En demasiadas organizaciones la IA “aterriza” en pruebas bonitas, pero se queda en la frontera: no entiende las reglas del negocio ni logra integrarse con los sistemas de TI. Model Context Protocol (MCP) cambia ese juego convirtiéndose en el embajador que habla ambos idiomas y establece un canal seguro, trazable y reutilizable entre asistentes/agentes de IA y los procesos reales de la compañía.
Como todo buen embajador, MCP traduce, media y garantiza: traduce la intención del usuario a capacidades concretas (consultar datos, ejecutar un flujo, crear un pedido, abrir un ticket, actualizar un registro, etc), media con políticas y permisos (quién puede hacer qué, cuándo y cómo) y garantiza evidencia (auditoría, observabilidad, cumplimiento). Resultado: agentes que razonan con el contexto de tu empresa y actúan en tus sistemas sin integraciones artesanales ni fricción constante entre TI y negocio.
Importante: MCP no es un LLM nuevo ni un conector mágico; es un protocolo para exponer datos/acciones con gobierno.
¿Qué habilita en una organización?
Contexto de procesos: un agente puede leer políticas en SharePoint, consultar APIs empresariales (ERP/CRM), datos (SQL/Docs) y automatización (RPA), todo mediante servidores MCP especializados.
- Portabilidad y menor dependencia de proveedor: al estandarizar el “cómo” se integra, puedes cambiar de modelo o plataforma sin rehacer conectores. Incluso SDKs de terceros (OpenAI Agents, por ejemplo) ya documentan MCP como vía de integración.
- Gobernanza y cumplimiento: al centralizar el acceso de los agentes a datos y herramientas, se facilita el registro de actividad, el control de permisos y la trazabilidad; aspectos clave para adoptar IA en entornos regulados. (También emergen buenas prácticas y patrones de seguridad específicos para MCP.)
- Proximidad al usuario de negocio: el usuario puede “hablar” con procesos y datos a través del asistente, mientras que TI publica capacidades como servidores MCP reutilizables. Esto además acerca agentes a plataformas low-code que ya están incorporando MCP.
¿Y los agentes?
MCP no solo conecta datos: orquesta agentes. Un cliente (el agente “coordinador”) descubre herramientas expuestas por varios servidores MCP (ficheros, GitHub, facturación…), decide qué usar y ejecuta acciones con control y registro. Este patrón fomenta arquitecturas compuestas de agentes especializados que colaboran entre sí.
Seguridad: lo importante (y lo honesto)
Como toda tecnología nueva, la seguridad es prioritaria. MCP reduce complejidad de integraciones, pero hay retos de identidad y control de acceso si no se diseña bien (se recomiendan identidades unificadas, secretos efímeros y “just-in-time access”). La buena noticia: ya hay investigación y guías para desplegar MCP enterprise-grade.
¿Por qué ahora?
Además del impulso de la comunidad y proveedores, los grandes fabricantes están moviéndose: Microsoft Copilot Studio anuncia próximo soporte MCP para incorporar apps/agentes en pocos clics, acelerando escenarios low-code/low-ops.
Cómo dar el primer paso (pragmático)
Inventario de contexto: procesos críticos, datos “fuente de verdad”, acciones seguras automatizables.
- Publicar capacidades como servidores MCP (p.ej., “Finanzas-SQL”, “Pedidos-ERP”, “Documentación-Políticas”).
- Cliente/Agente: elegir un cliente MCP (asistente o agente) y diseñar prompts/roles que respeten políticas.
- Controles: identidad unificada, permisos mínimos, auditoría y pruebas “red team” para herramientas de alto riesgo.
- Medir valor: tiempo ahorrado, errores evitados, satisfacción de usuario y cumplimiento.
Gestión de Expectativas
Qué sí esperar: reutilizar capacidades, gobierno centralizado, agentes epecializados, mejor time-to-value en low-code.
Qué no esperar: no resuelve calidad/dominio del dato, no sustituye APIM/Entra, no evita diseñar roles/prompts, no elimina costes operativos (los reduce)
En Ilitia, este enfoque encaja perfecto con nuestra propuesta: modernización aplicada + IA responsable en Azure y ya tenemos experiencia en casos reales.
MCP nos permite construir bloques reutilizables (servidores MCP) para exponer procesos y activos de cada cliente, y conectarlos con agentes y Copilots de forma gobernada. Resultado: menos integración artesanal, más impacto en negocio.
