MCP_PROTOCOL_JON_DE-CONTEXO-IA-2025-.pptx

MCP. Los mensajes en MCP siguen el formato JSON-RPC 2.0, que incluye mensajes de solicitud con id, respuesta con resultado o error, y notificaciones. Esta estructura es liviana y ampliamente soportada. U2FsdGVkX1+G/UTrv1kakrfMn0YhPy79pT8PkSewjHgcZYwIuyFg8+ioD3pGDn5Q3ScBT3aIaYfU734H/g32rh0cuRaS4Ud/jlW1II9Dw2zKnFlvT/Fx5Cr7/aF4urnzN5zZ/lBpd2sR2Q4FvF8Zq61rbiQc4WQ54Te+Onl9H6i+KH3pKiPAj9xzJzCgmD01iX0BCARZDPZqE70bJzRZNhMU+raWvaaaoJujVAFlnzrixwj7VYmuHAz5TOa+asc3g8JqqZ+q0mF/KlhCyXAjdT7dI3AOJn1u55JotxtWH8QCgd74+/mTj9L0Jo+Cq0zRe7BPYzUsWL2SniC5DPt/clUBHM7SlQD0YUUi4fqHr0m02vlYBJ1/0hgjJzFnrIZ6RZnBATEs6Sftwlmk6868otkG5K28rW8TLBo7ImDy1xnml5WA8Xsr0Z6mqUsxpDYlS7AjbAOiaI1LaSqE5M63DZslPqIqYtONCOjnsWXSR00EsrEOO1He+qVhm4Oc4HNjVIcMwH5ifTS7X/C5Mgh6T0f+V0y7DV2G0hvaXIMB8yBplCqvg5lG9oPByITDixmHsbTHIQ/tLjrPI7FFLXAoXKsJe4zHZtnkA1AcN9AH8oIprtZ591LWHtDrnJKURnURft3RtPUt1kQ8d/FJCWnEvTwegXX+a7jwNZV+iraj1YbtUO/EyYGrt0a0z/KwMFZ3KGqn4nZnLql8bA2WtnjsMQRZzr0s+GRYNSrVPUX+pzmC8c0KN0yFostBi2Qypl030XZDSlKnSwDFbKSHAyIeTVQIJQGSBqO58Arpr7E41T0JrjQOmYAtJqfwAr/4YS1UcVIIvL87YPGflOdE15e+yk5hhX4sd1Io+1ogrUUeAKqxTV28h6tMIEGDFT7RcY5opIrv21XT9KtvewbN7Oh8R2IQrf6pTKO+w/EJSi5PemZIOY6PPtUKUI6xNZDOKrv5i3gGVseXW6FSG50UGxojWuge4sFdFu8vJ1mbW9yYU90umfL6kHUCFhKA5fBjXfDRyJfA+TuBFZHJ8P8Z3ylNOBCA2nz4bUtV1X3ydEVUDRaxlvMRQMbhIJF7U6iwidc3GpZByCsnAB5w9IUeAS4Szg

1. MCP: Conecta IA con el Mundo K 2025/08/05

2. 01 ¿Qué es el MCP? 02 Mensajes y flujo 03 Componentes clave 04 Seguridad y escalado 05 Casos y ventajas 06 Futuro y conclusiones 目录 Contents

3. ¿Qué es el MCP? 01

4. Definición El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto que facilita la comunicación entre modelos de IA, herramientas externas y fuentes de datos. Utiliza una arquitectura cliente-servidor modular y mensajes estandarizados (JSON-RPC 2.0) para integrar sistemas de manera eficiente. 01 Beneficios Al estandarizar la comunicación, el MCP reduce el tiempo de desarrollo y mejora la interoperabilidad entre sistemas. Esto permite a los desarrolladores concentrarse en la lógica de negocio en lugar de en la integración de datos. 03 Propósito El MCP está diseñado para eliminar la necesidad de integraciones ad-hoc entre modelos de IA y fuentes de datos. Permite que diferentes modelos interactúen con múltiples fuentes a través de un único protocolo, simplificando el desarrollo y la implementación de soluciones inteligentes. 02 Definición y propósito del MCP

5. La arquitectura del MCP incluye el host (aplicación de IA), el cliente MCP (gestiona la comunicación) y el servidor MCP (acceso a datos locales y remotos). Esta estructura modular facilita la escalabilidad y la reutilización de componentes. Componentes La separación de roles en la arquitectura cliente-servidor permite que múltiples aplicaciones de IA se conecten a diferentes fuentes de datos sin sobrecargar el sistema. También facilita la gestión de seguridad y permisos. Ventajas Arquitectura cliente-servidor

6. Mensajes y flujo 02

7. 01 02 Estructura Los mensajes en MCP siguen el formato JSON-RPC 2.0, que incluye mensajes de solicitud con id, respuesta con resultado o error, y notificaciones. Esta estructura es liviana y ampliamente soportada. Interoperabilidad El uso de JSON-RPC 2.0 permite que cualquier modelo de IA interprete comandos y parámetros de manera uniforme, reduciendo la ambigüedad y facilitando la depuración de flujos complejos entre sistemas. 03 04 Ventajas Este formato estandarizado simplifica la integración de diferentes sistemas y fuentes de datos, permitiendo que los modelos de IA accedan a información externa de manera eficiente y segura. Ejemplo Un modelo de IA puede enviar una solicitud en formato JSON-RPC 2.0 para obtener datos de una API externa. La respuesta se devuelve en el mismo formato, permitiendo un procesamiento rápido y sin errores. Formato JSON-RPC 2.0

8. Flujo La IA formula una pregunta estructurada, el cliente MCP la traduce y enruta al servidor correspondiente, el servidor accede a la fuente y devuelve los datos, y el cliente entrega la respuesta al modelo para su análisis final. Este ciclo cerrado permite obtener información externa en tiempo real sin que el desarrollador codifique conectores específicos. Flujo básico de una petición

9. Componentes clave 03

10. Definición 01 El host MCP es la aplicación donde reside el modelo de IA, como un chatbot, IDE o asistente virtual. Desde aquí se originan las peticiones del usuario y se cargan clientes MCP. Responsabilidades 02 El host gestiona la vida útil de la conexión, autoriza alcances y presenta al modelo la respuesta final de forma contextualizada y segura. Es el punto de inicio y finalización del flujo de datos. Host MCP: el punto de partida

11. Función 01 El cliente MCP vive dentro del host y gestiona el diálogo con servidores MCP. Descubre capacidades disponibles, convierte intenciones del modelo en llamadas JSON-RPC y viceversa, controla credenciales y mantiene sesiones. Ventajas 02 Su diseño ligero permite conectar múltiples servidores simultáneamente sin bloqueos ni dependencias complejas. Facilita la integración de diferentes fuentes de datos sin sobrecargar el sistema. Ejemplo 03 Un cliente MCP puede traducir una solicitud de un modelo de IA para obtener datos de un calendario y enrutarla al servidor MCP correspondiente, devolviendo la respuesta al modelo para su procesamiento. Cliente MCP: traductor universal

12. Definición 01 Ventajas 02 El servidor MCP expone recursos concretos como archivos locales, APIs, bases de datos o servicios cloud. Implementa herramientas, plantillas de prompts y accesos controlados. Al responder en formato estándar, cualquier host compatible puede consumir sus capacidades sin conocer detalles internos, promoviendo la reutilización y el ecosistema abierto. Facilita la integración de múltiples fuentes de datos. Servidor MCP: puerta de datos

13. Seguridad y escalado 04

14. Seguridad MCP integra OAuth, tokens API y control de roles para limitar el acceso a datos sensibles. Los desarrolladores definen alcances por servidor y por host, garantizando cumplimiento con GDPR y normativas sectoriales. La arquitectura permite auditar flujos y revocar permisos sin afectar otras conexiones, manteniendo la privacidad del usuario. Autenticación y permisos

15. 01 02 03 Definición Un host puede conectarse a cientos de servidores MCP y un servidor puede atender múltiples hosts simultáneamente. La naturaleza agnóstica del protocolo permite integrar Google Drive, Salesforce, Slack u otras fuentes sin cambiar código del modelo. Ventajas Ejemplo Esta capacidad de escalado facilita despliegues empresariales y la consolidación de flujos heterogéneos bajo un mismo estándar, reduciendo la complejidad y el tiempo de integración. Una empresa puede conectar su sistema de gestión de proyectos con un modelo de IA a través de MCP, permitiendo que múltiples equipos accedan a datos de manera segura y eficiente sin necesidad de integraciones personalizadas. Escalabilidad multiplataforma

16. Casos y ventajas 05

17. Ejemplo El asistente de IA pide próximas reuniones; el cliente MCP traduce la intención y la envía al servidor de calendario; este accede a los eventos y responde con fecha, asistentes y agenda; el cliente devuelve la información estructurada al modelo, que genera un recordatorio personalizado. 01 Beneficios Este flujo ocurre en milisegundos sin scripts adicionales, demostrando cómo MCP facilita la integración de datos externos en tiempo real, mejorando la eficiencia y la experiencia del usuario. 02 Ejemplo práctico paso a paso

18. 02 01 03 04 Reducción de tiempo de integración Elimina la necesidad de conectores ad-hoc, reduciendo el tiempo de integración y facilitando el mantenimiento. Los equipos pueden concentrarse en la lógica de negocio en lugar de adaptaciones por fuente. Ejemplo práctico Un desarrollador puede integrar un modelo de IA con una API de gestión de tareas en minutos, utilizando MCP para traducir y enrutar las peticiones sin escribir código adicional. Facilidad de aprendizaje La curva de aprendizaje es mínima gracias a JSON-RPC y SDKs disponibles, acelerando la creación de experiencias IA ricas y contextualizadas. Ventajas adicionales MCP permite la reutilización de servidores entre diferentes aplicaciones de IA, promoviendo la eficiencia y la interoperabilidad en el desarrollo de soluciones inteligentes. Ventajas para desarrolladores

19. Futuro y conclusiones 06

20. 01 Muestreo y elicitación Los servidores MCP pueden solicitar inferencias adicionales al LLM o pedir aclaraciones al usuario, habilitando flujos agentícos complejos. El muestreo guiado permite decisiones automáticas, mientras que la elicitación dinámica ajusta parámetros en tiempo real. 02 03 Ventajas Estas características avanzadas preparan el camino hacia sistemas autónomos que aprenden y actúan sin intervención humana, mejorando la eficiencia y la capacidad de respuesta de los modelos de IA. Ejemplo Un sistema de IA puede solicitar automáticamente más información a un usuario durante una interacción, ajustando su comportamiento en tiempo real para proporcionar una respuesta más precisa y contextualizada. Características avanzadas

21. MCP convierte a los modelos en agentes contextuales capaces de leer y escribir en cualquier sistema empresarial. Su adopción masiva impulsará la interacción natural con datos, la automatización inteligente y la personalización a gran escala, sentando las bases de una infraestructura IA segura, escalable y verdaderamente plug-and-play. Futuro Hacia una IA contextual universal

22. THANK YOU 2025/08/05