesta implica hacer algo, lo hace en vez de explicar cómo se hace.
LLM — Modelo de lenguaje
Un modelo de lenguaje es un sistema entrenado con enormes cantidades de texto que, dado un fragmento, predice cómo continúa. De esa capacidad tan simple salen la redacción, el resumen, la traducción y la conversación: todas son formas de continuar un texto de manera plausible.
Alucinación
Una alucinación es una respuesta de un modelo de lenguaje que suena correcta y no lo es: un dato inventado, una función que no existe, una cifra plausible que nadie ha comprobado. No es un fallo del sistema, es consecuencia directa de cómo funciona un modelo, que produce la continuación más probable y no la verificada.
Ventana de contexto
La ventana de contexto es todo lo que un modelo de lenguaje puede tener delante a la vez para producir una respuesta: la instrucción del sistema, el histórico de la conversación, los fragmentos recuperados de la documentación y los datos consultados. Se mide en tokens y tiene un tope.
Prompt de sistema
El prompt de sistema son las instrucciones fijas que recibe un modelo antes de cada conversación: quién es, qué puede y qué no puede hacer, con qué tono responde y qué hacer cuando no sabe algo. No lo ve el usuario y se manda en todas las peticiones.
