Un modelo de IA, por sí solo, sabe lo que aprendió durante su entrenamiento, que se detiene en una fecha y nunca fue un registro de nada. Cuando un agente tiene que comprobar un dato que cambia, por ejemplo si una empresa sigue activa, necesita preguntar a un sistema que lo sepa. El Model Context Protocol, MCP, es una forma común de hacerlo para las aplicaciones de IA.
Lo que vas a aprender
- Qué es MCP, según su propia documentación
- Los tres participantes (host, cliente, servidor) y las tres cosas que puede ofrecer un servidor
- Cómo un agente descubre y llama a una herramienta
- Por qué la respuesta de una herramienta debe llevar su fuente, y qué te deja MCP a ti
- Dónde encajan los datos de empresas, y dónde está Fuentio hoy
¿Qué es MCP?
La documentación del protocolo lo resume así: MCP es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos. Lo compara con un puerto USB-C para aplicaciones de IA: una única forma estándar de conectar muchas cosas.
Anthropic publicó MCP como código abierto el 25 de noviembre de 2024 y lo presentó como un nuevo estándar para conectar los asistentes de IA con los sistemas donde están los datos. Desde entonces muchas aplicaciones de IA lo han incorporado; la documentación menciona, entre otras, Claude, ChatGPT, Visual Studio Code y Cursor.
¿Quiénes son los participantes?
MCP sigue una arquitectura cliente-servidor con tres papeles, definidos en su descripción de la arquitectura:
- El host MCP: la aplicación de IA que coordina y gestiona uno o varios clientes MCP, por ejemplo Claude Desktop, Claude Code o Visual Studio Code.
- El cliente MCP: el componente que mantiene la conexión con un servidor MCP y obtiene de él contexto para el host. El host crea un cliente por servidor.
- El servidor MCP: el programa que ofrece contexto a los clientes MCP. Puede ejecutarse en tu equipo o en remoto.
¿Qué puede ofrecer un servidor?
La documentación define tres primitivas principales que exponen los servidores:
- Herramientas: funciones ejecutables que las aplicaciones de IA pueden invocar para actuar, como llamadas a una API o consultas a una base de datos.
- Recursos: fuentes de datos que aportan contexto, como el contenido de un archivo o registros de una base de datos.
- Prompts: plantillas reutilizables que estructuran la interacción con los modelos de lenguaje.
Para los datos de empresas, lo esencial son las herramientas: «busca esta empresa por su número», «busca las empresas con este nombre».
¿Cómo llama un agente a una herramienta?
Por dentro, los mensajes de MCP siguen JSON-RPC 2.0. El cliente pregunta primero al servidor qué herramientas tiene, con una petición tools/list. Cada herramienta llega con un nombre, un título, una descripción y un esquema de entrada, así que el modelo sabe qué hace y qué debe enviar. Después el cliente llama a una herramienta con tools/call, su nombre y sus argumentos, y recibe un contenido que el modelo puede leer.
La conexión usa uno de dos transportes. El transporte stdio ejecuta el servidor como un proceso local en el mismo equipo. El transporte Streamable HTTP llega a un servidor remoto por HTTP y admite los métodos de autenticación HTTP habituales, incluidos tokens y claves de API.
¿Por qué un agente necesita respuestas con fuente?
Un agente que responde «esta empresa está activa» solo es útil si puedes comprobar de dónde sale el dato. Una respuesta que dice «activa, según este registro, comprobado en esta fecha, con esta licencia» se puede enseñar a un compañero, a un auditor o a un cliente. Una respuesta sin fuente es una suposición bien redactada.
Esa es la línea que sigue Fuentio: cada respuesta empieza con una frase sencilla y termina con su fuente. Cuando el registro no dice algo, la respuesta indica «desconocido» en lugar de rellenar el hueco. Cuando una empresa está fuera de nuestra cobertura, la respuesta lo dice y da el enlace del registro oficial, para que una persona pueda comprobarlo a mano.
¿Qué no hace MCP por ti?
MCP es un protocolo: transporta la pregunta y la respuesta. Su documentación aclara que no dicta cómo usan las aplicaciones de IA los modelos ni cómo gestionan el contexto recibido. En la práctica:
- No hace verdadera una respuesta: eso lo decide la fuente del servidor.
- No decide qué hace tu agente con la respuesta. Comprobar una empresa apoya tu propio proceso; la decisión sigue siendo tuya.
- No elige tus permisos: qué servidores puede llamar un agente, y con qué claves, depende de tu configuración.
¿Dónde encajan los datos de empresas?
Un servidor de datos de empresas es un uso natural de MCP: el agente necesita datos que cambian y que vienen de un sitio oficial. Fuentio no es el único servidor MCP de datos de empresas; varios proveedores ofrecen uno, y conviene comparar qué cubre cada uno y cómo muestra sus fuentes.
El servidor de Fuentio está hecho para ese único trabajo: los registros oficiales de Francia, España y los estados de EE. UU. que permiten la reutilización, cada respuesta con su fuente, su licencia y su fecha de comprobación. Sus herramientas, tal como aparecen en nuestra página para agentes de IA:
list_coverage: qué se cubre, país por país (gratis)lookup_company: una empresa por su número oficial (1 unidad)search_companies: empresas por su nombre (2 unidades)
La dirección del servidor será https://api.fuentio.com/mcp, con Streamable HTTP. Abre pronto.
Para ver en qué se apoyan las respuestas, lee cómo funciona el BORME, qué es la verificación KYB y lo que cubrimos.
Límites. MCP transporta respuestas; no las comprueba. Una herramienta de datos de empresas vale lo que su fuente y la honestidad de su cobertura: pregunta a cada proveedor qué países y regiones cubre de verdad, y de dónde sale cada respuesta. Fuentio cubre Francia y España, y nada más hoy.
Preguntas frecuentes
¿MCP es solo para Claude?
No. Es un estándar abierto; su documentación menciona Claude, ChatGPT, Visual Studio Code, Cursor y otros.
¿Hay que programar para usar un servidor MCP?
No para un servidor ya existente: la mayoría de los hosts MCP permiten añadirlo en sus ajustes. Construir un servidor sí es un trabajo de desarrollo, con kits en varios lenguajes.
¿Es seguro MCP?
Depende de los servidores que añadas y de los permisos que les des. Lee las recomendaciones de seguridad del protocolo y conecta solo servidores de confianza.
¿Puede un agente tomar una decisión de cumplimiento con MCP?
Puede reunir datos. La decisión sigue siendo tuya, dentro de tu propio proceso.
Fuentes
- Model Context Protocol, introducción: modelcontextprotocol.io
- Descripción de la arquitectura de MCP: modelcontextprotocol.io
- Anthropic, anuncio de MCP (25 de noviembre de 2024): anthropic.com