Este artículo presenta el Protocolo de contexto de modelo (MCP) y muestra a los desarrolladores cómo agiliza la integración entre herramientas, modelos y dispositivos, y cómo comenzar a crear aplicaciones escalables y compatibles con hardware que funcionen sin problemas en entornos de nube, borde e IoT.
Hoy en día, crear aplicaciones inteligentes suele implicar conectar APIs, crear conectores únicos y rezar para que tu aplicación no se quede en blanco al tener que «comunicarse» con algo externo a su ecosistema. Cuanto más se profundiza, más desordenado se vuelve. La latencia aumenta. El código personalizado se acumula. Y antes de que te des cuenta, estás inmerso en silos, lo que afecta tu capacidad para escalar tus aplicaciones.
Presentamos el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Se trata de una especificación simple y abierta, diseñada para que los componentes de tu aplicación funcionen correctamente con clientes/modelos que no son tuyos.
¿Qué es el marco MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?
MCP es una interfaz abierta y estructurada que permite que aplicaciones inteligentes como LLM, modelos CV y entornos de ejecución de agentes interactúen con herramientas externas, hardware y fuentes de datos de forma estandarizada. Define cómo los modelos transmiten contexto, invocan capacidades y reciben resultados de servicios o dispositivos, ya sean locales, en la nube o conectados al IoT. Al hacer que estas conexiones sean predecibles y componibles, MCP ayuda a los desarrolladores a crear sistemas más inteligentes y adaptables sin el caos de las integraciones puntuales.
Piénsalo como un destornillador universal. No importa con qué tipo de tornillo trabajes; el destornillador siempre tiene la punta adecuada. Eso es lo que MCP representa para los desarrolladores. Solo que, en lugar de tornillos y puntas, ofrece herramientas estructuradas, API, hardware local, puntos finales en la nube e incluso dispositivos IoT. Sin ánimo de exagerar, MCP podría ser la herramienta que necesitas para escapar del caos de la integración.
¿Por qué se creó MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?
MCP se diseñó para ofrecer flexibilidad e interoperabilidad. Ya sea que utilice un modelo de lenguaje, un modelo de visión, o simplemente transmita comandos a un brazo robótico o consulte una base de datos, MCP permite que sus componentes se comuniquen entre sí mediante entradas y salidas estandarizadas y específicas.
En esencia, MCP proporciona a los sistemas un lenguaje compartido. Estandariza cómo los componentes transmiten contexto estructurado, como herramientas, funciones, estado del dispositivo o memoria, para que pueda centrarse en crear flujos de trabajo más inteligentes, en lugar de en la creación de integraciones frágiles. Esto incluye la interacción de modelos con componentes no modelados.
MCP ya funciona bien para aquellos que utilizan placas Qualcomm Technologies o hardware de borde y actualmente se está utilizando para cerrar la brecha entre los protocolos de software y las interfaces de hardware en configuraciones de IoT del mundo real.
¿Cómo funciona MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?
MCP es un protocolo estructurado que facilita la interacción de las aplicaciones inteligentes con herramientas externas organizando la comunicación en tres capas clave:
- Gestión del contexto
- Abstracción de herramientas
- Ejecución de tareas
La capa de gestión de contexto gestiona todo lo que la aplicación necesita recordar. Piense en el historial de indicaciones, las llamadas a herramientas y el estado persistente. Esto es lo que permite que un modelo o una aplicación mantengan la continuidad y respondan de forma inteligente a lo largo del tiempo.
La capa de interfaz de la herramienta abstrae los detalles específicos del funcionamiento de cada sistema externo. En lugar de escribir lógica personalizada para cada API o modelo, los desarrolladores describen las entradas y salidas de cada herramienta mediante un esquema estándar. El cliente MCP utiliza ese esquema para dar formato a las llamadas dirigidas e interpretar las respuestas, independientemente de dónde se ejecute la herramienta.
El diagrama anterior muestra un dispositivo con un procesador Snapdragon X Elite que ejecuta un LLM y actúa como cliente MCP, mientras que dos placas Rubik Pi exponen modelos locales como herramientas a través de servidores MCP. El LLM no necesita saber cómo ni dónde se ejecutan los modelos; simplemente envía solicitudes y obtiene resultados estructurados.
¿Por qué es importante el MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?
La verdadera ventaja de MCP reside en cómo puede cambiar la forma de construir. En lugar de perder tiempo creando integraciones únicas para cada herramienta, puedes integrar un único protocolo que ya sabe cómo gestionar la comunicación entre componentes.
Al estructurar la forma en que las herramientas intercambian contexto, es más fácil identificar las respuestas correctas y mantener el rendimiento de su aplicación según las especificaciones, ya sea que se ejecute en la nube o en un dispositivo que utilice la plataforma Qualcomm Dragonwing en el borde. Esta segmentación le ayuda a obtener respuestas útiles con mayor rapidez y con menos ensayo y error en los flujos de trabajo.
MCP como estándar ayudará a preparar los proyectos para el futuro de forma natural, de modo que cuando se implementen nuevas funciones de rendimiento (como NPU más potentes en las placas base Qualcomm Dragonwing de nueva generación, por ejemplo), podrá aprovecharlas sin tener que desmantelar las integraciones que tanto le costó conseguir. También facilita la integración de la ejecución local y en la nube, para que pueda encontrar el equilibrio perfecto entre velocidad, privacidad y coste para cada tarea.
¿Cómo conecta MCP el software y los dispositivos?
A medida que más desarrolladores adopten MCP, aumentará la cantidad de herramientas listas para usar y las contribuciones de código abierto serán más fáciles de compartir y mantener. Para implementaciones de IoT y edge, MCP se convierte en un puente entre la lógica de la aplicación y el mundo físico.
Por ejemplo, en dispositivos con Qualcomm Dragonwing, MCP puede enrutar llamadas directamente a la NPU del dispositivo para tareas como análisis de visión, transcripción de audio o procesamiento de datos de sensores.
En entornos industriales, automotrices o remotos, ese nivel de autonomía suele ser la diferencia entre un prototipo y la producción.
¿Cuáles son algunos casos de uso de MCP en acción?
Aquí se presentan cuatro escenarios reales que muestran cómo MCP funciona como el nexo para crear aplicaciones inteligentes y conectadas. Estos ejemplos, de un amplio espectro de aplicaciones, muestran cómo MCP transforma lo que habría sido un conjunto de integraciones desconectadas y frágiles en un sistema componible y con garantía de futuro. Se definen las herramientas una sola vez: esquemas, transporte, ejecución, para que todo lo posterior funcione sin problemas.
1. Asistente contextual en el vehículo
Imagine un vehículo eléctrico que utiliza la infraestructura automotriz de Qualcomm, equipado con un modelo de idioma local, una cámara y acceso a la telemetría del vehículo. Cuando un conductor dice: «Encuéntrame un cargador rápido antes de que llegue al 20%», MCP gestiona la solicitud. Obtiene el estado actual de la batería, consulta las API de navegación, verifica el tráfico y la disponibilidad de cargadores, y luego responde con una ruta precisa.
Lo que hace esto posible es la capacidad de MCP de unificar datos de sensores, entrada de voz, herramientas de navegación y sistemas del vehículo en una única interfaz componible. El asistente comprende el contexto, extrae información de herramientas locales y responde sin necesidad de una conexión a la nube.
2. PNJ generativos en juegos de mundo abierto
Los juegos tradicionales vinculan a los PNJ a scripts estáticos. Tú hablas y ellos responden desde un menú limitado de líneas. Con MCP, puedes conectar modelos de IA generativos al estado del juego en tiempo real. El PNJ puede solicitar el inventario del jugador, el entorno actual o el contexto de la misión mediante llamadas a la herramienta MCP.
Luego, utiliza ese contexto para generar diálogos que realmente encajen. Los PNJ generativos ya se están desarrollando en grandes estudios de videojuegos, donde los personajes controlados por IA se adaptan al comportamiento del jugador y reemplazan los menús rígidos con una conversación natural.
3. Edge AI Vision + Fusión de lenguaje para trabajo de campo
Imagine una laptop robusta que ejecuta una aplicación de inspección in situ. Esta captura la señal de una cámara, ejecuta la detección de objetos en el dispositivo y genera al instante un informe escrito sobre lo que observa. MCP conecta el modelo visual con sus herramientas de generación de informes. La lente, el clasificador de imágenes y el motor de generación de informes funcionan en el mismo lenguaje.
4. Asistente de hogar personalizado en Rubik Pi3
Ahora, imagina un pequeño dispositivo IoT, como el Rubik Pi3, funcionando en tu casa. Tiene acceso a tus rutinas personales, calendarios, luces inteligentes e incluso a la agenda de tu familia. MCP permite que ese dispositivo acceda a todas esas herramientas tan personales mediante un protocolo unificado. Puedes decir: «Reserva un corte de pelo para el viernes de la semana que viene, después de mi última reunión… y pídeme un taxi si llueve». MCP dirige esas solicitudes a los componentes adecuados: tu calendario, tu ubicación, el pronóstico del tiempo, el servicio de taxis, la página de reservas de la peluquería y tu horario de trabajo, todo ello sin exponer tus datos a la nube.
¿Cómo empezar a utilizar MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?
Si quieres experimentar con MCP, lo mejor es empezar por lo sencillo. Instala un cliente compatible con MCP, conéctalo a un modelo, añade una sola herramienta y observa cómo se ejecuta. A partir de ahí, puedes desarrollar tu conjunto de herramientas, probar diferentes patrones de solicitud y respuesta, y empezar a combinar la ejecución local y en la nube.
En una próxima publicación, abordaremos los aspectos específicos, como herramientas, solicitudes y flujos de ejecución. Por ahora, concéntrate en sentar las bases para poder integrar flujos de trabajo más complejos más adelante.
Próximos pasos
Si quieres empezar a experimentar con MCP hoy mismo, consulta este útil tutorial con llamada de herramientas para ver cómo funciona el protocolo en acción.
Luego vea cómo esas herramientas se integran con recursos familiares como AnythingLLM, VScode o cualquier otro cliente MCP de terceros.
Si está preparado para el siguiente nivel de desafío, considere aprender a construir su propio cliente MCP que pueda integrarse con servidores MCP con este tutorial oficial.
Por supuesto, siempre recomendamos unirse a la comunidad para recibir apoyo continuo. Participa en el Discord para desarrolladores o explora el canal de Slack de Qualcomm AI Hub para ver cómo otros desarrollan con MCP, compartir tus propios experimentos y obtener ideas que puedas llevar más lejos.
Preguntas frecuentes
1. ¿Necesito un LLM para usar MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)?
No. MCP es un protocolo para conectar aplicaciones inteligentes a herramientas y fuentes de datos; funciona igual de bien con modelos de visión, canales de procesamiento de audio o incluso componentes de software que no sean de IA. Puedes usarlo donde necesites una forma clara y estructurada de comunicar las diferentes partes de tu sistema.
2. ¿En qué se diferencia MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) de las integraciones API?
Las integraciones personalizadas te vinculan a un punto final específico, a menudo con código de enlace frágil. MCP define una forma estándar de describir y llamar a las herramientas para que cualquier cliente compatible pueda interactuar con ellas. La integración se escribe una vez y se reutiliza en diferentes modelos, dispositivos y plataformas.
3. ¿Puede MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) ejecutarse en el dispositivo sin conexión a la nube?
Sí. Al ejecutarse en dispositivos con Qualcomm Dragonwing, MCP puede enrutar llamadas a modelos locales y aprovechar las NPU del dispositivo para acelerar. Esto reduce la latencia, preserva la privacidad y mantiene la aplicación en funcionamiento incluso en entornos con baja conectividad.
5. ¿Cómo encuentro o comparto herramientas MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)?
Muchos desarrolladores comparten herramientas MCP a través de GitHub o en espacios comunitarios como Qualcomm Developer Discord y Qualcomm AI Hub. A medida que el ecosistema crece, se esperan más registros de herramientas de código abierto e integraciones empaquetadas que puedes incorporar directamente a tu proyecto.
Glosario del Protocolo de Contexto Modelo
- MCP (Protocolo de contexto de modelo): el protocolo abierto para conectar LLM a herramientas, API y fuentes de datos externas de manera estandarizada.
- Hosts MCP: Son las aplicaciones donde reside la lógica de IA/LLM, como Claude Desktop de Anthropic, IDEs basados en IA como Cursor o sistemas de agentes personalizados. El host gestiona y coordina las interacciones.
- Clientes MCP: Residiendo dentro del Host, son clientes de protocolo que establecen y mantienen una conexión 1:1 con un Servidor MCP específico, manejando el flujo de comunicación estandarizado.
- Servidores MCP: Actúan como contenedores o intermediarios, exponiendo las capacidades de los sistemas externos (bases de datos, API, sistemas de archivos locales, herramientas de negocio) según la especificación MCP. Son el puente entre la aplicación de IA y el recurso externo.
- MCP Broker: middleware que enruta las llamadas de herramientas desde el LLM al controlador correcto, valida esquemas y devuelve resultados.
- Herramienta: una función discreta o un punto final de API que el LLM puede llamar a través de MCP para realizar acciones o recuperar datos.
- Registro de herramientas: la lista o servicio que anuncia las herramientas disponibles, sus esquemas de entrada/salida y cómo invocarlas.
- Capa de gestión de contexto: componente de MCP para rastrear el historial de conversaciones, las variables de sesión y el estado de las llamadas de herramientas.
- Capa de ejecución: el componente MCP que realmente ejecuta la llamada a la herramienta, ya sea en el dispositivo, en la nube o mediante ejecución híbrida.
- Transporte: el canal subyacente (HTTP, WebSocket, etc.) utilizado para pasar mensajes entre LLM, el agente MCP y las herramientas.
- Llamada de herramienta: una solicitud estructurada del LLM para ejecutar una herramienta específica con entradas definidas.
- Presupuesto de latencia: la ventana de tiempo aceptable para que las herramientas MCP respondan antes de degradar el flujo conversacional del LLM.
- Ejecución híbrida: dividir el trabajo entre el procesamiento en el dispositivo (por ejemplo, Snapdragon NPU) y los recursos en la nube por razones de rendimiento, privacidad o costo.
- NPU (Unidad de procesamiento neuronal): acelerador de IA en el dispositivo Snapdragon, útil para ejecutar modelos de IA conectados a MCP con baja latencia y bajo consumo de energía.
- Edge AI : Implementación y ejecución de cargas de trabajo de IA localmente en dispositivos con Qualcomm Dragonwing, en lugar de depender únicamente de la inferencia en la nube. ¿
Tienes preguntas o quieres debatir casos de uso de MCP en tiempo real con nuestra comunidad de desarrolladores? Únete al servidor de Discord para desarrolladores.
Qualcomm Blog. D. J. Traducido al español
