Protocolo MCP de Anthropic: Otro Update Que No Puedes Perderte

Anthropic ha lanzado el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto que mejora cómo las IA se conectan con datos y herramientas. Con MCP, las integraciones son más simples, seguras y efectivas, permitiendo que los asistentes de IA trabajen de manera más inteligente y personalizada. Descubre cómo el MCP revolucionará el desarrollo de IA y las experiencias de los usuarios.
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Justo después de haber anunciado una importante inversion por parte de de Amazon, el 25 de noviembre de 2024, Anthropic anunció el lanzamiento del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés), un nuevo estándar abierto que busca revolucionar cómo las inteligencias artificiales (IA) se conectan con diferentes fuentes de datos y herramientas. La idea es simple pero poderosa: en lugar de que las IA operen aisladas, el MCP permite integraciones más simples y seguras, conectando los modelos de IA con repositorios de contenido, herramientas empresariales y entornos de desarrollo.

Que es el MPC

El MCP es un protocolo abierto que permite a los desarrolladores conectar sus herramientas y fuentes de datos directamente con sistemas de IA. Esto podría sonar un poco técnico, pero lo que significa en la práctica es que las IA podrían ser mucho más útiles y relevantes porque tendrían acceso a datos más actualizados y personalizados. En lugar de tener un asistente de IA que solo sabe lo que aprendía hasta cierto punto, este asistente podría, por ejemplo, acceder a los archivos de tu empresa en Google Drive, revisar los últimos mensajes en Slack, o interactuar con un repositorio de GitHub para ayudarte con alguna tarea específica. Todo eso se logra a través de integraciones seguras y bidireccionales.

El MCP se compone de varios elementos importantes:

  • Especificación y SDKs del MCP: Esta es la base técnica que permite a los desarrolladores construir servidores MCP o aplicaciones que se conecten a esos servidores. En otras palabras, es el «código» que hace posible que diferentes servicios se comuniquen con la IA.
  • Soporte de servidor MCP local: Esto permite que los desarrolladores prueben e implementen el MCP en sus propias computadoras, sin tener que depender directamente de la nube. Es ideal para hacer pruebas y experimentar antes de implementarlo en un ambiente más amplio.
  • Repositorio de servidores MCP de código abierto: Anthropic también creó servidores de MCP para sistemas populares como Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres y Puppeteer, lo cual facilita aún más la integración. Al ser de código abierto, cualquier desarrollador puede adaptarlos a sus necesidades particulares.

Varios nombres importantes ya están adoptando el MCP. Empresas como Block y Apollo lo han integrado en sus sistemas, mientras que compañías enfocadas en herramientas de desarrollo, como Zed, Replit, Codeium y Sourcegraph, están utilizando el MCP para mejorar la forma en que los agentes de IA entienden y manejan las tareas específicas en sus plataformas. Esto implica que las IA no solo podrían recuperar información relevante, sino también comprender el contexto del trabajo, lo cual las hará más útiles y eficientes.

En esencia, el MCP quiere eliminar las integraciones «parcheadas» o fragmentadas que existen actualmente. En lugar de que cada sistema tenga su propio y complejo método de comunicarse con una IA, el MCP proporciona un camino estándar, fácil de implementar y escalable para cualquier herramienta o fuente de datos.

Por qué es importante

La importancia del MCP radica en su capacidad de hacer que las IA sean mucho más útiles y accesibles. Hasta ahora, uno de los grandes problemas con los asistentes de IA es que estaban limitados por la falta de acceso a datos en tiempo real o contextos específicos. Con el MCP, los desarrolladores pueden crear experiencias mucho más inteligentes y relevantes, porque las IA podrán acceder directamente a la información que necesitan, cuando la necesitan.

Esto tiene un gran impacto en sectores como el empresarial y el de desarrollo, donde el contexto y los datos precisos son clave para hacer bien el trabajo: un asistente de IA que ya sabe en qué proyectos estás trabajando, puede recuperar documentos relevantes y entender el estado actual de tu código sin que tengas que explicarlo todo desde cero. Eso es justo lo que promete el MCP.

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