MCP: el protocolo de contexto que unificó a los principales asistentes IA en 2026
Anthropic lanzó el Model Context Protocol en 2024 y, dentro de dos años, ChatGPT, Claude, Gemini y Copilot lo adoptaron como estándar para conectar agentes a sistemas de datos.
El Model Context Protocol (MCP) nació a mediados de 2024 como solución interna de Anthropic. El ingeniero David Soria Parra y su compañero Justin Spahr‑Summers, junto a Mahesh Murag, diseñaron un protocolo para que Claude pudiera acceder a herramientas externas sin copiar manualmente las respuestas.
El 25 noviembre de 2024 Anthropic lanzó MCP como un estándar abierto, con SDKs para Python y TypeScript. El objetivo era eliminar el problema “N×M”, donde cada combinación de IA y herramienta requería un conector propio.
En marzo de 2025, Anthropic publicó una actualización importante: OAuth 2.1 para la comunicación segura entre agente y servidor y un transporte HTTP streamable que permitía flujo bidireccional en tiempo real. Ese mismo mes, miles de servidores MCP comenzaron a aparecer en GitHub.
La adopción se aceleró. OpenAI, Google DeepMind, Microsoft y desarrolladores independientes integraron MCP en sus agentes de producción. En noviembre de 2025 se añadió soporte asíncrono, estatelessness, identidad de servidor y un registro comunitario para descubrir servidores MCP.
En diciembre de 2025 Anthropic donó el proyecto a la Agentic AI Foundation (AAIF) bajo la Linux Foundation, convirtiéndolo en un estándar neutro.
Para mediados de 2026, MCP era omnipresente: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, VS Code y Cursor lo utilizan. Los dos SDKs más grandes alcanzaron más de 470 millones de descargas en los 30 días que concluyeron el 21 julio de 2026. Otros informes citan más de 97 millones de descargas mensuales y 5 800 servidores activos.
Con la misma línea de trabajo, Anthropic está promocionando "Skills", conjuntos de instrucciones ligeras y bajo demanda que complementan MCP. Mientras MCP es intensivo en recursos, Skills son más livianos y mantienen mejor el contexto, aunque se describen como complementarios.
En síntesis, MCP ha pasado de un parche interno a un estándar de referencia para agentes IA, con adopción masiva y gobernanza abierta. Los equipos que gestionan infraestructuras de IA deben evaluar la integración de MCP para evitar la multiplicidad de conectores y aprovechar el ecosistema de servidores ya existente.
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