Protocolo MCP para conectar herramientas con agentes de IA

MCP se ha vuelto un término esencial en inteligencia artificial. Aquí entenderás, de forma clara y práctica, cómo este protocolo coordina clientes y servidores para unir recursos, datos y herramientas, potenciando agentes de IA en entornos como N8N, Cloud o Cursor. Todo explicado con lenguaje directo y enfocado en valor real.

¿Qué es MCP y cómo funciona el protocolo?

MCP es un protocolo donde el usuario interactúa con un cliente que puede correr en un dispositivo o en la nube. Ese cliente se comunica con servidores MCP, que actúan como intermediarios para acceder a servicios y fuentes que el cliente necesita.

• El cliente inicia la interacción con el usuario a través de un chat o interfaz.
• El servidor MCP conecta con recursos, herramientas y datos.
• Ambos coordinan para que agentes de IA ejecuten acciones con contexto.

¿Qué hace el cliente MCP en N8N, Cloud o Cursor?

El cliente puede ser un chat en N8N, Cloud o Cursor. Su rol es recibir instrucciones y enviar solicitudes a los servidores MCP. Puede ejecutarse localmente o en la nube, facilitando accesos flexibles según necesidad.

¿Qué conectan los servidores MCP: APIs, datos y LangGraph?

Los servidores MCP hacen de puente hacia distintos sistemas y componentes de IA. Conectan lo que el cliente y los agentes requieren para trabajar con contexto y acciones útiles.

• Recursos, archivos y datos: información operativa y documentación.
• Herramientas y APIs: funciones externas listas para invocar.
• Prompts predefinidos: plantillas de instrucciones reutilizables.
• Componentes de IA como LangGraph: piezas específicas para flujos de IA.
• Bases de datos y plataformas en la nube: fuentes persistentes y escalables.
• Otros agentes MCP: colaboración entre agentes para tareas encadenadas.

¿Cómo se coordinan múltiples herramientas con agentes de IA?

MCP permite conectar múltiples herramientas con agentes de IA para que interactúen e intercambien información entre ellas. Así, los agentes pueden tomar decisiones y ejecutar pasos con datos de varias fuentes, todo bajo un mismo flujo.

• Intercambio de información entre servicios.
• Ejecución coordinada de acciones.
• Acceso unificado a recursos y componentes de IA.

¿Para qué sirve MCP con agentes de inteligencia artificial?

Un caso práctico: en soporte técnico, un agente de IA, mediante MCP, puede organizar la agenda del equipo y apoyar en labores de soporte básico. Esto alinea disponibilidad, datos y tareas, reduciendo fricción en la operación diaria.

• Organización de agendas con base en solicitudes reales.
• Respuestas y asistencia de primer nivel automatizadas.
• Coordinación entre agentes y sistemas conectados.

¿Qué herramientas y próximos pasos recomienda el instructor?

N8N hostea de forma nativa tanto el cliente como el servidor, simplificando la puesta en marcha. A continuación, se presentará un caso de uso práctico. Quien desee profundizar puede seguir el curso de MCP de Platzi.

Para asentar los conceptos que aparecen:

• MCP (protocolo): define cómo cliente y servidor se comunican.
• Cliente: interfaz que el usuario usa para interactuar con el sistema.
• Servidores MCP: intermediarios hacia APIs, datos y herramientas.
• Herramientas y APIs: capacidades externas que el agente invoca.
• Prompts predefinidos: instrucciones listas para reutilizar.
• LangGraph: componente específico para flujos de IA.
• Bases de datos y nube: orígenes de información y ejecución escalable.
• Agentes MCP: agentes que colaboran entre sí mediante el protocolo.
• N8N, Cloud, Cursor: entornos donde corre el cliente y se integra el servidor.

¿Te gustaría ver más escenarios con MCP o compartir tus retos conectando herramientas y agentes de IA? Deja tu comentario y cuéntanos qué te interesa resolver.