La inteligencia artificial generativa (IA) está transformando la manera en que las organizaciones trabajan, pero aún enfrenta un reto: conectar los modelos de lenguaje con sistemas externos de forma segura, escalable e interoperable.
Para resolver este desafío surge MCP (Model Context Protocol), un estándar abierto que permite a modelos de IA (como ChatGPT, Claude o Gemini) comunicarse con bases de datos, APIs, aplicaciones empresariales o servicios en la nube de manera estructurada.
⚡ ¿Qué es MCP (Model Context Protocol)?
El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo de comunicación que define cómo un modelo de IA puede conectarse a servicios externos para:
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Consultar información en tiempo real.
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Ejecutar acciones en sistemas empresariales.
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Acceder a datos relevantes sin necesidad de reentrenar el modelo.
En otras palabras: MCP es el “idioma común” entre modelos de IA y aplicaciones.
🔑 Características principales
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Estándar abierto → cualquiera puede implementarlo.
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Interoperable → funciona entre diferentes modelos y herramientas.
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Seguro → soporta autenticación y control de acceso.
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Extensible → se pueden crear recursos y comandos personalizados.
🛠️ ¿Qué es un servidor MCP?
Un servidor MCP es la aplicación que implementa el protocolo y actúa como puente entre la IA y el sistema externo.
Ejemplos de servidores MCP:
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Conectar un LLM con una base de datos corporativa.
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Dar acceso seguro a una IA a un sistema de gestión documental.
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Integrar un asistente con APIs de clima, bolsa o CRM.
👉 El modelo no se conecta directamente a la base de datos o API, sino a través de este servidor MCP que expone recursos de forma controlada.
🐍 Ejemplo en Python: Servidor MCP básico
Este ejemplo utiliza FastMCP en Python para levantar un servidor con un recurso simple:
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# Crear servidor MCP
app = FastMCP("demo-server")
# Definir un recurso
@app.resource("saludo")
def saludo(nombre: str) -> dict:
return {"mensaje": f"Hola, {nombre}. Bienvenido a MCP 🚀"}
if __name__ == "__main__":
app.run()
Con este código, cualquier cliente MCP podría solicitar el recurso saludo y recibir una respuesta estructurada.
☁️ Despliegue en Google Cloud Run
Google Cloud Run es una plataforma ideal para ejecutar servidores MCP porque ofrece:
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Escalado automático.
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Seguridad integrada (IAM, HTTPS).
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Costos bajos y facturación por uso.
1. Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install fastmcp
EXPOSE 8080
CMD ["python", "server.py"]
2. Construcción y subida de la imagen
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/mcp-server
3. Despliegue en Cloud Run
gcloud run deploy mcp-server \
--image gcr.io/PROJECT_ID/mcp-server \
--platform managed \
--allow-unauthenticated \
--region us-central1
Al finalizar, tendrás un endpoint público en formato: https://mcp-server-xxxxx-uc.a.run.app
🔒 Mejores prácticas de seguridad
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Autenticación: no expongas recursos sensibles sin control de acceso.
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Cifrado: siempre usa HTTPS.
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IAM: gestiona permisos de acceso en Cloud Run.
Logs y monitoreo: habilita Cloud Logging y Cloud Monitoring para seguimiento.
🚀 Conclusión
El Model Context Protocol (MCP) representa un cambio fundamental en cómo los modelos de IA interactúan con el mundo real: de simples generadores de texto a componentes activos dentro de flujos empresariales.
Al desplegar MCP en Google Cloud Run, los desarrolladores obtienen una solución:
✅ Escalable.
✅ Segura.
✅ Abierta e interoperable.
El futuro de la IA pasa por la colaboración entre modelos y aplicaciones. MCP es la llave que abre esa integración.
