Anthropic está proponiendo un nuevo estándar para conectar asistentes de IA a los sistemas donde residen los datos.
Llamado el Modelo de Protocolo de Contexto (Model Context Protocol, o MCP por sus siglas en inglés), Anthropic dice que este estándar, que ha abierto hoy como código abierto, podría ayudar a los modelos de IA a producir respuestas más relevantes y precisas a las consultas.
MCP permite que los modelos —no solo los de Anthropic— extraigan datos de fuentes como herramientas empresariales y software para realizar tareas, así como de repositorios de contenido y entornos de desarrollo de aplicaciones.
“Con la adopción generalizada de los asistentes de IA, la industria ha invertido mucho en las capacidades de los modelos, logrando avances rápidos en razonamiento y calidad”, escribió Anthropic en una entrada de blog. “Sin embargo, incluso los modelos más sofisticados están limitados por su aislamiento de los datos, atrapados detrás de silos de información y sistemas heredados.
Cada nueva fuente de datos requiere una implementación personalizada, lo que hace que los sistemas verdaderamente conectados sean difíciles de escalar”.
MCP supuestamente resuelve este problema a través de un protocolo que permite a los desarrolladores construir conexiones bidireccionales entre fuentes de datos y aplicaciones impulsadas por IA (por ejemplo, chatbots).
Los desarrolladores pueden exponer datos a través de “servidores MCP” y construir “clientes MCP” —por ejemplo, aplicaciones y flujos de trabajo— que se conecten a esos servidores bajo demanda.
Anthropic afirma que empresas, incluyendo Block y Apollo, ya han integrado MCP en sus sistemas, mientras que empresas de herramientas para desarrolladores, como Replit, Codeium y Sourcegraph, están agregando soporte para MCP en sus plataformas.
“En lugar de mantener conectores separados para cada fuente de datos, los desarrolladores ahora pueden construir contra un protocolo estándar”, escribió Anthropic. “A medida que el ecosistema madura, los sistemas de IA mantendrán el contexto mientras se mueven entre diferentes herramientas y conjuntos de datos, reemplazando las integraciones fragmentadas actuales con una arquitectura más sostenible”.
Los desarrolladores pueden comenzar a construir con los conectores MCP ahora mismo, y los suscriptores del plan Claude Enterprise de Anthropic pueden conectar el chatbot Claude de la empresa a sus sistemas internos a través de servidores MCP.
Anthropic ha compartido servidores MCP preconstruidos para sistemas empresariales como Google Drive, Slack y GitHub y dice que pronto proporcionará kits de herramientas para implementar servidores MCP de producción que puedan servir a organizaciones enteras.
“Estamos comprometidos a construir MCP como un proyecto colaborativo y de código abierto, y un ecosistema”, escribió Anthropic. “Invitamos a los [desarrolladores] a construir juntos el futuro de la IA consciente del contexto”.
¿Será MCP efectivo?
MCP parece una buena idea en teoría. Sin embargo, no está claro si ganará mucha tracción, especialmente entre rivales como OpenAI, que seguramente preferiría que los clientes y socios del ecosistema usen sus propios enfoques y especificaciones de conexión de datos.
De hecho, OpenAI recientemente presentó una función de conexión de datos en ChatGPT, su plataforma de chatbot impulsada por IA, que permite a ChatGPT leer código en aplicaciones de desarrollo, lo cual es similar a los casos de uso impulsados por MCP.
OpenAI ha dicho que planea llevar esta capacidad, llamada Work with Apps, a otros tipos de aplicaciones en el futuro, pero está persiguiendo implementaciones con socios cercanos en lugar de abrir el código de la tecnología subyacente.
También queda por ver si MCP es tan beneficioso y eficiente como Anthropic afirma. La empresa, por ejemplo, dice que MCP puede permitir que un bot de IA “recupere mejor información relevante para comprender el contexto de una tarea de programación”, pero la compañía no ha proporcionado métricas para respaldar esta afirmación.