MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, creado por Anthropic en 2024, para conectar apps de IA como Claude o ChatGPT con herramientas y datos. La app usa un cliente MCP para hablar con un servidor MCP, que ofrece acciones y datos. Como un enchufe estándar, un mismo servidor sirve en muchas apps.
Una pregunta de la app. Elige una respuesta.
¿Qué es MCP?
MCP no piensa ni responde: es la forma de conectar una app de IA con herramientas y datos.
Define cómo una app de IA y un servidor intercambian herramientas y datos. Es abierto: cualquiera puede usarlo.
Eso se parece más a una skill, que reúne instrucciones para una tarea. MCP conecta; un servidor también puede ofrecer plantillas de instrucciones.
Una panadería tiene sus pedidos en una base de datos y alguien arma un servidor MCP para ella. La app de IA que usas, un chat o un agente de código, se conecta a ese servidor. Desde ahí, el modelo puede pedir «buscar el pedido de la señora Rosa» en plena tarea. El modelo no sabe qué pedidos hay: lo sabe el servidor, que expone esa herramienta.
MCP no es un modelo ni una skill. Una skill reúne instrucciones para una tarea, como una receta; MCP es la conexión. Y como es un estándar, el servidor que armaste no queda atado a una sola app: sirve en las que hablen MCP, aunque cada una puede ofrecer más o menos funciones.
Lo presentó Anthropic, la empresa de Claude, en noviembre de 2024, como estándar abierto. En diciembre de 2025 lo donó a la Agentic AI Foundation, de la Linux Foundation, que fundó junto con OpenAI y Block. Por eso MCP no es «de Claude»: lo usan apps y empresas que compiten entre sí.
Una API es la puerta que un sistema ofrece a otros programas, y quien programa decide qué llamar y cuándo. Un servidor MCP suele ir encima de una API: describe sus acciones de forma que el modelo las entienda y elija cuál usar según lo que pides. No compiten. El servidor MCP de la panadería, por dentro, puede llamar a la API de su sistema de pedidos.
Tampoco reemplaza a RAG. RAG busca pedazos en documentos que se prepararon antes; con MCP el modelo consulta o actúa en el momento, como ver el stock de hoy. Pueden convivir en la misma app.
Un servidor MCP puede ofrecer tres tipos de cosas, y la forma de distinguirlas es quién las controla. Tools: el modelo las pide para consultar o actuar, como buscar un pedido o crear uno. Resources: contexto que gestiona la app, como el recetario que adjuntas a la charla. Prompts: plantillas que eliges tú, como «cierre de caja», para no redactar el mismo pedido cada noche.
Son categorías del protocolo, no una promesa sobre la pantalla: cada app las muestra a su manera, y algunas no muestran todas.
GitHub tiene un servidor MCP oficial para que el agente lea issues, revise pull requests o busque código. Otro clásico es el de sistema de archivos, que deja leer y escribir en las carpetas que elijas. En la comunidad hay de todo, incluso servidores para datos públicos de Brasil. Antes de instalar uno, mira quién lo mantiene y qué permisos pide.
Un servidor local corre en tu máquina, por ejemplo uno que lee una carpeta de tu proyecto. Uno remoto corre en otro servidor, como el de un servicio en la nube. Aparte está el transporte, cómo le habla la app: MCP define, por ejemplo, stdio (la app arranca el servidor como un proceso suyo) y Streamable HTTP. Error común: «usa HTTP, entonces es remoto». Un servidor en tu máquina también puede hablar HTTP.
Muchos servidores remotos se conectan con OAuth: autorizas en el servicio y la app recibe un token con los permisos que concediste, no tu contraseña. OAuth no achica esos permisos: si aceptaste de más, el token tiene de más.
Que el servidor conecte y funcione solo dice que la conexión está bien. Lo que limita al agente es el acceso del servidor y los controles de la app, no una instrucción del tipo «no toques nada». Si vas a conectar la planilla de ventas de tu emprendimiento solo para consultar, dale acceso de solo lectura y prueba primero con una lectura.
La clave va en una config privada y sin versionar; si ya la subiste a un repo, revócala. Y no des por hecho que habrá una pantalla de aprobación: el protocolo no la impone, y si te pregunta antes de cada acción lo decide la app. Ojo también con lo que devuelve el servidor: un texto puede traer instrucciones escondidas para el modelo, y eso es inyección de prompts.