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¿Qué es MCP (Model Context Protocol) y cómo funciona?

MCP es un estándar abierto que permite a los agentes de IA conectarse a herramientas externas a través de una interfaz universal. Un servidor, cualquier agente — sin plugins personalizados.

17 abr 2026

La versión corta

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto creado por Anthropic que define cómo los agentes de IA descubren y utilizan herramientas externas. Piensa en ello como USB-C para la IA — un conector universal que funciona con cualquier dispositivo. Antes de MCP, cada agente de IA necesitaba su propio formato de plugin personalizado. MCP lo reemplaza con un único protocolo que cualquier agente puede hablar.

Por qué existe MCP

Los modelos de IA como Claude, GPT y Gemini son razonadores poderosos, pero no pueden hacer nada fuera de su sandbox. No pueden navegar por la web, consultar una base de datos ni controlar un navegador por sí solos. Para interactuar con el mundo real, necesitan herramientas.

Antes de MCP, conectar un agente de IA a herramientas externas significaba construir una integración personalizada para cada combinación. ¿Quieres que Claude lea archivos? Escribe un plugin. ¿Quieres que Cursor haga lo mismo? Escribe otro plugin. ¿Quieres que Codex se una? Otro plugin más. Las herramientas son idénticas — el cableado no lo es.

MCP resuelve esto estandarizando el cableado. Un autor de herramientas escribe un servidor MCP. Cada agente compatible con MCP — Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot y docenas más — puede conectarse a él inmediatamente.

Cómo funciona MCP

MCP utiliza una arquitectura cliente-servidor basada en JSON-RPC 2.0. Hay tres participantes:

Host — la aplicación de IA (Claude Desktop, Cursor, VS Code). Gestiona las conexiones y ejecuta el modelo de lenguaje.
Client — un conector dentro del host que mantiene un enlace 1:1 con un servidor MCP específico.
Server — un programa que expone herramientas, recursos o prompts al agente de IA.

Cuando un agente se inicia, se conecta a sus servidores MCP configurados y le pregunta a cada uno: "¿Qué herramientas tienes?" El servidor responde con una lista de herramientas, cada una descrita por un nombre, una descripción legible y un esquema de parámetros tipado. El agente almacena este catálogo y lo usa al decidir cómo cumplir las solicitudes del usuario.

// Example: MCP server exposes a tool
{
  "name": "browser_parallel_navigate",
  "description": "Navigate all connected browsers to a URL in parallel",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "url": { "type": "string", "description": "Target URL" }
    },
    "required": ["url"]
  }
}

Qué pueden proporcionar los servidores MCP

MCP define tres tipos de capacidades que un servidor puede exponer:

Tools — funciones que la IA puede llamar para realizar acciones (navegar un navegador, enviar un email, consultar una base de datos). La capacidad más común.
Resources — datos de solo lectura a los que la IA puede acceder (contenido de archivos, respuestas de API, configuración). Como endpoints GET.
Prompts — plantillas reutilizables que ayudan a los usuarios a interactuar con la IA de manera consistente.

La mayoría de los servidores MCP se centran en herramientas. Por ejemplo, Ornold MCP expone más de 30 herramientas de automatización de navegador — navegar, hacer clic, rellenar formularios, resolver CAPTCHAs, tomar capturas de pantalla, ejecutar JavaScript — todo ejecutable en múltiples perfiles de navegador en paralelo.

Transporte: cómo se comunican el agente y el servidor

MCP soporta múltiples mecanismos de transporte:

stdio — el servidor se ejecuta como un proceso hijo local. El agente lo inicia y se comunica vía stdin/stdout. Simple, rápido, sin red. Así funcionan la mayoría de los servidores MCP locales (incluyendo Ornold MCP vía `npx ornold-mcp`).
Streamable HTTP — el servidor se ejecuta remotamente y se comunica por HTTP. Soporta múltiples clientes concurrentes. Recomendado para servidores remotos/compartidos.
SSE (Server-Sent Events) — transporte HTTP más antiguo, mantenido por compatibilidad retroactiva.

Para herramientas locales como la automatización de navegador, stdio es la opción estándar. El agente inicia el proceso del servidor MCP y se comunican directamente — sin latencia de red, sin complejidad de autenticación.

¿Qué agentes de IA soportan MCP?

La adopción de MCP ha crecido rápidamente desde su lanzamiento. A partir de 2025, estos agentes soportan MCP de forma nativa:

Claude Code — agente CLI de Anthropic
Claude Desktop — aplicación de escritorio de Anthropic
Codex — agente de codificación de OpenAI (CLI)
Cursor — editor de código con IA de Anysphere
Windsurf — AI IDE de Codeium
VS Code Copilot — asistente de IA de GitHub
Cline — asistente de codificación con IA de código abierto
Roo Code, Kilo Code, Augment Code — y muchos más

Cualquier aplicación que implemente la especificación del cliente MCP puede conectarse a cualquier servidor MCP. Esta es la propuesta de valor principal — escribe una vez, usa en todas partes.

MCP vs Function Calling vs Plugins

¿Cómo se compara MCP con otros enfoques para dar herramientas a los agentes de IA?

Function calling (OpenAI, Anthropic) — la API del modelo soporta definiciones de herramientas, pero las herramientas se ejecutan en TU código. Tú defines el esquema, el modelo devuelve una llamada a herramienta y tú la ejecutas. MCP estandariza el lado del servidor para que las herramientas sean portables entre agentes.
ChatGPT Plugins (obsoletos) — el intento anterior de OpenAI de integración de herramientas. Propietario, solo funcionaba con ChatGPT, requería aprobación de OpenAI. MCP es abierto, funciona con cualquier agente, sin necesidad de aprobación.
Integraciones personalizadas — código a medida para cada par agente-herramienta. Funciona pero no escala. MCP reemplaza el problema de integración N×M con N+M.

MCP no reemplaza function calling — se construye sobre él. El agente de IA usa su function calling nativo para invocar herramientas MCP. MCP estandariza cómo se descubren, describen y sirven las herramientas.

Un ejemplo práctico: automatización de navegador

Para hacerlo concreto, así es como MCP funciona con Ornold para la automatización de navegador:

Instalas el servidor MCP de Ornold: `npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080`
Tu agente de IA (digamos, Claude Code) se conecta a él y descubre más de 30 herramientas: navigate, click, fill, screenshot, solve CAPTCHA, etc.
Le dices al agente: "Abre google.com en todos los navegadores y busca MCP protocol"
El agente planifica los pasos, llama a `browser_parallel_navigate`, luego `browser_parallel_fill`, luego `browser_parallel_click` — todo mediante llamadas a herramientas MCP
Cada herramienta se ejecuta en todos los perfiles de navegador antidetección conectados en paralelo

El mismo servidor MCP de Ornold funciona de manera idéntica con Codex, Cursor, Windsurf o cualquier otro agente compatible con MCP. Sin cambios de código, sin plugins separados.

// Connect Ornold MCP to Claude Code:
claude mcp add --transport stdio ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Codex:
codex mcp add ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
  "mcpServers": {
    "ornold-browser": {
      "command": "npx",
      "args": ["ornold-mcp", "--token", "YOUR_TOKEN", "--linken-port", "40080"]
    }
  }
}

Primeros pasos con MCP

Si quieres usar herramientas MCP, solo necesitas un agente de IA compatible con MCP y un servidor MCP. Sin SDK, sin framework, sin código repetitivo. Para la automatización de navegador con Ornold:

Obtén un token API en mcp.ornold.com
Añade el servidor MCP a la configuración de tu agente (un comando para agentes CLI, un bloque JSON para editores)
Inicia tu navegador antidetección y habla con la IA

Para más detalles sobre el protocolo en sí, consulta la especificación oficial de MCP. Para guías de configuración específicas por agente, consulta nuestra guía de Claude Code, guía de Codex o guía de Cursor.