El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto para conectar LLMs con herramientas y datos. El ecosistema sigue evolucionando y la compatibilidad concreta depende del cliente y del servidor; aquí lo explicamos con una analogía útil y límites claros.

Qué problema resuelve

Antes de MCP: cada app que querías conectar a tu LLM (gmail, calendario, tus notas) era una integración artesanal. Después de MCP: hay un protocolo común. El LLM “habla MCP”, la herramienta “habla MCP”, y ellos solos se entienden.

La analogía del USB-C: antes cada móvil tenía su cable. Luego llegó el USB-C y un cable sirve para todo. MCP es eso, pero entre IAs y herramientas.

Los 3 conceptos del protocolo

Tools: acciones que el modelo puede llamar (“crea un evento”, “busca en mis notas”). Es la parte más usada.
Resources: datos que el modelo puede leer (archivos, tablas, documentos).
Prompts: plantillas de prompts compartibles (la parte menos usada, pero útil).

Cómo puedes usarlo en un laboratorio

Algunos ejemplos de integración:

Filesystem MCP: los modelos leen/escriben en carpetas concretas del laboratorio (con permisos limitados — nunca la home entera).
SQLite MCP: el modelo consulta una base de datos (mejor una copia de solo lectura) y genera informes en lenguaje natural.
n8n MCP: los workflows de n8n como tools: “ejecuta el workflow de facturas” desde el chat.
Puppeteer MCP (con cabeza): el modelo revisa páginas web y extrae datos.

La diferencia con los “function calling”

El function calling clásico es parecido, pero cada proveedor y cada app lo define a su manera. MCP es abierto y común: el mismo MCP server sirve para Claude, para tu modelo local con la librería adecuada, para Cursor… Un solo esfuerzo, muchos consumidores.

Montarlo en local (mini-receta)

Elige un server de la lista oficial (github.com/modelcontextprotocol/servers)
Configúralo en tu cliente (Claude Desktop, o un cliente MCP en Python):

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/ruta/limitada"]
    }
  }
}

El cliente descubre las tools automáticamente y el modelo las llama cuando hace falta.

Advertencias del Laboratorio

Permisos mínimos siempre: un MCP de filesystem apuntando a / es entregar tu disco al modelo. Limita rutas.
Los MCP servers son software de tercero: revisa qué hacen (son cortos, se leen en 10 min).
No todos los modelos locales siguen igual de bien los schemas de tools: la capacidad de llamada depende del modelo, su plantilla y el runtime. Prueba con tu benchmark de tools.

MCP puede convertir un chatbot en un asistente con herramientas. La parte importante no es la analogía: es revisar el server, limitar sus permisos, registrar las acciones y probar qué ocurre cuando el modelo recibe una instrucción maliciosa.