MCP (Model Context Protocol) es el estándar que permite a los modelos de IA conectarse con tus sistemas reales. Descubre cómo funciona, para qué sirve y por qué en fencode.dev ya lo usamos en producción.
Jesús Blanco
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Si en los últimos meses escuchaste hablar de MCP y no terminaste de entender de qué se trata, no estás solo. El Model Context Protocol llegó casi en silencio en noviembre de 2024, pero en 2025 se convirtió en uno de los estándares de IA de más rápido crecimiento en la historia del open source.
En 2026 ya no es opcional conocerlo.
En este artículo te explicamos qué es MCP, cómo funciona, para qué sirve en proyectos reales y por qué en fencode.dev ya lo estamos integrando en los sistemas que construimos para nuestros clientes.
Imagina que tienes un asistente de IA súper inteligente, pero vive encerrado en una habitación sin ventanas. Sabe todo lo que le enseñaron durante su entrenamiento, pero no puede ver tu base de datos, no sabe qué hay en tu CRM, no puede revisar tus archivos de hoy ni ejecutar acciones en tus sistemas.
Esa es exactamente la limitación que tenían todos los modelos de lenguaje antes de MCP.
La solución que existía era construir conectores personalizados para cada integración. ¿Quieres que tu IA lea de Supabase? Un conector. ¿Que consulte tu Slack? Otro. ¿Que acceda a tu GitHub? Otro más. Ese modelo creaba lo que Anthropic llamó el problema N×M: con N modelos de IA y M herramientas, necesitas N×M integraciones distintas. Absolutamente insostenible.
MCP resuelve esto con un estándar universal. En lugar de construir una integración por cada combinación de modelo + herramienta, creas un servidor MCP una sola vez y cualquier modelo compatible puede usarlo.
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto, creado por Anthropic en noviembre de 2024, que define cómo los modelos de lenguaje (LLMs) se conectan e interactúan con herramientas externas, bases de datos y servicios en tiempo real.
La analogía más precisa es la del puerto USB: antes de que existiera, cada fabricante usaba su propio conector. El USB estandarizó la conexión de hardware. MCP hace exactamente lo mismo, pero para conectar software de IA con el mundo exterior.
Los resultados hablan por sí solos:
No es hype. Es infraestructura real que ya corre en producción.
La arquitectura de MCP es cliente-servidor, igual que la web. Tiene tres piezas que trabajan juntas:
Es la aplicación de IA que el usuario usa directamente: Claude Desktop, Cursor, Copilot, o tu propia app construida con Next.js. El Host contiene el modelo de lenguaje y es quien inicia las solicitudes cuando necesita información del mundo exterior.
Vive dentro del Host. Es el traductor: convierte las peticiones del modelo al lenguaje del protocolo MCP (JSON-RPC 2.0) y viceversa. También descubre qué servidores MCP están disponibles y mantiene las conexiones activas.
Es el puente entre el modelo de IA y el sistema externo. Puede ser local (corre en tu máquina, ideal para bases de datos internas) o remoto (accesible vía internet). El Server expone tres tipos de capacidades al modelo:
Imagina que un cliente de fencode.dev quiere un agente que revise automáticamente el estado de pedidos y mande un resumen por email al equipo cada mañana. Así funciona con MCP:
database_query en el servidor de base de datos con la consulta específicasend_email y envía el resumen al equipoLo importante: si mañana el cliente cambia de base de datos o de proveedor de email, solo actualizas el servidor MCP correspondiente. El agente no necesita ningún cambio. Eso es la potencia del estándar.
Esta es la pregunta más frecuente que recibimos. La respuesta corta: son herramientas distintas que resuelven problemas distintos, y muchas veces conviven en el mismo sistema.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) funciona indexando documentos en una base de datos vectorial para que el modelo busque fragmentos relevantes antes de responder. Es excelente para búsqueda semántica sobre grandes volúmenes de documentos estáticos o semi-estáticos.
MCP, en cambio, accede directamente a los datos sin indexación previa. Esto lo hace ideal para:
En arquitecturas enterprise avanzadas, suelen combinarse: RAG para el conocimiento documental de la empresa, MCP para los datos operativos en tiempo real.
El ecosistema creció de forma explosiva. Hoy MCP tiene soporte nativo en:
Los servidores MCP preconstruidos más populares incluyen integraciones para Google Drive, Slack, GitHub, PostgreSQL, MySQL, Figma, Puppeteer, Cloudflare, Supabase y prácticamente cualquier servicio que uses en tu stack moderno.
MCP no es magia, y tiene consideraciones de seguridad importantes que todo equipo debe conocer antes de llegar a producción:
En fencode.dev ya integramos MCP en proyectos reales. Nuestro stack (Next.js, Supabase, TypeScript, Docker) es ideal para construir servidores MCP robustos y escalables. Algunos casos de uso que estamos desarrollando:
Si en 2023 la pregunta era "¿debería usar IA?", hoy la pregunta es "¿cómo integro la IA con mis sistemas reales?" MCP es la respuesta técnica más sólida que existe para eso.
No es una tecnología del futuro: es una tecnología del presente que ya usan las empresas más innovadoras. La diferencia entre las empresas que escalen con IA en 2026 y las que queden atrás no será cuál modelo de lenguaje eligen, sino qué tan bien estructuran el contexto que le dan a ese modelo.
MCP es, en última instancia, la infraestructura que convierte a un modelo de IA inteligente pero aislado en un agente conectado, útil y confiable para operaciones reales de negocio.
¿Quieres explorar cómo MCP puede conectar la IA con los sistemas de tu empresa? En el próximo artículo te mostramos cómo crear tu primer servidor MCP con TypeScript desde cero. Y si quieres que te ayudemos a evaluarlo para tu negocio, contáctanos aquí.
