Componentes esenciales del protocolo MCP: servidor, cliente y host

Clase 2 de 22 • Curso de MCP con Microsoft Azure

Resumen

El protocolo MCP comprende varios conceptos imprescindibles que, al dominarlos, facilitan enormemente la programación en cualquier lenguaje deseado. Conocer estos principios permite gestionar sin dificultad cualquier implementación relacionada con MCP.

¿Qué es un servidor y cuál es su función en MCP?

El servidor es un componente fundamental en el protocolo MCP. Su rol principal es integrar todas las piezas que se quieran gestionar en MCP. Funciona recibiendo solicitudes y generando respuestas usando diferentes fuentes de información:

Información contextual: obtenida mediante conversaciones o interacción con algún LLM.
Fuentes de conocimiento externas: documentos y enlaces externos.
Archivos locales: interacciones específicas con archivos almacenados localmente.
APIs o servicios web: comunicación con servicios externos para extraer información.

¿Cómo interactúan cliente y host con el servidor en MCP?

El cliente desempeña la tarea de recibir y estructurar las respuestas del servidor para presentarlas de forma clara y comprensible. Primero, recibe la pregunta del usuario, la procesa y realiza una petición apropiada al servidor. Posteriormente, recibe la respuesta del servidor y la transforma a un formato amigable.

Finalmente, el host es la interfaz que permite la interacción directa de los usuarios con MCP. Es el elemento final donde el cliente presenta la información procesada. Ejemplos comunes de host incluyen diversas aplicaciones y entornos de desarrollo integrados como VS Code, Visual Studio o Eclipse.

¿Cuál es el flujo detallado de información dentro del MCP?

El flujo de información inicia con una pregunta del usuario específica al contexto del MCP activo. El cliente procesa esta pregunta, transfiere la solicitud al servidor, y este utiliza de manera autónoma las cuatro fuentes de información para generar una respuesta adecuada. Luego, el cliente estructura dicha respuesta, transfiriéndola posteriormente al host para su presentación final al usuario.

Este flujo se resume en:

El usuario formula la pregunta en función del contexto del MCP.
El cliente interpreta la pregunta y solicita información al servidor.
El servidor analiza las fuentes de información disponibles y genera una respuesta.
El cliente reorganiza esa respuesta de manera organizada y clara.
El host presenta la información procesada al usuario.

Comprender claramente estas bases te permite aplicar fácilmente estos conceptos dentro del código, tarea que será abordada más adelante en clases posteriores.

Te invito a compartir tus dudas y sugerencias en los comentarios para seguir profundizando en estos conceptos esenciales del MCP.

Lender Lucas

student•

Parentesis grande, me dio curiosidad la camiseta de Amin, 😅. En resumen, los números binarios en decimal son:

01000001 (rojo) = 65
01001101 (verde) = 77
01001001 (azul) = 73
01001110 (para la 'N') = 78 --> Toco adivina, no se logra ver.

Si consideramos estos como códigos ASCII:

65 es 'A'
77 es 'M'
73 es 'I'
78 es 'N'

La secuencia de letras deletrea "AMIN"!, muy curioso y creativo, me muy buena la idea 😁💯🤝

Jose Ever Muñoz Muñoz

student•

Impactante!

Andres Insuasty

student•

Me sacaste de la duda!!! jajaja

David Herrera

student•

Para los que no les quedo demasiado claro, dejo unas notas:

🔄 Los 3 Componentes Clave de MCP

🖥️ SERVIDOR

"El cerebro del sistema"

Función: Procesa todas las solicitudes y busca información
Acción: Recibe peticiones → Consulta fuentes → Genera respuestas
Analogía: Como un bibliotecario que busca en diferentes secciones

💻 CLIENTE

"El traductor intermedio"

Función: Hace de puente entre el usuario y el servidor
Acción: Toma pregunta del usuario → La envía al servidor → Recibe respuesta → La organiza
Analogía: Como un intérprete que traduce entre dos idiomas

📱 HOST

"La pantalla donde ves todo"

Función: La aplicación final donde interactúas
Acción: Muestra la información procesada al usuario
Ejemplos: VS Code, Visual Studio, Eclipse

sebastián García

student•

Excelente! Gracías

Juan Carlos Quishpe

student•

El Message Control Protocol (MCP) conecta usuarios con modelos de lenguaje.

Funciona con tres componentes principales:

Servidor: Procesa la solicitud y busca información desde contexto, documentos, archivos o APIs.

Cliente: Recibe la respuesta del servidor y la hace comprensible.

Host: Muestra el resultado final al usuario (por ejemplo, en un IDE).

4 fuentes de información que puede usar el servidor:

Contexto: De conversaciones o LLM.

Fuentes de conocimiento: Documentos, enlaces, etc.

Archivos locales: Información directa desde el entorno.

APIs o servicios web: Para consultas externas.

El flujo es: Usuario pregunta → Cliente interpreta → Servidor responde → Cliente organiza → Host muestra.

Flujo de trabajo del MCP:

1 El usuario hace una pregunta relacionada al contexto del MCP.

2 El cliente interpreta la pregunta y la envía al servidor.

3 El servidor busca la mejor fuente de información y procesa la respuesta.

4 El cliente estructura la respuesta de forma comprensible.

5 El host muestra el resultado final al usuario.

Miller Hurtado Espitia

student•

El host en el contexto de MCP es el entorno donde interactúas con el sistema, y puede ser cualquier plataforma que soporte la integración, como aplicaciones web, IDEs o incluso interfaces de mensajería. Un canal de Slack o un chat de WhatsApp puede funcionar como host si se implementa correctamente la comunicación con el servidor y cliente de MCP. Sin embargo, la efectividad de esta integración depende de cómo se estructuren las interacciones y el manejo de la información.

William Schnaider Torres Bermon

student•

How MCP Servers Work

MCP servers operate in the following way:

Request Flow:
1. A request is initiated by an end user or software acting on their behalf.
2. The MCP Client sends the request to an MCP Host, which manages the AI Model runtime.
3. The AI Model receives the user prompt and may request access to external tools or data via one or more tool calls.
4. The MCP Host, not the model directly, communicates with the appropriate MCP Server(s) using the standardized protocol.
MCP Host Functionality:
- Tool Registry: Maintains a catalog of available tools and their capabilities.
- Authentication: Verifies permissions for tool access.
- Request Handler: Processes incoming tool requests from the model.
- Response Formatter: Structures tool outputs in a format the model can understand.
MCP Server Execution:
- The MCP Host routes tool calls to one or more MCP Servers, each exposing specialized functions (e.g., search, calculations, database queries).
- The MCP Servers perform their respective operations and return results to the MCP Host in a consistent format.
- The MCP Host formats and relays these results to the AI Model.
Response Completion:
- The AI Model incorporates the tool outputs into a final response.
- The MCP Host sends this response back to the MCP Client, which delivers it to the end user or calling software.

Jorge Ivan Meza

student•

qué lenguajes de programación de utilizarán para las prácticas del curso

andres reyes

student••

Porque la respuesta del servidor tiene que pasar por un LLM para obtener una respuesta estructurada? siento que si la respuesta pasa por un LLM puede truncarse? hay test o métricas que uno pueda crear para evitar esto?

Amin Espinoza

teacher•

Pasa por un LLM para que puedas obtener una respuesta humanamente entendible. De lo contrario recibirías una respuesta bien alocada que no podriamos entender tan fácil.

Abc Def

student•

Justo hoy en el trabajo vi una demostración de un MVP para un chat que responde a preguntas sobre los clientes. Menos mal hay un curso para entender eso en mi lengua materna 😂

Amin Espinoza

teacher•

Jajajajaja

Leonardo Escobar Heredia

student•

Sí, se puede implementar un sistema MCP que funcione como un chat similar a ChatGPT. La clave está en utilizar un modelo de lenguaje (LLM) en el servidor que procese las preguntas del usuario y genere respuestas. El cliente estructurará estas respuestas de manera comprensible, y el host presentará la información al usuario final. Esto permite crear interacciones conversacionales efectivas, aprovechando las capacidades de inteligencia artificial del MCP.

Pedro Jesus Hincapie Garcia

student•

MCP:

Más que un protocolo, no es solo una serie de reglas; es el estándar que permite a tu software interactuar de manera fluida y nativa con la IA.

Piénsalo de esta forma:

Sin MCP, tu software tendría que ser adaptado manualmente para cada modelo de IA, lo que consume tiempo y recursos.

Con MCP, se establece un lenguaje común que garantiza que cualquier software compatible pueda "hablar" directamente con cualquier sistema de IA que también lo sea, sin necesidad de configuraciones especiales o traducciones complejas.

Karen Paola Torres Archbold

student•

📡 Message Control Protocol (MCP)

Un sistema que conecta usuarios con modelos de lenguaje y otras fuentes de información.

🔧 Los 3 Componentes Clave de MCP

🖥️ SERVIDOR

"El cerebro del sistema"

Función: Procesa todas las solicitudes y busca información.
Acción:
1. Recibe peticiones del cliente.
2. Consulta fuentes de conocimiento.
3. Genera respuestas.
Analogía: Como un bibliotecario que localiza información en distintas secciones.

💻 CLIENTE

"El traductor intermedio"

Función: Hace de puente entre el usuario y el servidor.
Acción:
1. Recibe la pregunta del usuario.
2. La envía al servidor.
3. Recibe la respuesta del servidor.
4. La organiza y estructura para que sea clara.
Analogía: Como un intérprete que traduce entre dos idiomas.

📱 HOST

"La pantalla donde ves todo"

Función: Es la aplicación final con la que interactúa el usuario.
Acción:
- Muestra de forma visual y accesible la información procesada.
Ejemplos: VS Code, Visual Studio, Eclipse.

📚 Fuentes de información que puede usar el servidor:

Contexto: De conversaciones anteriores o datos de un LLM.
Fuentes de conocimiento: Documentos, bases de datos, enlaces, etc.
Archivos locales: Información disponible en el entorno del usuario.
APIs o servicios web: Para obtener datos externos y actualizados.

🔄 Flujo de trabajo del MCP

1️⃣ El usuario hace una pregunta relacionada con el contexto del MCP. 2️⃣ El cliente interpreta la pregunta y la envía al servidor. 3️⃣ El servidor analiza y consulta las fuentes más adecuadas para generar una respuesta. 4️⃣ El cliente estructura la respuesta de forma clara y comprensible. 5️⃣ El host muestra el resultado final al usuario.

andres reyes

student•

No es Message para el MCP es modelo :) el host puede ser tambien algo fisico? como una raspberrypi?

William Schnaider Torres Bermon

student•

🌍 Real-World Use Cases for MCP

MCP enables a wide range of applications by extending AI capabilities:

andres reyes

student•

Is there would be enhance of performance or user satisfactions if we added in middle of the layer those tooling?

andres reyes

student•

Para lograr respuestas concisas que pasen por un LLM sin que los datos sean truncados, es clave estructurar y limitar la entrada al modelo. Utiliza prompts específicos y claros que dirijan la atención del LLM hacia la información más relevante, evitando así respuestas largas. Además, implementa un sistema de validación que filtre respuestas no deseadas, asegurando que solo se retornen datos útiles. La integración de un cliente que interprete y estructure adecuadamente la salida del LLM antes de presentarla al usuario también es esencial para mantener la claridad y precisión.

andres reyes

student•

La pregunta fue: como podemos asegurarnos que la respuesta no sea truncada y que el modelo asegure que sean los datos de respuesta

William Schnaider Torres Bermon

student•

🧱 High-Level MCP Architecture Overview

MCP follows a client-server model, where:

MCP Hosts run the AI models
MCP Clients initiate requests
MCP Servers serve context, tools, and capabilities

Key Components:

Resources – Static or dynamic data for models
Prompts – Predefined workflows for guided generation
Tools – Executable functions like search, calculations
Sampling – Agentic behavior via recursive interactions

William Schnaider Torres Bermon

student•

💡 Why the Model Context Protocol (MCP) Is a Game-Changer

🔗 MCP Solves Fragmentation in AI Interactions

Before MCP, integrating models with tools required:

Custom code per tool-model pair
Non-standard APIs for each vendor
Frequent breaks due to updates
Poor scalability with more tools

✅ Benefits of MCP Standardization

William Schnaider Torres Bermon

student•

🎯 Why Standardization in AI Matters

As generative AI applications become more complex, it's essential to adopt standards that ensure scalability, extensibility, maintainability, and avoiding vendor lock-in. MCP addresses these needs by:

Unifying model-tool integrations
Reducing brittle, one-off custom solutions
Allowing multiple models from different vendors to coexist within one ecosystem

Note: While MCP bills itself as an open standard, there are no plans to standardize MCP through any existing standards bodies such as IEEE, IETF, W3C, ISO, or any other standards body.

William Schnaider Torres Bermon

student•

🔍 What Is the Model Context Protocol (MCP)?

The Model Context Protocol (MCP) is an open, standardized interface that allows Large Language Models (LLMs) to interact seamlessly with external tools, APIs, and data sources. It provides a consistent architecture to enhance AI model functionality beyond their training data, enabling smarter, scalable, and more responsive AI systems.

Juan Carlos Quishpe

student•

La clase se centra en los componentes esenciales del protocolo MCP: servidor, cliente y host. El servidor genera respuestas basadas en preguntas del usuario, mientras que el cliente organiza y presenta estas respuestas de forma comprensible. El host es la interfaz donde interactuamos con el sistema. Se destacan cuatro fuentes de información que el servidor utiliza: información contextual, fuentes de conocimiento, archivos locales y APIs. La interacción fluye desde el usuario hacia el cliente, luego al servidor y finalmente regresa al cliente para ser presentada al usuario.