Curso práctico en vídeo sobre MCP (Model Context Protocol)

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Protocolo de Contexto de Modelo (MCP – Model Context Protocol)

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés) es un estándar de código abierto desarrollado por Anthropic en noviembre de 2024 para estandarizar cómo los sistemas de inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs), se conectan con fuentes de datos externas y herramientas. Funciona como un adaptador universal (comparado con un «USB-C para IA») que simplifica la integración, eliminando la necesidad de conectores personalizados para cada fuente de datos o aplicación. Esto reduce la complejidad del problema de integración «N×M», donde múltiples aplicaciones de IA (M) y herramientas (N) requieren integraciones únicas, transformándolo en un modelo más simple «N+M».Características Principales de MCP

• Comunicación estandarizada: MCP proporciona un protocolo unificado basado en JSON-RPC 2.0 para que los modelos de IA interactúen con diversos sistemas (por ejemplo, bases de datos, APIs, GitHub, Slack), reduciendo la carga de desarrollo.
• Descubrimiento dinámico de herramientas: Los modelos de IA pueden descubrir e interactuar automáticamente con herramientas disponibles sin integraciones predefinidas, aumentando la flexibilidad.
• Gestión de estado contextual: MCP mantiene el contexto a través de las interacciones, asegurando que los modelos tengan datos relevantes y actualizados para respuestas precisas.
• Seguridad y control: Incluye controles de acceso integrados y requiere consentimiento explícito del usuario para ejecutar herramientas, aunque persisten preocupaciones de seguridad como la inyección de prompts.
• Escalabilidad: Soporta múltiples métodos de transporte (por ejemplo, STDIO, HTTP+SSE) y permite cambiar fácilmente entre modelos de IA o proveedores.

Arquitectura MCP: modelo cliente-servidor

• Hosts MCP: Aplicaciones de IA (por ejemplo, Claude Desktop, IDEs como Cursor) que inician las conexiones.
• Clientes MCP: Integrados en los hosts, gestionan conexiones 1:1 con servidores, traduciendo solicitudes al formato compatible con MCP.
• Servidores MCP: Programas ligeros que exponen capacidades específicas (por ejemplo, acceso a archivos, consultas a bases de datos) desde fuentes locales o remotas.
• Componentes principales:
  • Recursos: Objetos de datos (por ejemplo, documentos, esquemas de bases de datos) para recuperación sin cálculos.
  • Herramientas: Acciones controladas por el modelo (por ejemplo, llamadas a APIs, cálculos) que pueden tener efectos secundarios.
  • Prompts: Plantillas definidas por el usuario para optimizar las interacciones con el modelo.

Beneficios

• Simplifica la integración al reemplazar conectores de APIs personalizados con un solo protocolo.
• Permite actualizaciones de contexto en tiempo real, reduciendo la dependencia de datos de entrenamiento obsoletos.
• Facilita la interoperabilidad entre modelos de IA y plataformas, con adopción por parte de grandes actores como OpenAI, Google DeepMind y Microsoft.
• Soporta casos de uso como análisis de código asistido por IA, consultas a bases de datos (por ejemplo, AI2SQL) y automatización de flujos de trabajo en industrias como finanzas, salud y comercio minorista.

Desafíos

• Adopción Temprana: Como estándar nuevo, MCP carece de documentación madura y soporte amplio.
• Riesgos de Seguridad: Centralizar el acceso puede introducir vulnerabilidades (por ejemplo, inyección de prompts, problemas de permisos de herramientas), requiriendo una implementación cuidadosa.
• Complejidad para Casos Simples: Para integraciones básicas de una sola fuente, MCP puede ser excesivo en comparación con APIs directas.

Curso de Microsoft en YouTube de MCP

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8. Lecciones de los primeros usuarios de MCP
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Información basada en la publicación en GitHub: MCP for Beginners. También hay una traducción del respositorio al español, aquí: Currículo del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Principiantes.