Anthropic ha lanzado Model Context Protocol (MCP), un nuevo estándar abierto para conectar asistentes de IA con fuentes de datos, como repositorios de contenido, herramientas empresariales y entornos de desarrollo. Su principal objetivo será ayudar a los modelos avanzados a generar respuestas más precisas y relevantes.
Hasta ahora, se había invertido enormes esfuerzos en mejorar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM), logrando avances rápidos en razonamiento y calidad. Pero incluso los LLM más eficientes están limitados por la dependencia de los datos. Cada nueva fuente de datos requiere su propia integración personalizada, lo que dificulta la creación de sistemas verdaderamente conectados a gran escala. Aquí es donde MCP de Anthropic quiere marcar la diferencia.
Model Context Protocol proporciona un estándar universal y open source para conectar los sistemas de IA con las fuentes de datos, reemplazando las integraciones fragmentadas con un solo protocolo. Esto se traduce en una forma más sencilla y fiable de dar acceso a los sistemas de IA a los datos que necesitan.
Model Context Protocol: Un nuevo enfoque para la integración de datos
MCP es un estándar abierto que permite a los desarrolladores crear conexiones seguras y bidireccionales entre sus fuentes de datos y herramientas potenciadas por IA. La arquitectura es simple: los desarrolladores pueden exponer sus datos a través de servidores MCP o crear aplicaciones de IA (clientes MCP) que se conecten a estos servidores.
Anthropic ha presentado tres componentes principales del MCP para desarrolladores:
- Especificación y SDKs del Model Context Protocol.
- Soporte local para servidores MCP en las aplicaciones de escritorio Claude.
- Repositorio de código abierto de servidores MCP.
Claude 3.5 Sonnet es particularmente eficaz en la construcción rápida de implementaciones de servidores MCP, lo que facilita a las empresas conectar sus datos más importantes con herramientas de IA. Para ayudar a los desarrolladores a comenzar, se comparten servidores MCP preconfigurados para sistemas como Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres y Puppeteer.
Por otra parte, algunas empresas pioneras como Block y Apollo ya han integrado MCP en sus sistemas. Gracias a MCP, los agentes de IA pueden obtener información relevante que les permita comprender mejor el contexto de las tareas de código y generar soluciones especializadas y funcionales con menos intentos.
Dhanji R. Prasanna, Director de Tecnología en Block, afirma: “Las tecnologías abiertas como el Model Context Protocol son los puentes que conectan la IA con aplicaciones del mundo real, asegurando que la innovación sea accesible, transparente y fundamentada en la colaboración”. Esto refleja el compromiso del MCP de eliminar las barreras técnicas y permitir que las personas se centren en lo creativo.
Cómo empezar con MCP
Los desarrolladores pueden comenzar a construir y probar conectores MCP desde ya mismo. Los clientes existentes de Claude for Work pueden empezar a probar servidores MCP localmente, conectando Claude a sus sistemas internos y conjuntos de datos. Próximamente, también se proporcionarán kits de herramientas para implementar servidores MCP en producción remota, permitiendo el acceso a toda la organización Claude for Work.
Los pasos a seguir para su implementación son:
- Instalar los servidores MCP preconfigurados a través de la aplicación de escritorio Claude.
- Seguir la guía de inicio rápido para construir tu primer servidor MCP.
- Contribuir a los repositorios de código abierto de conectores e implementaciones.
Puntos clave
Problema que resuelve:
- Los modelos de IA actuales están limitados por su aislamiento de los datos.
- Cada nueva fuente de datos requiere una implementación personalizada, lo que dificulta la escalabilidad de los sistemas.
Beneficios:
- Claude 3.5 Sonnet puede construir implementaciones de servidor MCP rápidamente, lo que facilita a las empresas e individuos conectar sus conjuntos de datos más importantes con una variedad de herramientas impulsadas por IA.
- Los desarrolladores pueden construir sobre un protocolo estándar en lugar de mantener conectores separados para cada fuente de datos.
- A medida que el ecosistema madura, los sistemas de IA mantendrán el contexto mientras que emplean diferentes herramientas y conjuntos de datos.
Conclusión
Model Context Protocol de Anthropic busca revolucionar la forma en que los modelos de IA acceden e interactúan con los datos, lo que lleva a sistemas más inteligentes, eficientes y contextualmente más relevantes.Además, está comprometida en construir ecosistema abierto y colaborativo. Por todo ello, te animo a probar este nuevo estándar tanto si eres un desarrollador de herramientas de IA, una empresa que busca aprovechar los datos existentes, o un early adopter que quiere explorar nuevos retos.
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