¿Qué es MCP y por qué es clave para trabajar con información desordenada?
El Model Context Protocol (MCP) es el estándar que permite a la inteligencia artificial, mediante agentes, conectarse y trabajar con información dispersa, desestructurada y almacenada en múltiples herramientas y repositorios sin necesidad de integrarla ni ordenarla previamente. MCP convierte el caos informativo en un espacio navegable para la IA, permitiéndole descubrir, preguntar, comparar y razonar con los datos como lo haría un profesional humano, acelerando la elaboración de informes, análisis y decisiones críticas sin procesos manuales de organización.
Hoy tenemos un problema con la información
En las empresas, la información está desordenada y repartida, y eso ralentiza el trabajo.
Ejemplo
Imagina que tienes que preparar un presupuesto final y necesitas:
- Un email donde el cliente pidió un cambio de precio
- Una diapositiva donde se hablaba de plazos
- Un informe en PDF con los márgenes de costes
- Una nota de una reunión donde se acordó incluir mantenimiento
Vas saltando entre carpetas, buscador, WhatsApp, Drive… y pierdes tiempo y precisión.
El software actual está pensado para personas, no para inteligencias artificiales
Hasta ahora, para que un sistema pudiera entender información, debíamos prepararla nosotros.
Ejemplo
Antes de subir algo a un sistema de gestión debías:
- Convertirlo a PDF
- Quitar páginas sobrantes
- Nombrarlo correctamente
- Guardarlo en la carpeta correcta
- En algunos casos… ¡rellenar un formulario de metadatos!
Si no lo hacías, el software no lo encontraba ni lo comprendía.
Antes de MCP la IA podía ayudar, pero con limitaciones
Aunque pueda leer textos, normalmente necesita instrucciones muy concretas sobre qué buscar, dónde y con qué criterios.
Nosotros seguimos haciendo el trabajo previo y la IA procesa el resultado.
Ejemplo
Si le pides:
“Sácame la versión final del presupuesto del cliente X”
La IA puede fallar, porque no sabe:
- Qué documento es la última versión
- Si hay pasos intermedios
- Qué cambios fueron provisionales
- Si existe contradicción entre correo y acta
Puede entender texto, pero no el proceso real de trabajo.
Aparecen los agentes; la capa que permite a la IA trabajar como lo haría una persona
Cuando nosotros interactuamos con una IA avanzada, no hablamos con un único modelo aislado, sino con un agente (o varios) capaz de:
- Mantener contexto
- Tomar decisiones paso a paso
- Formular preguntas
- Ajustar objetivos
- Razonar mientras trabaja
Y aquí ocurre el cambio importante:
La IA, a través de agentes inteligentes, puede trabajar con la información como lo haría un profesional humano, en lugar de comportarse como un buscador.
La IA no necesita saberlo todo de inicio porque el agente puede preguntar, explorar, dudar, comparar y avanzar por pasos, igual que nosotros.
MCP es el protocolo que permite a los agentes interactuar con información y herramientas
En este nuevo enfoque, nosotros no usamos MCP directamente.
Lo usan los agentes que funcionan dentro o junto a la IA, para poder trabajar y conectarse con la información dispersa, desordenada y desestructurada.
Es decir:
Nosotros pedimos → la IA interpreta → los agentes actúan → MCP conecta y facilita acceso
MCP no es un buscador, ni un conector, ni una API final.
Es el idioma estandarizado que usan los agentes para descubrir, comunicarse y operar con:
- Documentos
- Correos
- Bases de datos
- Herramientas de trabajo
- Sistemas internos
- Knowledge bases
¿Cómo funciona MCP aplicado a los agentes?
Lo principal:
MCP conecta agentes con herramientas y repositorios, no personas con herramientas.
Los agentes, mediante MCP, pueden:
1️⃣ Preguntar qué herramientas, datos y capacidades hay disponibles
2️⃣ Elegir qué hacer según el objetivo del usuario
3️⃣ Conectar múltiples repositorios y sistemas al mismo tiempo
4️⃣ Consultar y cruzar información sin integraciones manuales específicas
5️⃣ Trabajar con los datos, no solo recuperarlos
Ejemplo real usando herramientas comunes
Supón que pides:
“Elabora el informe final del proyecto con riesgos, diferencias y costes finales.”
Entonces, la IA coordina agentes que, usando MCP, pueden consultar y combinar:
- Documentos en Google Drive
- Tareas y plazos en Jira
- Decisiones en Notion
- Conversaciones clave en Teams
- Emails confirmando cambios en Gmail
- Márgenes reales en Salesforce
Y el resultado no es un listado de archivos, sino un documento final razonado.
Metáfora cotidiana
Nosotros hablamos con la IA.
La IA delega el trabajo en agentes.
Los agentes utilizan MCP como pase universal para acceder a la información necesaria.
Sería como decirle a un asistente humano:
“Tienes acceso a todos los archivos, correos, notas y herramientas.
Descubre lo relevante y vuelve con una respuesta clara.”
Ejemplo final: generar un informe de presupuesto
1️⃣ Nosotros pedimos el objetivo:
“Créame el informe final del presupuesto para el cliente ACME.”
2️⃣ La IA lo interpreta y asigna tareas a los agentes
3️⃣ Los agentes se conectan mediante MCP a varias fuentes
4️⃣ Recogen, comparan, validan e interpretan
5️⃣ Generan el informe final consolidado
Conclusión
Nosotros hablamos con la IA.
La IA razona mediante agentes.
Los agentes trabajan con herramientas gracias a MCP.
El resultado final: valor, claridad y decisiones, no documentos sueltos.