MCP (Model Context Protocol) - El nuevo lenguaje universal entre Agentes de IA y Sistemas

Introducción La inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados durante los últimos años, y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) cada vez se apoyan más en datos y servicios externos para ofrecer respuestas precisas y contextualizadas. Sin embargo, cada integración personalizada –conectar un modelo a una API, una base de datos o un sistema de archivos– implica un esfuerzo duplicado y un mantenimiento costoso. Es aquí donde surge el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto desarrollado por Anthropic que promete reducir la complejidad de las integraciones (pasando de un problema M×N a M+N) y ofrecer una comunicación homogénea entre aplicaciones de IA y recursos externos. En este post, exploraremos qué es MCP, cómo se ha desarrollado y adoptado, qué problemas resuelve, y cómo se implementa en arquitecturas modernas, especialmente en entornos serverless utilizando AWS Lambda y MCP2Lambda. Además, veremos casos de uso reales y consideraciones para el futuro de este protocolo. Historia y Orígenes El Protocolo MCP fue desarrollado por Anthropic y lanzado oficialmente en noviembre de 2024. La idea surgió de la necesidad de proporcionar a los LLMs un canal estandarizado y eficiente para interactuar con múltiples fuentes de datos y herramientas sin tener que escribir integraciones personalizadas para cada una. Desarrollo por Anthropic: Anthropic dogfoodeó MCP internamente con el objetivo de mejorar las capacidades de aplicaciones como Claude Desktop, logrando que los modelos pudieran acceder a datos en tiempo real y ejecutar acciones concretas. Adopción temprana: Tras su lanzamiento, MCP captó el interés de desarrolladores y empresas que buscaban una solución escalable. Compañías y plataformas pioneras comenzaron a integrar MCP en sus flujos de trabajo, sentando las bases para una comunidad en crecimiento Objetivos y Beneficios del Protocolo MCP MCP tiene como objetivos principales: Interoperabilidad y Modularidad: Establecer un “idioma común” que permita a diferentes aplicaciones de IA conectarse a diversas fuentes de datos y herramientas sin tener que diseñar integraciones específicas para cada una. Reducción de la Complejidad: Transformar el problema tradicional de M×N integraciones a una suma M+N, facilitando la creación y mantenimiento de agentes inteligentes. Mejora en la Contextualización: Permitir que los modelos de lenguaje accedan a información actualizada y relevante en tiempo real, enriqueciendo su capacidad de respuesta. Entre los beneficios destacan la reducción de costos y la mayor escalabilidad, al poder reutilizar componentes preconstruidos y estandarizados en múltiples aplicaciones. Problemas que resuelve Antes de MCP, cada nueva fuente de datos o herramienta requería el desarrollo de un conector específico. Esto generaba desafíos como: Silos de Información: Cada integración se desarrollaba por separado, impidiendo que los LLMs accedieran a una visión completa y coherente. Duplicación de Esfuerzos y Costos: Se repetía el mismo trabajo para conectar cada aplicación con cada sistema, aumentando la carga de mantenimiento. Barreras de Escalabilidad: La integración personalizada no es fácilmente escalable ni flexible, dificultando la actualización o incorporación de nuevas fuentes. Gestión del Contexto en Tiempo Real: Sin un estándar, resulta difícil proveer a los modelos información adicional de forma estructurada y sin saturar su ventana de contexto. Integración con AWS Lambda y MCP2Lambda AWS Lambda en el Contexto MCP AWS Lambda es un servicio serverless que permite ejecutar código de forma escalable y solo cobra por tiempo de ejecución. Sin embargo, debido a la naturaleza stateless de Lambda, implementar un servidor MCP tradicional en este entorno presenta desafíos relacionados con la persistencia de la conexión y la gestión del estado. El Rol de MCP2Lambda MCP2Lambda actúa como un adaptador que convierte las solicitudes en formato MCP a eventos compatibles con AWS Lambda. Entre sus funciones destacan: Traducción de Protocolo: Convierte solicitudes JSON-RPC en eventos que puede procesar una función Lambda y, al terminar, adapta la respuesta al estándar MCP. Interfaz de Conexión Serverless: Permite que las funciones Lambda se comporten como servidores MCP sin la necesidad de mantener procesos persistentes. Integración con API Gateway: Facilita la exposición de tu función Lambda mediante un endpoint HTTP para recibir solicitudes MCP. Beneficios, Desafíos y Consideraciones Beneficios Estandarización: Un único protocolo para múltiples integraciones, facilitando el mantenimiento y la escalabilidad. Reducción de Costos: El uso de funciones serverless como AWS Lambda reduce costos operativos. Agilidad en el Desarrollo: Reutilización de componentes y una curva de aprendizaje menor gracias a los SDKs y ejemplos disponibles. De

Apr 13, 2025 - 18:49

MCP (Model Context Protocol) - El nuevo lenguaje universal entre Agentes de IA y Sistemas

Introducción

La inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados durante los últimos años, y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) cada vez se apoyan más en datos y servicios externos para ofrecer respuestas precisas y contextualizadas. Sin embargo, cada integración personalizada –conectar un modelo a una API, una base de datos o un sistema de archivos– implica un esfuerzo duplicado y un mantenimiento costoso. Es aquí donde surge el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto desarrollado por Anthropic que promete reducir la complejidad de las integraciones (pasando de un problema M×N a M+N) y ofrecer una comunicación homogénea entre aplicaciones de IA y recursos externos.

En este post, exploraremos qué es MCP, cómo se ha desarrollado y adoptado, qué problemas resuelve, y cómo se implementa en arquitecturas modernas, especialmente en entornos serverless utilizando AWS Lambda y MCP2Lambda. Además, veremos casos de uso reales y consideraciones para el futuro de este protocolo.

Historia y Orígenes

El Protocolo MCP fue desarrollado por Anthropic y lanzado oficialmente en noviembre de 2024. La idea surgió de la necesidad de proporcionar a los LLMs un canal estandarizado y eficiente para interactuar con múltiples fuentes de datos y herramientas sin tener que escribir integraciones personalizadas para cada una.

Desarrollo por Anthropic: Anthropic dogfoodeó MCP internamente con el objetivo de mejorar las capacidades de aplicaciones como Claude Desktop, logrando que los modelos pudieran acceder a datos en tiempo real y ejecutar acciones concretas.
Adopción temprana: Tras su lanzamiento, MCP captó el interés de desarrolladores y empresas que buscaban una solución escalable. Compañías y plataformas pioneras comenzaron a integrar MCP en sus flujos de trabajo, sentando las bases para una comunidad en crecimiento

Objetivos y Beneficios del Protocolo MCP

MCP tiene como objetivos principales:

Interoperabilidad y Modularidad: Establecer un “idioma común” que permita a diferentes aplicaciones de IA conectarse a diversas fuentes de datos y herramientas sin tener que diseñar integraciones específicas para cada una.
Reducción de la Complejidad: Transformar el problema tradicional de M×N integraciones a una suma M+N, facilitando la creación y mantenimiento de agentes inteligentes.
Mejora en la Contextualización: Permitir que los modelos de lenguaje accedan a información actualizada y relevante en tiempo real, enriqueciendo su capacidad de respuesta.

Entre los beneficios destacan la reducción de costos y la mayor escalabilidad, al poder reutilizar componentes preconstruidos y estandarizados en múltiples aplicaciones.

Problemas que resuelve

Antes de MCP, cada nueva fuente de datos o herramienta requería el desarrollo de un conector específico. Esto generaba desafíos como:

Silos de Información: Cada integración se desarrollaba por separado, impidiendo que los LLMs accedieran a una visión completa y coherente.
Duplicación de Esfuerzos y Costos: Se repetía el mismo trabajo para conectar cada aplicación con cada sistema, aumentando la carga de mantenimiento.
Barreras de Escalabilidad: La integración personalizada no es fácilmente escalable ni flexible, dificultando la actualización o incorporación de nuevas fuentes.
Gestión del Contexto en Tiempo Real: Sin un estándar, resulta difícil proveer a los modelos información adicional de forma estructurada y sin saturar su ventana de contexto.

Integración con AWS Lambda y MCP2Lambda

AWS Lambda en el Contexto MCP

AWS Lambda es un servicio serverless que permite ejecutar código de forma escalable y solo cobra por tiempo de ejecución. Sin embargo, debido a la naturaleza stateless de Lambda, implementar un servidor MCP tradicional en este entorno presenta desafíos relacionados con la persistencia de la conexión y la gestión del estado.

El Rol de MCP2Lambda

MCP2Lambda actúa como un adaptador que convierte las solicitudes en formato MCP a eventos compatibles con AWS Lambda. Entre sus funciones destacan:

Traducción de Protocolo: Convierte solicitudes JSON-RPC en eventos que puede procesar una función Lambda y, al terminar, adapta la respuesta al estándar MCP.
Interfaz de Conexión Serverless: Permite que las funciones Lambda se comporten como servidores MCP sin la necesidad de mantener procesos persistentes.
Integración con API Gateway: Facilita la exposición de tu función Lambda mediante un endpoint HTTP para recibir solicitudes MCP.

Beneficios, Desafíos y Consideraciones

Beneficios

Estandarización: Un único protocolo para múltiples integraciones, facilitando el mantenimiento y la escalabilidad.
Reducción de Costos: El uso de funciones serverless como AWS Lambda reduce costos operativos.
Agilidad en el Desarrollo: Reutilización de componentes y una curva de aprendizaje menor gracias a los SDKs y ejemplos disponibles.

Desafíos

Gestión del Estado: Las funciones Lambda son stateless; se requiere externalizar el almacenamiento de estado cuando es necesario.
Latencia: Los cold starts en Lambda pueden introducir latencias adicionales, aunque se pueden mitigar con provisioned concurrency.
Seguridad: Es crucial proteger tanto el endpoint de API Gateway como las conexiones con las fuentes externas, implementando autenticación robusta y controles de acceso.

Conclusión

El Protocolo MCP de Anthropic representa un salto cualitativo en la forma de conectar modelos de IA con el mundo exterior. Al estandarizar la comunicación entre agentes y diversas fuentes de datos, MCP reduce la complejidad, mejora la eficiencia y abre la puerta a soluciones más colaborativas y escalables.

Resumen: Repasamos sus orígenes, objetivos, estructura, casos de uso reales y cómo integrarlo en entornos serverless utilizando AWS Lambda con MCP2Lambda.
Reflexión: Este protocolo no solo mejora la capacidad de las IAs para obtener contexto en tiempo real, sino que también allana el camino para una interoperabilidad robusta y futuras innovaciones en el campo de la inteligencia artificial.

Referencias

Introducción de MCP por Anthropic Descripción: Artículo oficial de Anthropic sobre el lanzamiento y los fundamentos del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). URL: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions (arXiv) Descripción: Artículo académico que analiza el panorama actual de MCP, sus riesgos de seguridad y las direcciones futuras de investigación. URL: https://arxiv.org/abs/2503.23278
Harness the Power of MCP Servers with Amazon Bedrock Agents – AWS Machine Learning Blog Descripción: Publicación de AWS que muestra la integración de MCP con Amazon Bedrock Agents, ejemplificando cómo aprovechar el protocolo para conectar herramientas y fuentes de datos. URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/
Introducing AWS MCP Servers for Code Assistants – AWS Machine Learning Blog Descripción: Artículo que detalla cómo utilizar MCP en entornos de desarrollo con AWS, facilitando la creación de agentes basados en MCP. URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-aws-mcp-servers-for-code-assistants-part-1/
Sitio Oficial de Model Context Protocol Descripción: Portal oficial que incluye documentación, SDKs y ejemplos para empezar a trabajar con MCP. URL: https://modelcontextprotocol.io/introduction
Repositorio Oficial de MCP Servers en GitHub Descripción: Colección de implementaciones oficiales y ejemplos de servidores MCP desarrollados por la comunidad y Anthropic. URL: https://github.com/modelcontextprotocol/servers
Create and Configure Agent Manually – Amazon Bedrock Documentation Descripción: Documentación de AWS para la creación y configuración de agentes en Amazon Bedrock, que incluye detalles sobre la integración de MCP en soluciones empresariales. URL: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html
Anthropic launches tool to connect AI systems directly to datasets – The Verge Descripción: Publicación que explica cómo MCP permite a las IA conectarse directamente a diversas fuentes de datos, aportando ejemplos prácticos de integraciones. URL: https://www.theverge.com/2024/11/25/24305774/anthropic-model-context-protocol-data-sources