MCP: Model Context Protocol

El Model Context Protocol (MCP) es un estandar abierto para conectar aplicaciones de IA (clientes) con fuentes de datos y herramientas externas (servidores MCP). Define como exponer resources, prompts y tools de forma uniforme.

Capitulos

1. Introduccion al Model Context Protocol
2. Clientes servidores y herramientas
3. Recursos prompts y tools
4. Autenticacion y seguridad
5. Construccion de un servidor MCP
6. Integracion con agentes
7. Buenas practicas

Problema que resuelve

Antes de MCP, cada IDE o agente integraba APIs propietarias:

Cursor -> integracion custom GitHub
Otro IDE -> otra integracion GitHub
App propia -> otra vez lo mismo

MCP estandariza el contrato:

Cliente MCP <--- protocolo ---> Servidor MCP (GitHub, DB, filesystem, ...)

Un servidor MCP escrito una vez puede usarse desde varios clientes compatibles.

Arquitectura

flowchart LR
  C[Cliente MCP\nIDE / Agente] <-->|JSON-RPC| S[Servidor MCP]
  S --> T[Tools]
  S --> R[Resources]
  S --> P[Prompts]
  T --> API[APIs / BD / FS]
  R --> API

• Cliente: Cursor, Claude Desktop, apps custom con SDK.
• Servidor: Proceso que implementa el protocolo y ejecuta acciones.
• Transporte: stdio (local), SSE/HTTP (remoto).

Tres primitivas

Primitiva	Que expone
Tools	Acciones invocables (buscar, crear issue, query SQL)
Resources	Datos legibles (archivo, documento, esquema)
Prompts	Plantillas predefinidas para el usuario

Ejemplo mental

Servidor "documentacion interna":

• Tool: search_docs(query) — busca en indice.
• Resource: manual://postgresql/backup — contenido de un capitulo.
• Prompt: review_api_design — plantilla para revision de APIs.

Casos de uso

• IDE con acceso a repos, tickets, docs.
• Agente con consultas a base de datos controladas.
• RAG empresarial con fuentes vivas.
• Automatizacion DevOps desde chat (con permisos estrictos).

MCP vs LangChain tools

MCP	LangChain tools
Protocolo entre procesos/apps	Funciones dentro de tu app Python
Reutilizable entre clientes	Acoplado a tu codigo
Ideal integraciones IDE	Ideal logica de negocio interna

Pueden coexistir: cliente MCP en IDE + LangChain en backend.

Relacion con otros manuales

• RAG — recuperacion de conocimiento.
• LangChain — orquestacion de LLM y agents.

Buenas practicas iniciales

• Empieza con un servidor pequeno (filesystem o docs).
• Tools de solo lectura antes de escritura.
• Logs de cada invocacion.
• Versiona el servidor MCP como cualquier servicio.

Errores comunes

• Exponer demasiadas tools sin documentacion clara.
• Servidor con permisos de admin del sistema.
• Confundir MCP con el modelo LLM (MCP no es un modelo).
• No validar argumentos en el servidor.
• Transporte remoto sin TLS ni auth.

Siguiente paso

El capitulo 2 detalla roles, transportes y ciclo de vida de una sesion MCP.