Respuesta rápida: qué es MCP
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar de código abierto para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos: fuentes de datos, herramientas y flujos. Su propia documentación lo llama un puerto USB-C para aplicaciones de IA. Anthropic liberó MCP como código abierto el 25 de noviembre de 2024. En septiembre de 2026, los documentos de MCP mencionan Claude, ChatGPT, Visual Studio Code y Cursor entre las aplicaciones que se conectan a servidores MCP; se trata de su propia denominación, no de una lista completa. Todo lo que sigue procede de la documentación y la especificación del protocolo, así como de las páginas oficiales de los proveedores consultadas en septiembre de 2026.
Qué significa MCP y qué problema resuelve
MCP significa Model Context Protocol. Anthropic lo presentó como una solución a una molestia concreta. Cada nueva fuente de datos necesitaba su propia integración personalizada, por lo que la misma infraestructura se reconstruía para cada asistente y cada sistema. Un protocolo sustituye ese conjunto de conectores únicos. La documentación nombra tres grupos que se benefician. Los desarrolladores escriben una integración una vez en lugar de una vez por asistente. Las aplicaciones y los agentes de IA obtienen una forma coherente de acceder al contexto y realizar acciones. Los usuarios finales obtienen asistentes que interactúan con sus sistemas reales en lugar de limitarse a hablar sobre ellos.
Los ejemplos de la documentación son deliberadamente cotidianos: un agente lee el Google Calendar y Notion de un usuario, Claude Code genera una aplicación web a partir de un diseño de Figma y los chatbots empresariales consultan múltiples bases de datos. En teoría, nada de esto necesita un protocolo nuevo. En la práctica, cada caso solía requerir su propio código de integración. MCP dio a esa integración una estructura estándar.
Cómo funciona MCP: hosts, clientes y servidores
La página de arquitectura define tres roles. El host es la aplicación de IA que coordina uno o varios clientes. Cada cliente mantiene una conexión con exactamente un servidor. Un servidor es un programa que proporciona contexto a los clientes. Los hosts crean un cliente por servidor, por lo que tres servidores significan tres clientes con tres conexiones dedicadas.
"Transporte stdio: utiliza flujos estándar de entrada/salida para la comunicación directa entre procesos locales en la misma máquina ... Transporte HTTP con streaming: utiliza HTTP POST para mensajes del cliente al servidor con Server-Sent Events opcionales ... Este transporte permite la comunicación con servidores remotos"
Fuente: modelcontextprotocol.io
Por debajo, MCP utiliza JSON-RPC 2.0, con notificaciones para mensajes que no necesitan respuesta. Define dos transportes. El transporte stdio cubre procesos locales en la misma máquina que el host. HTTP con streaming cubre servidores remotos mediante HTTP POST con Server-Sent Events opcionales. Ese transporte admite métodos estándar de autenticación HTTP, y MCP recomienda OAuth para obtener tokens.
La versión de la especificación 2026-07-28 establece JSON-RPC como protocolo base con solicitudes sin estado y autosuficientes, además de negociación de capacidades por solicitud. La versión de la especificación 2025-06-18 describe conexiones con estado y negociación de capacidades del servidor y el cliente. Ambas versiones están publicadas. Eso es lo que cambió entre ellas; no es que una sea incorrecta.
Una sola llamada a una herramienta funciona así.
- Usted pide al asistente algo que necesita un sistema externo.
- El cliente enumera lo que ofrece su servidor, por ejemplo las herramientas.
- El modelo elige una herramienta y emite la llamada.
- El host la intercepta y la dirige al servidor MCP adecuado.
- El servidor la ejecuta y devuelve un resultado. El host pasa ese resultado al modelo como parte de la conversación.
Los componentes básicos: herramientas, recursos y prompts
| Elemento primitivo | Quién lo controla | Para qué sirve | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Herramientas | El host las invoca, con consentimiento previo del usuario | Funciones ejecutables que invoca el modelo | Consultar una base de datos, crear una incidencia |
| Recursos | El servidor los proporciona, el cliente los lee | Datos que aportan contexto | Entradas de calendario, páginas de Notion |
| Prompts | El servidor los ofrece, el cliente los enumera | Plantillas reutilizables de interacción | Plantilla que estructura una solicitud |
| Sampling (obsoleto desde 2026-07-28) | El servidor solicita a la aplicación de IA del cliente | Solicitar una finalización del modelo | Pedir al modelo del cliente que redacte texto |
| Elicitación | El servidor solicita, el usuario responde | Obtener información adicional o confirmación | Pedir un dato que falta |
Las herramientas son funciones ejecutables que la aplicación de IA puede invocar. Los recursos son las fuentes de datos que proporcionan información contextual. Los prompts son plantillas reutilizables que estructuran las interacciones con modelos de lenguaje. Un cliente enumera lo que ofrece un servidor y luego llama a lo que necesita.
Dos funciones se sitúan en el extremo del cliente. La elicitación permite que un servidor MCP solicite información adicional o confirmación al usuario, de modo que pueda pedir un dato faltante en lugar de fallar. Sampling permitía a los servidores solicitar finalizaciones de modelos de lenguaje a la aplicación de IA del cliente. Desde la versión 2026-07-28 del protocolo está obsoleto, y se indica a las nuevas implementaciones que se integren directamente con las API de proveedores de LLM. En la versión 2025-06-18 de la especificación, los clientes aún podían ofrecer sampling y raíces a los servidores, por lo que el material más antiguo enumera ambos.
Quién creó MCP y quién lo gestiona ahora
David Soria Parra y Justin Spahr-Summers crearon MCP en Anthropic, y Anthropic lo liberó como código abierto el 25 de noviembre de 2024. El lanzamiento incluyó tres elementos: la especificación y los SDK, soporte para servidores MCP locales en las aplicaciones Claude Desktop y un repositorio de código abierto de servidores MCP. Según el anuncio de lanzamiento de Anthropic del 25 de noviembre de 2024, Block y Apollo fueron adoptantes tempranos, y Zed, Replit, Codeium y Sourcegraph eran empresas de herramientas de desarrollo que trabajaban con él. Esas son las empresas que Anthropic mencionó en el lanzamiento, no una lista actual de adoptantes. Los nombres, la propiedad y la marca han cambiado desde entonces.
La gobernanza se ha trasladado desde entonces: el pie de página de modelcontextprotocol.io indica que Model Context Protocol es una serie de LF Projects, LLC. Las especificaciones se versionan por fecha. La página de la especificación 2025-06-18 está marcada como una versión anterior y señala 2026-07-28 como la más reciente.
Servidores y clientes MCP que puede usar hoy
La documentación enumera siete servidores de referencia actuales: Everything, Fetch, Filesystem, Git, Memory, Sequential Thinking y Time. Los primeros, incluidos GitHub, Google Drive y Puppeteer, ahora están archivados. El repositorio oficial contiene solo los servidores de referencia del grupo directivo. Advierte que son ejemplos educativos y no soluciones listas para producción, y remite al Registro MCP en registry.modelcontextprotocol.io.
"Cada cliente MCP requiere su propio servidor MCP. ... pero solo un servidor por cliente MCP nombrado. ... No hay límite en el número de herramientas que puede añadir a un servidor ni en el número de llamadas a herramientas que puede realizar por sesión. El único límite de uso es la asignación de tareas incluida en su plan de Zapier."
Fuente: docs.zapier.com
Los servidores de proveedores realizan el trabajo cotidiano, y Cloudflare documenta cómo crear y desplegar el suyo propio en su plataforma. Cada línea a continuación procede de la documentación del propio proveedor, consultada en septiembre de 2026. La mayoría de esas páginas no indican fecha de actualización.
- GitHub: repositorios, archivos de código, incidencias, pull requests y automatización de flujos, además de una versión remota alojada por GitHub, según su README de septiembre de 2026.
- Notion: un servidor remoto alojado por Notion en el que, tras una autorización OAuth, clientes como Claude Code o Cursor buscan, leen y actualizan contenido, en septiembre de 2026.
- Stripe: etiquetado como vista previa pública en septiembre de 2026, con herramientas para la API de Stripe y su base de conocimientos, autorizadas mediante OAuth en lugar de una clave API compartida.
- Atlassian: búsqueda y resúmenes en Jira, Jira Service Management, Confluence, Bitbucket, Projects y Goals bajo OAuth 2.1 que respeta los permisos. Según sus documentos de soporte de septiembre de 2026, las llamadas consumen créditos de Rovo de una bolsa compartida de la organización sin una tarifa declarada.
- HubSpot: acceso de lectura y escritura a datos de HubSpot CRM, que requiere la nueva HubSpot Developer Platform, según sus documentos para desarrolladores de septiembre de 2026.
- Supabase: grupos de herramientas con todo excepto Storage activado de forma predeterminada, un modo Postgres de solo lectura y herramientas experimentales de ramificación que necesitan un plan de pago que la página no nombra, en septiembre de 2026.
- Playwright: automatización del navegador mediante instantáneas estructuradas de accesibilidad en lugar de capturas de pantalla, que requiere Node.js 18 o una versión posterior, en septiembre de 2026.
Las plataformas de automatización también envuelven sus catálogos. La documentación de Zapier indica que cada llamada correcta a una herramienta de Zapier MCP utiliza dos tareas de su plan de Zapier, y que las llamadas fallidas no cuentan. Su propia página en zapier.com/mcp indica que MCP está disponible en todos los planes de Zapier en septiembre de 2026 y muestra la insignia MCP Beta en su encabezado. Según la página de MCP de IFTTT, en septiembre de 2026, su servidor MCP permite a las herramientas de IA buscar, crear y ejecutar automatizaciones en más de 1.000 servicios y más de 50 millones de applets. Ambas cifras son de IFTTT. El plan de pago en sus pasos de configuración pertenece a la propia herramienta de IA y aparece enlazado como planes de pago de Claude. Latenode, cuyo blog es este, también publica un servidor MCP. En septiembre de 2026, su página de MCP conecta agentes como Cursor, Claude Desktop, Claude Code y Codex con más de 800 aplicaciones a través de un endpoint, con OAuth gestionado y sin claves API de aplicaciones; es gratuito para empezar, y las aplicaciones premium se facturan bajo pago por uso a partir de créditos de Latenode; un segundo servidor, Latenode MCP Server, permite a un agente crear flujos, activar ejecuciones y gestionar flujos en un espacio de trabajo de Latenode. Su página de precios factura el tiempo de ejecución de los flujos en segundos de CPU, con los primeros 10.000 segundos de CPU gratuitos cada mes en los planes Free y Pay as you go, y ninguna de las dos páginas publica un precio MCP por llamada.
MCP frente a llamadas a funciones, plugins y API
Las llamadas a funciones son una característica del modelo dentro de una aplicación: esa aplicación define las funciones, el modelo solicita una y la aplicación la ejecuta. Nada se desplaza. MCP es un protocolo, por lo que un servidor escrito una vez responde a cualquier cliente que lo hable. Un plugin pertenece al producto que lo aloja. Esa propiedad es lo que cambia MCP: la integración ya no pertenece al asistente.
Las API no desaparecen. Una API sigue estando detrás de un servidor MCP. El servidor estandariza cómo un modelo descubre esa API y la llama, enumerando las capacidades antes de invocar una. Según la documentación de la plataforma de OpenAI, en septiembre de 2026, los conectores son envoltorios MCP mantenidos por OpenAI para servicios populares, con Google Workspace y Dropbox como ejemplos propios. Tanto los conectores como los servidores MCP remotos cuentan allí como capacidades más allá de las llamadas a funciones.
| Enfoque | Alcance | Reutilización entre aplicaciones | Mejor opción |
|---|---|---|---|
| Llamadas a funciones | Un modelo en una aplicación | No, la aplicación lo define | Lógica dentro de su propia aplicación |
| Plugin de producto | Un producto host | No, vinculado a ese producto | Funciones para ese producto |
| Llamada directa a API | Una integración fija | No aplicable | Una única integración estable |
| Servidor MCP | Cualquier cliente que hable MCP | Sí, un protocolo | Muchos clientes, muchos sistemas |
Una excepción: con una única integración fija, MCP añade un componente móvil que no necesita.
Seguridad y consentimiento: lo que el protocolo le pide
La especificación 2026-07-28 exige consentimiento explícito del usuario para todo acceso a datos y operaciones, así como consentimiento antes de exponer datos del usuario a un servidor. Las interfaces claras para revisar y autorizar actividad se sitúan un nivel por debajo: la especificación indica que los implementadores deberían proporcionarlas, no que deben hacerlo. También advierte que las herramientas implican ejecución de código arbitrario, por lo que los hosts deben obtener el consentimiento explícito del usuario antes de invocar cualquier herramienta. MCP no puede imponerlo a nivel de protocolo. Se indica a los implementadores que integren flujos sólidos de consentimiento y autorización en sus propias aplicaciones.
La documentación de la plataforma de OpenAI, en septiembre de 2026, advierte que OpenAI no ha verificado los servidores MCP remotos. Señala la inyección de prompts como un riesgo particular cuando un modelo puede acceder a servidores que contienen datos sensibles o realizan acciones. Su recomendación: servidores oficiales alojados por los propios proveedores de servicios, además de los parámetros require_approval y allowed_tools para que las acciones sensibles pasen por un flujo de aprobación. La misma página indica que OpenAI solicita la aprobación del desarrollador de forma predeterminada antes de que los datos lleguen a un conector o servidor MCP remoto. Ese valor predeterminado de require_approval puede cambiar, por lo que no es una garantía. La documentación de Stripe, en septiembre de 2026, exige confirmación humana antes de determinadas acciones de escritura, y nombra los reembolsos y los pagos salientes como ejemplos. Cloudflare recomienda varios servidores especializados con permisos de alcance limitado para reducir el acceso con privilegios excesivos. En la práctica: tokens con mínimo privilegio, aprobar todo aquello que escriba o envíe información y preferir servidores oficiales.
Cómo probar MCP en diez minutos
- Elija un cliente compatible con MCP. En septiembre de 2026, los documentos de MCP mencionan Claude, ChatGPT, Visual Studio Code, Cursor y MCPJam; es su propia lista, no una lista completa.
- Elija un servidor: un servidor de referencia como Fetch, Filesystem o Memory, un servidor oficial de un proveedor o algo del registro en registry.modelcontextprotocol.io.
- Añádalo a la configuración de su cliente. Un servidor local se añade mediante el comando que lo inicia, por ejemplo, el servidor de memoria de la documentación se inicia con npx -y @modelcontextprotocol/server-memory. Un servidor remoto se añade mediante su URL y autenticación.
- Compruebe que su host gestione servidores remotos. El README de GitHub, en septiembre de 2026, menciona VS Code 1.101 o posterior, Claude Desktop, Cursor y Windsurf. La compatibilidad de los hosts evoluciona rápidamente, así que consulte la documentación actual del host.
- Apruebe la conexión y espere una segunda solicitud en el primer uso: con Zapier MCP, el cliente le pide aprobar la primera ejecución de herramienta.
- Pida al asistente que haga una tarea pequeña que necesite el servidor y, después, compruebe el resultado en el sistema de origen.
