Esta es la segunda de las cuatro partes de esta serie. La Parte 1 se puede encontrar aquí.
4. La arquitectura de MCP: clientes, protocolo, servidores y servicios
¿Cómo funciona MCP debajo del capó? En esencia, MCP sigue un Arquitectura de cliente -servidorcon un giro adaptado para la comunicación de IA a software program. Rompamos los roles:
Servidores MCP
Estos son adaptadores livianos que se ejecutan junto con una aplicación o servicio específico. Un servidor MCP expone la funcionalidad de esa aplicación (sus “servicios”) de manera estandarizada. Piense en el servidor como un Traductor integrado en la aplicación-Sabe cómo tomar una solicitud de lenguaje pure (de una IA) y realizar la acción equivalente en la aplicación. Por ejemplo, un servidor MCP Blender sabe cómo mapear “crear un cubo y aplicar una textura de madera” en las llamadas de la API de Python de Blender. Del mismo modo, un servidor GitHub MCP puede tomar “Listar mis solicitudes de extracción” y obtenerlo a través de la API GitHub. Los servidores MCP generalmente implementan algunas cosas clave:
- Descubrimiento de herramientas: Pueden describir qué acciones/capacidades ofrece la aplicación (para que la IA sepa lo que puede pedir).
- Pandillero de comando: Interpretan las instrucciones entrantes de la IA en comandos de aplicación precisos o llamadas API.
- Formateo de respuesta: Toman la salida de la aplicación (datos, mensajes de confirmación, and so forth.) y la formatan de una manera que el modelo AI puede entender (generalmente como texto o datos estructurados).
- Manejo de errores: Capturan excepciones o solicitudes no válidas y devuelven mensajes de error útiles para que la IA se ajuste.
Clientes de MCP
Por otro lado, un asistente de IA (o la plataforma que lo aloja) incluye un componente de cliente MCP. Este cliente mantiene un Conexión 1: 1 a un servidor MCP. En términos más simples, si la IA quiere usar una herramienta en explicit, se conectará a través de un cliente MCP al servidor MCP de esa herramienta. El trabajo del cliente es manejar la comunicación (abrir un socket, enviar/recibir mensajes) y presentar las respuestas del servidor al modelo AI. Muchos programas de “host” de IA actúan como un administrador de clientes de MCP: EG, Cursor (un IDE AI) puede girar a un cliente de MCP para hablar con el servidor de Figma o el servidor de Ableton, tal como está configurado. El El cliente y el servidor de MCP hablan el mismo protocolointercambiando mensajes de un lado a otro.
El protocolo MCP
Este es el Idioma y reglas que los clientes y los servidores usan para comunicarse. Outline cosas como formatos de mensaje, cómo un servidor anuncia sus comandos disponibles, cómo una IA hace una pregunta o emite un comando y cómo se devuelven los resultados. El protocolo es de transporte agnóstico: puede funcionar sobre HTTP/WebSocket para servidores remotos o independientes, o incluso transmisiones de E/S estándar (STDIN/STDOUT) para integraciones locales. El contenido de los mensajes puede ser JSON u otro esquema estructurado. (La especificación usa el esquema JSON para las definiciones). Esencialmente, el protocolo asegura que si una IA está hablando con una herramienta de diseño o una base de datos, la formatos de apretón de manos y consultas son consistentes. Esta consistencia es la razón por la cual una IA puede cambiar de un servidor MCP a otro sin codificación personalizada, la La “gramática” de la interacción sigue siendo la misma.
Servicios (aplicaciones/fuentes de datos)
Estas son las aplicaciones, bases de datos o sistemas reales con los que la interfaz de los servidores MCP. Los llamamos “servicios” o fuentes de datos: son los objetivo ultimate La IA finalmente quiere utilizar. Ellos pueden ser native (por ejemplo, su sistema de archivos, un archivo de Excel en su computadora, una instancia de licuadora en ejecución) o remoto (Por ejemplo, una aplicación SaaS como Slack o GitHub accedida a través de API). El servidor MCP es responsable de acceder de forma segura a estos servicios en nombre de la IA. Por ejemplo, un servicio native podría ser un directorio de documentos (servido a través de un sistema de archivos MCP), mientras que un servicio remoto podría ser una API de terceros (como la API net de Zapier para miles de aplicaciones, que discutiremos más adelante). En los diagramas de arquitectura de MCP, a menudo verás ambos Fuentes de datos locales y servicios remotos—MCP está diseñado para manejar ambos, lo que significa que una IA puede extraer de su contexto native (archivos, aplicaciones) y contexto en línea sin problemas.
Para ilustrar el flujo, think about que le cube a su asistente de IA (en el cursor): “Oye, recopile las estadísticas del usuario de la base de datos de nuestro producto y genere un gráfico de barras”. El cursor (como anfitrión de MCP) podría tener un Cliente de MCP Para la base de datos (digamos un servidor MCP Postgres) y otro para una herramienta de visualización. La consulta va al Postgres Servidor MCPque ejecuta el SQL actual y devuelve los datos. Entonces la IA podría enviar esos datos a la herramienta de visualización Servidor MCP Para crear una imagen de gráfico. Cada uno de estos pasos está mediado por el protocolo MCP, que maneja el descubrimiento de lo que la IA puede hacer (“Este servidor ofrece una acción Run_Query”), invocándolo y devolviendo los resultados. Todo el tiempo, el modelo AI no tiene que saber SQL o la API de la biblioteca de trazado, solo usa lenguaje pure y el Los servidores MCP traducen su intención en acción.
Vale la pena señalar que Seguridad y management son parte de las consideraciones de arquitectura. Los servidores MCP se ejecutan con ciertos permisos, por ejemplo, un servidor MCP GitHub podría tener un token que otorga acceso de lectura a ciertos repos. Actualmente, la configuración es guide, pero la arquitectura anticipa agregar autenticación estandarizada en el futuro para la robustez (más sobre eso más adelante). También, canales de comunicación son flexibles: algunas integraciones ejecutan el servidor MCP dentro del proceso de aplicación (por ejemplo, un complemento de Unity que abre un puerto native), mientras que otras ejecutan como procesos separados. En todos los casos, la arquitectura separa limpiamente las preocupaciones: el lado de la aplicación (servidor) y el lado de IA (cliente) se reúnen a través del protocolo “en el medio”.
5. Por qué MCP cambia de juego para los agentes de IA y las herramientas de desarrolladores
MCP es un cambio elementary que podría remodelar cómo construimos software program y usamos AI. Para los agentes de IA, MCP es transformador porque expande drásticamente su alcance mientras simplifica su diseño. En lugar de capacidades de codificación dura, un agente de IA ahora puede descubrir y usar dinámicamente nuevas herramientas Vía MCP. Esto significa que podemos dar fácilmente a un asistente de IA nuevo nuevo poderes al hacer girar un servidor MCP, sin volver a capacitar el modelo o alterar el sistema central. Es análogo a cómo agregar una nueva aplicación a su teléfono inteligente de repente le brinda una nueva funcionalidad: aquí, agregar un nuevo servidor MCP le enseña instantáneamente a su IA un nuevo conjunto de habilidades.
Desde una perspectiva de herramientas para desarrolladores, las implicaciones son enormes. Los flujos de trabajo del desarrollador a menudo abarcan docenas de herramientas: Codificación en un IDE, usando GitHub para código, JIRA para boletos, figma para diseño, tuberías de CI, navegadores para pruebas, and so forth. Con MCP, un desarrollador de códigos AI puede saltar entre todos estos perfectamente, actuando como el pegamento. Esto desbloquea flujos de trabajo “componibles” donde las tareas complejas están automatizadas por las acciones de encadenamiento de IA en las herramientas. Por ejemplo, considere integrar el diseño con código: con una conexión MCP, su IDE AI puede Sire de las especificaciones de diseño de la figma y genere códigoeliminando los pasos manuales y las posibles falta de comunicaciones.
No más conmutación de contexto, no más traducciones manuales, no más fricción de diseño para codificar: la IA puede leer directamente archivos de diseño, crear componentes de interfaz de usuario e incluso exportar activos, todo sin dejar el entorno de codificación.
Este tipo de reducción de fricción es un cambio de juego para la productividad.
Otra razón por la que MCP es elementary: Habilita el desarrollo del proveedor-agnóstico. No se está conectando en el ecosistema de un proveedor de IA o en una sola cadena de herramientas. Dado que MCP es un estándar abierto, cualquier cliente AI (Claude, otros chatbots LLM o LLM de código abierto) puede usar cualquier servidor MCP. Esto significa que los desarrolladores y las empresas pueden mezclarse y combinar (EG, usar el Claude de Anthrope para algunas tareas, cambiar a una LLM de código abierto más tarde, y sus Las integraciones basadas en MCP permanecen intactas. Esa flexibilidad Derisks adoptando la IA: no está escribiendo un código único para, por ejemplo, el formato de complemento de OpenAI que se vuelve inútil en otro lugar. Es más como construir una API estándar que cualquier IA futura pueda llamar. De hecho, ya estamos viendo múltiples IDES y herramientas que abarca MCP (cursor, windsurf, cline, la aplicación de escritorio Claude, and so forth.) e incluso marcos agnósticos del modelo como Langchain proporcionan adaptadores para MCP. Este impulso sugiere que MCP podría convertirse en el capa de interoperabilidad de facto para agentes de IA. Como lo expresó un observador, ¿qué impide que MCP evolucione a una “verdadera capa de interoperabilidad para los agentes” que conecta todo?
MCP también es una bendición para los desarrolladores de herramientas. Si está construyendo una nueva herramienta de desarrollador hoy, por lo que la capacidad de MCP aumenta enormemente su poder. En lugar de solo tener una GUI o API que usan los humanos, obtienes un Interfaz de IA “free of charge”. Esta concept ha llevado al concepto de “Desarrollo MCP-First”, Donde crea el servidor MCP para su aplicación antes o junto a la GUI. Al hacerlo, se asegura desde el primer día que AI pueda conducir su aplicación. Los primeros usuarios han encontrado esto extremadamente beneficioso. “Con MCP, podemos probar flujos de trabajo de desarrollo de juegos complejos simplemente pidiéndole a Claude que los ejecute”, cube Miguel Tomás, creador del servidor Unity MCP. Esto no solo acelera las pruebas (la IA puede intentar rápidamente secuencias de acciones en la unidad) sino que también indica un futuro donde AI es un usuario de primera clase de software program, no una ocurrencia tardía.
Finalmente, considere el Eficiencia y impulso de capacidad para agentes de IA. Antes de MCP, si un agente de IA necesitaba información de una aplicación de terceros, estaba atascado a menos que un desarrollador hubiera previsto que necesitara y construyera un complemento personalizado. Ahora, a medida que crece el ecosistema de los servidores MCP, los agentes de IA pueden abordar una gama mucho más amplia de tareas fuera de la caja al aprovechar los servidores existentes. ¿Necesitas programar una reunión? Puede haber un calendario de Google MCP. ¿Analizar boletos de clientes? Quizás un Zendesk MCP. El Barrera a las caídas de automatización multisistema de varios pasos dramáticamente. Es por eso que muchos en la comunidad de IA están entusiasmados: MCP podría desbloquear una nueva ola de Orquestación AI a través de nuestras herramientas. Ya estamos viendo demostraciones en las que un solo agente de IA se mueve fluidamente de enviar un correo electrónico a alguien a actualizar una hoja de cálculo para crear un boleto JIRA, todos los conectores MCP. El potencial para componer estas acciones en flujos de trabajo sofisticados (con la IA que maneja la lógica) podría marcar el comienzo de una “nueva period” de automatización inteligente, como Siddharth Ahuja descrito Después de conectar Blender a través de MCP.
En resumen, MCP importa porque convierte el sueño de un Asistente de IA common para desarrolladores en una realidad práctica. Es la pieza que falta la que hace nuestras herramientas contexto consciente e interoperable Con IA, con ganancias de productividad inmediata (menos trabajo de pegamento guide) y ventajas estratégicas (integraciones flexibles a prueba de futuro). Las siguientes secciones harán este concreto caminando a través de algunas demostraciones reveladoras y casos de uso que MCP hará posible.
