MCP: El protocolo que cambió la manera de integrar la IA con los sistemas empresariales

Los agentes de IA prometen revolucionar las operaciones empresariales mediante la automatización de tareas, la generación de insights y la gestión de interacciones con clientes cada vez más sofisticadas.

Sin embargo, conectar agentes de manera confiable y eficiente a información en tiempo real ha representado un obstáculo significativo. Esta complejidad limita el alcance y la efectividad de las implementaciones de IA.

Para resolver este desafío, Anthropic cre el Model Context Protocol que se conoce como "puerto USB-C para IA" por su facilidad de conexión e interoperabilidad universal, similar a cómo el USB-C simplificó la conectividad entre diferentes dispositivos electrónicos.

El protocolo estandariza la forma en que las aplicaciones de IA se conectan y utilizan herramientas externas y fuentes de datos, agregando una capa fundacional para soluciones empresariales integradas.

MCP permite a los modelos de IA interactuar con herramientas externas como Google Calendar o Slack. Fuente

Qué es el protocolo MCP

Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a las aplicaciones de IA conectarse de forma dinámica con sistemas empresariales externos.

A diferencia de las integraciones tradicionales que necesitan un código específico para cada conexión, MCP proporciona un "lenguaje universal" que los sistemas de IA pueden interpretar en tiempo de ejecución.

El protocolo funciona como un traductor automático entre agentes de IA y fuentes de datos, y permite que los sistemas identifiquen acciones disponibles (Tools) y accedan a información necesaria (Resources) bajo demanda.

Anthropic ha demostrado su viabilidad mediante el desarrollo de servidores, herramientas y SDKs que se alinean con los principios del protocolo. Con el respaldo de empresas como OpenAI, Replit y un ecosistema open source creciente, MCP está ganando tracción en el mercado empresarial.

El protocolo no es tecnología exclusiva. Es un estándar que desarrolladores de todo el mundo están adoptando e implementando, similar a cómo HTTP se convirtió en el conjunto de principios para comunicación web.

Nota: Este artículo está basado en la publicación de Felipe Jaramillo Fonnegra, CEO de Aplyca en el medio VKTR en Abril, 2025. Está expandido con información reciente de adopción de MCP así como casos de uso específicos. 

Dónde encaja MCP en la empresa

MCP desbloquea agentes de IA más inteligentes y contextualmente conscientes al conectarlos con datos empresariales únicos en tiempo real.

El protocolo trasciende el conocimiento genérico de los modelos de Inteligencia artificial, proporcionando insights operacionales específicos basados en información actualizada de la empresa.

Un beneficio fundamental es la capacidad de integrar múltiples fuentes de datos sin los ciclos de desarrollo tradicionales. Sistemas como CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Oracle), plataformas de marketing analytics y herramientas de soporte pueden conectarse sin fricción técnica.

Mientras los principales proveedores de software anuncian capacidades ‘agentic’, la mayoría se enfoca en automatizar tareas repetitivas. Permitir que los agentes interactúen con datos empresariales en tiempo real presenta oportunidades inmensas y desafíos importantes. Agregar contexto de manera controlada y segura a través de diferentes plataformas de IA marca una diferencia profunda en la efectividad de las implementaciones.

Los casos de uso abarcan desde acelerar workflows internos de desarrollo (integrando Slack, Jira, Figma) hasta impulsar soluciones sofisticadas orientadas al cliente.

Elegir estratégicamente proveedores que soporten o planeen soportar estándares MCP ayuda a preparar el stack de IA para el futuro. Esto asegura mayor flexibilidad y evita el vendor lock-in a largo plazo.

Cómo funciona de forma interna el MCP

MCP proporciona a las aplicaciones de IA un "control remoto universal" para interactuar con sistemas externos. El protocolo permite identificar capacidades disponibles y ejecutar acciones sin programación previa.

En lugar de que los desarrolladores codifiquen integraciones de forma rígida durante el diseño, el sistema de IA "lee las instrucciones" de sistemas externos en tiempo de ejecución.

Este cambio desacopla la IA de integraciones fijas. Las organizaciones pueden evolucionar capacidades, conectar nuevas herramientas o actualizar fuentes de datos con mayor rapidez, reduciendo significativamente la carga de desarrollo.

Inspiración en protocolos establecidos

El equipo de Anthropic se inspiró en protocolos probados como LSP (Language Server Protocol), utilizado en desarrollo de software para interacción estandarizada entre editores y herramientas.

MCP busca simplicidad y extensibilidad mediante formatos establecidos como JSON RPC. El protocolo revive conceptos como HATEOAS (Hypermedia as the Engine of Application State) del mundo REST, aplicándolos al contexto de inteligencia artificial.

Visión a largo plazo

El ecosistema MCP prevé aplicaciones de IA componibles ricas y comportamientos ‘agentic’ sofisticados habilitados por comunicación bidireccional.

Los sistemas podrán negociar capacidades, comprender estructuras de datos y ejecutar acciones de forma autónoma, similar a cómo los navegadores web interpretan HTML sin conocimiento previo de cada sitio específico.

El cuello de botella de integración que MCP resuelve

La integración de IA requiere que los desarrolladores programen meticulosamente cada conexión específica entre la inteligencia artificial y sistemas externos como CRM, ERP o bases de datos internas.

Este método presenta problemas críticos como:

• Fragilidad y mantenimiento constante

Los cambios en herramientas externas frecuentemente requieren reescribir integraciones completas. Esto genera costos de mantenimiento elevados y consume recursos de desarrollo continuamente.

• Velocidad limitada de implementación

El proceso es lento y obstaculiza el despliegue rápido necesario en entornos empresariales dinámicos. Cada nueva integración puede tomar semanas o meses.

• El cambio de paradigma con MCP

MCP transforma este modelo permitiendo que aplicaciones de IA descubran y se conecten a herramientas y datos de forma dinámica y en tiempo real.

La conexión funciona de manera similar a como una persona navega haciendo clic en enlaces de un sitio web, sin necesidad de programación previa.

Más allá de RAG

Después de descubrir las capacidades de los large language models, muchos equipos adoptaron técnicas como RAG (Retrieval- Augmentet Generation), que representa contenido en espacio vectorial y recupera fragmentos relevantes.

RAG no resuelve inherentemente el problema de habilitar agentes para interactuar con múltiples fuentes de datos en vivo o ejecutar acciones mediante herramientas y APIs.

MCP proporciona el enfoque robusto y estandarizado necesario para estas capacidades dinámicas, especialmente como parte de soluciones de software empresariales existentes.

Qué hacer ahora para mantenerse competitivo en la era del MCP

A pesar de los desafíos típicos de nuevos estándares, MCP está ganando tracción significativa debido a la demanda empresarial y una comunidad de desarrolladores en crecimiento.

Para líderes empresariales, esto representa un cambio crucial que requiere acción estratégica inmediata.

1. Auditar su infraestructura de IA actual

Evaluar implementaciones existentes e identificar dónde las limitaciones de integración restringen el valor. Es necesario mapear fuentes de datos críticas, herramientas empresariales y sistemas que podrían beneficiarse de acceso dinámico.

Considerar tanto casos de uso internos como orientados al cliente. Documentar costos actuales de mantenimiento de integraciones.

2. Lanzar proyectos piloto enfocados

Implementar experimentos controlados en áreas donde la integración flexible puede demostrar valor rápidamente. Se deben priorizar los casos de uso que actualmente requieren desarrollo significativo o dónde cambios frecuentes generan costos elevados.

Establecer métricas claras de éxito y timeframes realistas para evaluación.

3. Evaluar compromisos de proveedores

Al seleccionar nuevos proveedores o renovar contratos, se deben priorizar aquellos con compromiso hacia estándares de interoperabilidad.

Esto reduce el riesgo de vendor lock-in y posiciona a la organización para aprovechar innovaciones futuras en el ecosistema de IA empresarial.

4. Establecer champions internos

Identificar y empoderar líderes técnicos y de negocio para explorar oportunidades de implementación. Estos champions deben comprender capacidades técnicas y contexto estratégico de negocio.

5. Desarrollar competencias técnicas

Invertir en capacitación para equipos de ingeniería sobre protocolos modernos de integración de IA. Establecer centros de excelencia o grupos de trabajo enfocados en arquitecturas interoperables.

6. Implementar gobernanza de datos robusta

Antes de habilitar acceso dinámico de agentes a sistemas empresariales, asegure controles de seguridad, privacidad y gobernanza. MCP amplifica tanto oportunidades como riesgos relacionados con gestión de datos.

Listado de servidores MCP disponibles

La comunidad de desarrolladores ha creado un ecosistema creciente de servidores MCP para sistemas empresariales populares. Estos servidores actúan como conectores estandarizados entre agentes de IA y fuentes de datos específicas.

Servidores para sistemas empresariales

• Salesforce MCP Server: conecta agentes de IA con datos de CRM, permitiendo consultas de clientes, actualización de oportunidades y análisis de pipeline de ventas.

• Google Workspace MCP Server: integra Gmail, Google Drive, Calendar y Docs para acceso contextual a comunicaciones y documentos empresariales

• Slack MCP Server: permite a agentes buscar conversaciones, obtener contexto de canales y acceder a conocimiento organizacional distribuido.

• PostgreSQL/MySQL MCP Servers: conexión directa a bases de datos relacionales con capacidades de consulta seguras.

• GitHub MCP Server: acceso a repositorios, issues, pull requests y documentación técnica.

Servidores para analytics y datos

• Google Analytics MCP Server: extracción de métricas de tráfico, conversiones y comportamiento de usuarios.

• Elasticsearch MCP Server: búsqueda y análisis de grandes volúmenes de datos indexados.

• AWS S3 MCP Server: acceso a archivos y datos almacenados en infraestructura cloud.

Servidores para herramientas de desarrollo

• Jira MCP Server: gestión de proyectos, tareas y sprints mediante agentes de IA.

• Figma MCP Server: acceso a diseños, componentes y assets de diseño.

• Linear MCP Server: integración con sistemas de gestión de producto e issues.

La lista continúa expandiéndose semanalmente a medida que más desarrolladores crean conectores para sistemas específicos de sus industrias.

Dónde encontrar servidores MCP

Los servidores MCP están disponibles principalmente a través de repositorios open source y comunidades de desarrolladores especializadas.

• GitHub y repositorios oficiales

El repositorio de Anthropic contiene servidores verificados y mantenidos por la comunidad. Estos siguen las mejores prácticas de seguridad y son auditados regularmente.

Organizaciones y desarrolladores individuales también publican sus propios servidores MCP en GitHub con licencias open source que permiten uso empresarial.

• Registros de paquetes

Los servidores MCP están disponibles en registros de paquetes estándar como npm (Node.js), PyPI (Python) y otros ecosistemas de lenguajes de programación. Esto facilita la instalación y gestión de dependencias en proyectos empresariales existentes.

• Comunidades especializadas

Foros como Discord de Anthropic, comunidades de Reddit dedicadas a IA empresarial y grupos de LinkedIn reúnen a desarrolladores que comparten servidores personalizados para casos de uso específicos.

• Marketplaces emergentes

Están surgiendo marketplaces especializados donde proveedores de software ofrecen servidores MCP certificados para sus plataformas, facilitando la adopción empresarial con garantías de soporte.

MCP para ChatGPT

La integración de Model Context Protocol (MCP) con ChatGPT representa una oportunidad significativa para extender las capacidades de la plataforma conversacional más popular de IA.

• Conexión con sistemas empresariales

Mediante MCP, ChatGPT puede conectarse dinámicamente a sistemas empresariales internos sin requerir integraciones API personalizadas para cada caso.

Esto permite a GPT acceder a bases de datos corporativas, sistemas CRM, plataformas de analytics y herramientas de productividad en tiempo real.

• Casos de uso empresariales con ChatGPT y MCP

Los empleados pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas basadas en datos empresariales actualizados. Por ejemplo, consultar el estado de oportunidades de ventas, generar reportes de métricas específicas o buscar información en documentación interna.

La implementación elimina la barrera técnica entre la interfaz conversacional de ChatGPT y los datos que realmente importan para la organización.

Por otra parte, los equipos de arquitectura empresarial cuentan con la posibilidad de tener integraciones  y desplegarlas a través de múltiples plataformas de IA, permitiendo una flexibilidad operativa y disminuyendo  los costos totales de soluciones de Inteligencia artificial.

• Consideraciones de seguridad

Al implementar Model Context Protocol (MCP) con ChatGPT, las organizaciones deben establecer controles de acceso robustos. Esto incluye autenticación de usuarios, permisos granulares sobre qué datos puede acceder cada empleado y auditoría de todas las consultas.

MCP permite implementar estas capas de seguridad de forma centralizada, aplicando políticas consistentes independientemente de qué agente de IA accede a los sistemas.

MCP para websites

La aplicación de MCP en entornos web representa una oportunidad estratégica particularmente relevante para CMO’s y líderes digitales.

1. Personalización contextual avanzada

Este protocolo permite que agentes de IA en sitios web accedan rápidamente a historial de compras, preferencias de navegación, datos de CRM y comportamiento en tiempo real.

Esto habilita recomendaciones y contenidos personalizados que van más allá de la segmentación tradicional.

2. Asistentes conversacionales inteligentes

Los chatbots y asistentes virtuales pueden consultar múltiples sistemas (inventario, precios, disponibilidad, políticas) sin integraciones codificadas rígidamente, lo cual reduce los tiempos de respuesta y mejora la precisión de la información proporcionada a clientes.

3. Optimización dinámica de contenido

El contenido, ofertas y layouts pueden ajustarse automáticamente basándose en datos de performance, segmentación de audiencia y objetivos de negocio.

Los agentes de IA pueden realizar pruebas A/B continuas y optimización en tiempo real sin intervención manual.

4. Automatización de procesos del cliente

Desde generación de cotizaciones complejas hasta resolución de problemas de servicio, los agentes pueden acceder en tiempo real a los sistemas necesarios para completar transacciones.

Para organizaciones con presencia digital significativa, MCP elimina la barrera técnica que ha separado las capacidades de IA de los datos y sistemas que las hacen útiles para clientes.

MCP para SEO

MCP revoluciona las estrategias de optimización de motores de búsqueda al permitir análisis y optimización basados en datos en tiempo real.

• Conexión con herramientas de SEO

MCP conecta agentes de IA con plataformas de research de keywords, Google Search Console, Google Analytics, herramientas de análisis de competencia y sistemas de monitoreo técnico.

Esta integración permite sintetizar información de múltiples fuentes para generar estrategias de contenido altamente optimizadas.

• Identificación automática de oportunidades

Los agentes pueden detectar gaps de contenido basados en búsquedas de alta intención no cubiertas por su sitio o competidores.

Analizan patrones de ranking exitosos y sugieren optimizaciones de metadata, estructura de contenido y enlazado interno.

• Optimización técnica continua

MCP permite monitoreo y mejora continua de aspectos técnicos que impactan SEO. Los agentes analizan Core Web Vitals, tiempos de carga, errores de crawling y problemas de indexación.

Pueden sugerir o implementar automáticamente correcciones basadas en mejores prácticas actualizadas.

• Adaptación a cambios algorítmicos

Cuando los motores de búsqueda actualizan algoritmos o cuando competidores implementan nuevas estrategias, los agentes con MCP pueden detectar estos cambios y ajustar tácticas proactivamente.

• Valor estratégico para marketing

Para CMO’s, esto significa escalar capacidades de SEO sin aumentar los equipos. En mercados latinoamericanos donde la competencia por visibilidad orgánica es intensa, MCP transforma SEO de una disciplina reactiva a un proceso proactivo y automatizado que impulsa resultados medibles de negocio.

Todos pueden usar MCP: Democratización de la IA empresarial

MCP representa un cambio fundamental en la accesibilidad de capacidades avanzadas de IA para organizaciones de todos los tamaños.

• Un estándar abierto sin barreras de entrada

A diferencia de soluciones propietarias que requieren licencias costosas o contratos empresariales complejos, MCP es un protocolo abierto disponible para cualquier organización.

Empresas pequeñas y medianas pueden aprovechar las mismas capacidades de integración que corporaciones globales, nivelando el campo de juego competitivo.

• Ecosistema colaborativo

La comunidad de desarrolladores está creando y compartiendo servidores MCP de forma open source. Esto significa que una organización puede beneficiarse del trabajo de miles de desarrolladores sin necesidad de construir todo desde cero.

El conocimiento, las mejores prácticas y las soluciones a problemas comunes se comparten abiertamente, acelerando la adopción.

• Reducción de dependencia de proveedores

Al estandarizar en MCP, las organizaciones reducen su dependencia de proveedores específicos de IA. Los agentes pueden cambiar de plataforma sin necesidad de reescribir integraciones completas.

Esto proporciona libertad estratégica y poder de negociación al evaluar opciones de tecnología.

• El momento de actuar es ahora

A medida que MCP evoluciona de tendencia emergente a infraestructura esencial, las organizaciones que experimentan ahora desarrollan ventajas competitivas significativas.

El futuro pertenece a las empresas que pueden aprovechar agentes de IA conectados a sus datos exactos y herramientas específicas cuando sea necesario.

• Perspectiva para América Latina

El mercado latinoamericano presenta características únicas: ecosistemas tecnológicos heterogéneos, necesidad de integración entre sistemas legacy y modernos, y demanda creciente de experiencias digitales sofisticadas.

Las organizaciones que adopten rápidamente MCP tendrán una ventaja competitiva significativa. La ventana para experimentar y aprender está abierta, pero se cerrará rápidamente a medida que estas capacidades se conviertan en expectativas básicas del mercado.

La acción estratégica hoy determina el posicionamiento competitivo de mañana. MCP no es solo una tecnología más: es la infraestructura que definirá cómo las organizaciones aprovecharán la inteligencia artificial en la próxima década. Por eso es importante estar a la vanguardia y asesorarse con desarrolladores expertos. 

Contáctenos para implementar MCP y crear agentes de IA que interactúen directamente con sus plataformas empresariales.