Me tomó más tiempo entender el servidor MCP de lo que quería admitir.
A primera vista, suenan como otro protocolo en el interminable desfile de palabras de moda tecnológicas decoradas con IA.
Pero créeme, una vez que entiendes lo que son, comienzas a entender por qué las personas están obsesionadas con ellas.
Esta publicación no se trata de ser la mejor inmersión en profundidad (al final, me vincularé con algunos recursos importantes). En su lugar, hágalo solo una introducción de LIL o un iniciador en un servidor MCP.
No, no explicaré MCP con USB-C como una metáfora, si estás bromeando, felicitaciones, obviamente estás persiguiendo como el resto de nosotros. Si no … está bien, dale tiempo. 😛
¿Qué es un servidor MCP?
MCP representar Protocolo de contexto del modeloun estándar abierto por Humanidad en noviembre de 2024.
El propósito es mejorar la forma en que los modelos de IA interactúan con sistemas externos, en lugar de modificar los modelos mismos, pero proporcionándoles acceso estructurado y seguro a datos, herramientas y servicios del mundo real.
Un servidor MCP es un servicio independiente que expone funciones específicas en un formato estandarizado que el modelo de IA puede entender, como leer archivos, consultar bases de datos, llamar a API o proporcionar indicaciones reutilizables.
En lugar de crear integraciones personalizadas para cada fuente o herramienta de datos individual, los desarrolladores pueden implementar servidores MCP que cumplan con los protocolos compartidos.
Esto elimina la necesidad de una calderera duplicada y reduce la complejidad en las aplicaciones de IA.
¿Qué puede hacer realmente un servidor MCP?
mucho. Dependiendo de cómo se configuren, el servidor MCP puede exponer:
- recurso – Contenido como archivos, documentos o consultas de bases de datos que AI puede leer.
- herramienta – Acciones como enviar correos electrónicos, crear problemas de GitHub o verificar el clima.
- pista – Las instrucciones o plantillas predefinidas guían el comportamiento de AI de una manera repetible.
Cada uno de estos es a través de JSON-RPC 2.0 La interfaz significa que el cliente AI puede consultar el contenido disponible, llamar a las funciones apropiadas y obtener una respuesta estructurada limpia. https://www.anthropic.com/
Entonces … ¿cómo funciona realmente el servidor MCP?
Los servidores MCP siguen una arquitectura bien definida diseñada para estandarizar cómo los modelos de IA acceden a herramientas, datos y servicios externos.
Cada parte del sistema tiene un papel claro, que ayuda con un entorno de integración de IA modular y escalable.
- Aplicación de host
Estos son entornos en los que son las operaciones proxy de IA, como asistentes de codificación, aplicaciones de escritorio o UI de diálogo.En lugar de interactuar directamente con los sistemas externos, confían en los clientes de MCP para establecer estas conexiones.
- Cliente de MCP
El cliente es responsable de administrar la conexión entre el proxy AI y el servidor MCP. Maneja tareas a nivel de protocolo, como el descubrimiento de características, los permisos y el estado de comunicación.Los clientes mantienen una conexión directa al servidor, asegurando que las solicitudes y respuestas se procesen correctamente.
- Servidor MCP
El servidor utiliza el protocolo de contexto del modelo para exponer las funciones definidas, como leer archivos, ejecutar funciones o recuperar documentos.Cada servidor está configurado para presentar estas características en un formato estandarizado, y el modelo AI se puede interpretar sin la necesidad de una lógica de integración personalizada.
- Datos o herramientas básicas
Esto incluye todo lo que el servidor está conectado: sistema de archivos, base de datos, API externa o servicios internos.El servidor media el acceso, aplica controles de permisos, respuestas de formatos y revela solo lo que el cliente está autorizado a usar.
La separación de roles entre hosts de modelo, clientes, servidores y fuentes de datos permite que las aplicaciones de IA sean claramente escaladas e interoperables.
Los desarrolladores pueden concentrarse en identificar características útiles dentro del servidor, sabiendo que cualquier cliente compatible con MCP puede acceder a ellas de manera predecible y confiable.
Espera, entonces, ¿cómo es la diferencia entre el servidor MCP y la API?
La cuestión de la equidad. Parece que MCP es solo un hermoso envoltorio alrededor de las API regulares, pero hay diferencias clave:
| característica | API tradicional | Servidor MCP |
|---|---|---|
| Objetivo | Comunicación general de software | Alimentar modelos de IA con datos, herramientas o indicaciones |
| interacción | Necesita integración manual y análisis | Introducir información en un formato de modelo |
| normalización | Cada servicio varía mucho | Protocolo unificado (MCP) |
| Seguridad | Debe implementarse caso por caso | Control incorporado y aislamiento |
| Casos de uso | Servicios de backend, aplicaciones, etc. | Mejorar el proxy de IA como Claude o Copilot o Cursor |
Básicamente, la API es para aplicaciones. Los servidores MCP son para AI.
¿Quieres rotar tu propio servidor MCP autohospedado?
Si bien es completamente posible construir un servidor MCP personalizado, no tiene que comenzar allí.
Hay listas crecientes de servidores MCP de código abierto que puede usar Claude, cursor o alguien más (como Claude Assistant) para clonar, implementar y comenzar a probar.
Si está interesado en escribir su propio servidor o extender un servidor existente, estad atentos. Estamos presentando una publicación dedicada para pasar por el proceso paso a paso utilizando el SDK oficial de Python.
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¿Quieres aprender más sobre MCP?
Aquí hay algunos puntos de partida excelentes:
Personalmente encuentro que esta es una buena introducción al servidor MCP
- Cómo termino entendiendo MCP y trabajando en la vida real – Hacia la ciencia de los datos
- ¿Qué es un servidor MCP y por qué lo cambia todo? – abrazar fideos
en conclusión
Allí, lo tienes, una comprensión básica de lo que son los servidores MCP, lo que se puede hacer y por qué se convierten en la piedra angular en el panorama de IA en evolución.
Estamos rascando la superficie, pero con suerte esta introducción ha descubierto parte de la complejidad inicial y ha resaltado el enorme potencial de estos servidores para construir aplicaciones de IA más robustas, seguras e integradas.
Estén atentos para nuestra próxima inmersión profunda, intentaremos construir servidores MCP y clientes desde cero usando el Python SDK. Porque en realidad, la mejor manera de aprender es ensuciarse las manos.
Hasta entonces, feliz piratería. 🧛
