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Introducción profunda a MCP: El protocolo abierto que conecta IA y servicios AWS

Descubre cómo el protocolo abierto MCP, impulsado por Anthropic y adoptado por AWS, está transformando la integración de IA con herramientas y datos en tiempo real. Aprende cómo usarlo y por qué deberías implementarlo ya mismo.

¿Qué es el protocolo MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto, promovido por Anthropic, que unifica la forma en que las aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje (LLMs) se conectan a datos y herramientas externas. MCP actúa como un “USB-C para IA”: define un canal estándar y bidireccional para enriquecer el contexto de las solicitudes al modelo, reduciendo alucinaciones y mejorando la precisión en dominios especializados.
📚 Anthropic Docs · GitHub

Un MCP Server es un proceso ligero que implementa MCP para exponer capacidades concretas (búsqueda de documentación, ejecución de IaC, análisis de costes…) y que puede ser consumido por cualquier MCP Client (IDEs, asistentes de código, chatbots) con una conexión 1:1.
🔗 GitHub

AWS ha desarrollado un conjunto de MCP Servers que facilita a los LLMs acceder a documentación AWS, mejores prácticas y flujos de trabajo automatizados sin salir de tu entorno de desarrollo.

Propósito del MCP

El “problema N×M” de las integraciones

Antes de MCP, cada LLM o asistente necesitaba conectores específicos para cada fuente de datos o herramienta (APIs, bases de datos, sistemas internos), lo que generaba un crecimiento “N×M” de integraciones a mantener.
📰 The Verge

Diseño de un estándar abierto

Anthropic presentó MCP el 25 de noviembre de 2024 como proyecto open-source, con la misión de ofrecer una interfaz unificada para:

  • Leer archivos y documentos
  • Ejecutar funciones/tool calls
  • Enriquecer el prompt de los LLMs con contexto dinámico


Filosofía “USB-C para IA”

Así como USB-C unifica puertos y protocolos, MCP unifica cómo los LLMs consumen datos y servicios, independientemente del proveedor o tipo de recurso.

Arquitectura y componentes clave

MCP Client

Aplicación anfitriona (IDE, chatbot, agente) que:

  • Mantiene una conexión 1:1 con un MCP Server
  • Envía peticiones MCP para solicitar datos o invocar herramientas
  • Recibe respuestas enriquecidas que se concatenan al prompt del LLM
    🔧 GitHub

Ejemplos de Clients: Cline, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Q Developer.

MCP Server

Proceso ligero que implementa el protocolo MCP y ofrece capacidades especializadas. Recibe llamadas del client, accede a:

  • Fuentes locales (sistema de archivos, repositorios)
  • Servicios remotos (APIs AWS, bases de conocimiento Bedrock, funciones Lambda)

Devuelve estructuras JSON con datos que el LLM integra al contexto.
🗂️ GitHub

Mensajes MCP

Basados en JSON/schema TypeScript (ver especificación oficial), incluyen campos como:

  • tool: nombre del servidor
  • input: parámetros de la llamada
  • output: datos, texto o artefactos generados
    📑 Model Context Protocol

Integración con AWS MCP Servers

AWS ha construido varios MCP Servers que exponen sus servicios y mejores prácticas. El flujo general es:

  1. Configuración: defines en tu cliente (p. ej. ~/.cursor/mcp.json) los servidores AWS MCP con uvx awslabs.<server>@latest y variables de entorno (perfil, región).

  2. Invocación: el LLM, mediante el client, envía una petición MCP (ej: “Busca en la documentación S3 cómo configurar un bucket con versionado”).

  3. Respuesta: el AWS Documentation MCP Server usa la API oficial de AWS Search, convierte la página a Markdown y la retorna en el contexto.

  4. Enriquecimiento: el LLM genera código o explicaciones basadas en esa documentación fresca, evitando errores por desactualización.
    📚 GitHub

Beneficios y consideraciones

BeneficioDescripción
Precisión y actualidadAcceso en tiempo real a APIs y docs AWS, supera limitaciones de entrenamiento estático de LLMs.
ProductividadAutomatiza flujos IaC (CDK, Terraform), diagramas, análisis de costes.
ExtensibilidadPuedes añadir nuevos MCP Servers siguiendo la Developer Guide.
Seguridad y gobernanzaHereda controles de IAM y VPC al ejecutar acciones (ej. Lambdas), pero exige revisar políticas.

Riesgos / desafíos:

  • Autenticación y permisos: MCP permite “proceed at your own risk” si no se configura IAM adecuadamente.

  • Supervisión de costos: servidores como Cost Analysis MCP pueden exponer datos sensibles de facturación.

Lecturas y recursos adicionales

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