Model Context Protocol parece magia cuando Claude lee un archivo o llama por su cuenta a una API de imágenes. Este artículo lo desmenuza: hosts, clientes y servidores, el handshake JSON-RPC, herramientas frente a recursos frente a prompts, el bucle del agente que repite llamadas a herramientas y las comprobaciones de seguridad que lo mantienen a salvo.
Escribes una petición, Claude lee un archivo, consulta una base de datos o genera una imagen, y unos segundos después el resultado aparece en el chat. Nada dentro de los pesos del modelo sabe cómo llegar a tu base de datos. Hay algo en medio, y eso es el Model Context Protocol, abreviado MCP. Si alguna vez te has preguntado cómo funciona MCP entre bastidores, aquí va la versión corta: un formato de mensajes compartido permite que una aplicación de IA pregunte a programas externos qué pueden hacer y luego los llame en nombre del modelo. El resto de este artículo sigue una sola petición desde el primer handshake hasta el resultado final de la herramienta, con formas de mensaje reales, para que puedas imaginar cada salto.
MCP es un estándar abierto que Anthropic presentó en noviembre de 2024. Define cómo una aplicación de IA se conecta a herramientas y datos externos mediante un único conjunto de reglas compartidas, en lugar de una integración a medida para cada pareja de productos. Piensa en cómo USB-C permite que un solo cable sirva para un micrófono, una unidad y un monitor. MCP cumple ese papel entre los modelos de lenguaje y el software que los rodea.
Antes de MCP, cada aplicación de IA que quisiera leer un calendario, buscar en una base de código o llamar a una API de imágenes necesitaba su propio código de pegamento. Con N aplicaciones y M herramientas, los equipos se enfrentaban a hasta N × M integraciones separadas, cada una con sus propias peculiaridades de autenticación, formatos de error y calendarios de actualización. Un fallo corregido en un conector no ayudaba a los demás, y cada nuevo modelo o herramienta multiplicaba el trabajo.
Un protocolo compartido cambia la cuenta de N × M a N + M. El autor de una herramienta escribe un servidor. El autor de una aplicación escribe un cliente. Todo lo demás se conecta sin código adicional.
💡 Conviene recordarlo: MCP no hace más inteligente al modelo. Le da capacidad de actuar. El razonamiento sigue ocurriendo dentro del modelo, y el protocolo solo transporta las peticiones hacia fuera y los resultados de vuelta.
Imagina un restaurante. El comedor es el host, el camarero es el cliente y cada estación de cocina es un servidor. El comensal nunca habla con los fogones, y los fogones nunca hablan con el comensal. Todo viaja a través de un traspaso definido, que es exactamente la tarea de MCP.
El host es la aplicación que de verdad abres: Claude Desktop, Claude Code, un editor con funciones de IA o un agente que hayas escrito tú mismo. Mantiene la conversación con el modelo, muestra las solicitudes de permiso y decide qué servidores arrancar.
Dentro del host, un objeto cliente gestiona una conexión con un servidor. Si conectas cinco servidores, el host tiene cinco clientes. Cada cliente mantiene su propio estado de sesión, negocia las capacidades y traduce entre las llamadas internas del host y los mensajes del protocolo.
Un servidor es un pequeño programa que expone capacidades. Puede ejecutarse en tu equipo portátil como proceso hijo o en otra máquina detrás de una URL. Uno podría envolver un sistema de archivos, una cuenta de GitHub, una base de datos o un generador de imágenes.
| Rol | Dónde vive | De qué es responsable | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Host | Tu dispositivo o una aplicación en la nube | Conversación con el modelo, solicitudes de consentimiento, arranque del servidor | Claude Desktop, Claude Code |
| Cliente | Dentro del host | Una conexión y una sesión por servidor | Un objeto de conexión de un SDK de MCP |
| Servidor | Proceso local o URL remota | Exponer herramientas, recursos y prompts | Un servidor de sistema de archivos, un servidor de base de datos |
Cada conversación entre un cliente y un servidor es un flujo de mensajes pequeños, repetitivos y predecibles. Esa previsibilidad es precisamente el objetivo.
Cada mensaje de MCP es JSON-RPC 2.0, lo que da al protocolo exactamente tres formas de mensaje:
id y un method, y espera una respuesta.id y contiene un result o un error.id y no espera nada a cambio.Así viaja una llamada a herramienta del cliente al servidor:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 7,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "generate_image",
"arguments": { "prompt": "a lighthouse at dawn, 35mm film", "aspect_ratio": "16:9" }
}
}
Y la respuesta correspondiente:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 7,
"result": {
"content": [{ "type": "text", "text": "Generation accepted. predict_id: abc123" }],
"isError": false
}
}
El id compartido es la forma en que el cliente asocia una respuesta con su pregunta, incluso cuando hay varias llamadas en curso a la vez.
Antes de que se ejecute cualquier herramienta, cliente y servidor se ponen de acuerdo sobre cómo hablar. La secuencia es corta y siempre la misma:
notifications/tools/list_changed cuando un servidor añade o quita una herramienta durante la sesión.💡 Desajuste de versión: si un servidor no soporta la versión que pidió el cliente, responde con una que sí soporta. El cliente acepta esa versión o se desconecta limpiamente.
Los mismos mensajes JSON-RPC pueden viajar por dos transportes oficiales.
Con stdio, el host lanza el servidor como proceso hijo e intercambia JSON delimitado por saltos de línea a través de la entrada y salida estándar. Los registros deben ir a la salida de error estándar, porque un solo print a la salida estándar corrompe el flujo. Con Streamable HTTP, el servidor se encuentra detrás de una única URL, el cliente envía los mensajes con peticiones POST y el servidor responde con JSON simple o abre una respuesta en streaming cuando necesita enviar varios mensajes de vuelta. Streamable HTTP reemplazó al antiguo transporte HTTP más SSE en la revisión de la especificación de marzo de 2025.
| Característica | stdio | Streamable HTTP |
|---|---|---|
| Dónde se ejecuta el servidor | En tu equipo, como proceso hijo | En cualquier lugar accesible por URL |
| Configuración | Un comando en un archivo de configuración | Un endpoint desplegado |
| Autenticación | Hereda los permisos de tu usuario | Autorización basada en OAuth |
| Usuarios habituales | Desarrolladores individuales, herramientas locales | Equipos, servicios alojados, conectores compartidos |
| Clientes concurrentes | Uno | Muchos |
Una entrada típica de Claude Desktop para un servidor local tiene este aspecto:
{
"mcpServers": {
"files": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/me/projects"]
}
}
}
Los servidores exponen tres bloques de construcción. Se diferencian sobre todo en quién decide cuándo usarlos.
| Primitiva | Controlada por | Finalidad | Ejemplo | Métodos |
|---|---|---|---|---|
| Herramientas | El modelo | Realizar una acción o ejecutar un cálculo | generate_image, run_query | tools/list, tools/call |
| Recursos | La aplicación | Aportar contexto de solo lectura | Un archivo, el esquema de una base de datos | resources/list, resources/read |
| Prompts | El usuario | Ofrecer plantillas reutilizables | Un comando "revisa esta pull request" | prompts/list, prompts/get |
Una herramienta tiene un name, una description y un inputSchema escrito en JSON Schema. La descripción es lo que el modelo lee de verdad cuando decide si llama a la herramienta, así que una descripción vaga produce llamadas erróneas u omitidas. Escríbela como un manual breve para un compañero que nunca ha visto tu sistema.
Los conectores reales muestran bien el patrón. El conector de PicassoIA en claude.ai expone herramientas como generate_image, edit_image, generate_video_picassoia, generate_video_seedance, get_generation y list_models. Una herramienta de generación devuelve un id de predicción de inmediato, y después el modelo llama una y otra vez a get_generation hasta que el estado aparece como succeeded. Eso es una sola petición del usuario convertida en varias llamadas a herramientas encadenadas, y el protocolo nunca necesitó una función especial para ello.
Los recursos se direccionan mediante una URI, como file:///project/README.md. El host decide cuáles adjuntar a la conversación, y resources/read devuelve el contenido con un tipo MIME. Los servidores también pueden publicar plantillas de recursos con parámetros, y los clientes pueden suscribirse a los cambios para que el contexto siga actualizado.
Los prompts son plantillas que el usuario activa a propósito, normalmente como comandos de barra. Un prompt puede recibir argumentos y devolver un conjunto de mensajes ya preparado, de modo que un equipo puede crear una vez su mejor redacción para "resume este incidente" o "escribe las notas de la versión" y reutilizarla en todas partes.
Aquí está la parte que más se suele entender mal: el modelo nunca habla MCP. Lo hace el host. Claude solo ve las definiciones de herramientas en su propio formato de uso de herramientas y emite peticiones estructuradas. Todo lo demás es fontanería.
tool_use que nombra una herramienta y sus argumentos.tools/call, el servidor hace el trabajo y devuelve bloques content.tool_result, junto con la conversación hasta ese momento.Los pasos del 3 al 7 se repiten hasta que Claude deja de pedir herramientas. Esa repetición es el bucle del agente, y vive en el host, no en el protocolo. MCP define las puertas. El host decide cuántas veces cruzarlas. Un agente de IA es simplemente un host que ejecuta este bucle con planes más largos, menos interrupciones y, a veces, agentes auxiliares propios.
💡 Costo oculto: cada definición de herramienta ocupa espacio en la ventana de contexto. Cincuenta herramientas pueden consumir miles de tokens antes de que se lea la primera palabra de tu pregunta. Los buenos hosts cargan los esquemas bajo demanda o te dejan desactivar los servidores de cada proyecto por separado.
Un servidor que puede ejecutar comandos o tocar archivos es poderoso, y por eso precisamente necesita salvaguardas.
La especificación pide que los hosts obtengan el consentimiento explícito del usuario antes de invocar herramientas o compartir datos, y los hosts más maduros lo cumplen con solicitudes de aprobación y listas de permitidos por herramienta. Recuerda que un servidor stdio local se ejecuta con tus permisos de usuario, así que trata su instalación como la de cualquier programa. Los servidores remotos añaden OAuth, que te permite conceder un acceso limitado y revocarlo más tarde.
Si quieres crear tu propio servidor, Claude Sonnet 5 en PicassoIA es un práctico compañero de programación. Está pensado para tareas de programación de varios pasos y de uso de herramientas, y lee imágenes, así que una captura de pantalla de un error sirve como entrada.
low, que omite el pensamiento extendido para respuestas rápidas. Súbelo para un bug que abarque varios archivos.max_tokens tiene 8192 por defecto, y un system_prompt opcional fija un rol o un estilo de código para la sesión.image acepta una captura de pantalla, y max_image_resolution (por defecto 0,5 megapíxeles) la mantiene ligera.Un prompt que funciona bien:
Write a minimal MCP server in TypeScript using the official SDK. It exposes one tool,
word_count, that takes a string and returns the number of words. Use the stdio transport
and log only to stderr. Include the claude_desktop_config.json entry to register it.
PicassoIA también habla MCP por sí mismo. Su conector de claude.ai incluye cuatro modelos: PicassoIA Image, PicassoIA Image Editor Pro, PicassoIA Video y Seedance 2.5 Lite, que genera video con audio. Las predicciones son asíncronas, y una cuenta puede ejecutar cinco a la vez entre todas sus conexiones, así que mantén los lotes pequeños. Consulta la página de precios para ver qué incluye tu plan.
Detrás de cada momento fluido de "Claude, hazme una imagen" hay un handshake, un esquema y un bucle. La forma más rápida de entenderlo es producir algo. Abre PicassoIA Image y describe una escena, cambia a Seedream 4.5 o FLUX 2 Pro para un aspecto distinto y luego pasa el resultado a Seedance 2.0 para convertir una imagen fija en un clip corto. Conecta el conector de PicassoIA a Claude y podrás pedirlo todo en lenguaje natural, y ver cómo se desarrollan en tiempo real las llamadas a herramientas de este artículo.
Elige una idea de las secciones anteriores, escribe una frase sobre lo que quieres ver y ejecútala. Tu primera imagen está a unos segundos en picassoia.com.
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