# ¿Qué es MCP? Deja que tu asistente de IA use herramientas reales

[Canonical HTML page](https://gradiently.design/es/guide/what-is-mcp)

Un asistente de IA que solo puede hablar se queda en los consejos. Uno que puede usar tus herramientas puede hacer el trabajo de verdad. MCP es el estándar que conecta ambas cosas.

## The short version

- MCP, el Model Context Protocol, es un estándar abierto que permite a las aplicaciones de IA conectarse a herramientas y datos externos de forma coherente.
- Anthropic presentó MCP como estándar abierto en noviembre de 2024, y hoy lo admiten cada vez más apps de IA y herramientas para desarrolladores.
- En MCP, una aplicación anfitriona, como un asistente de IA, ejecuta clientes que se conectan a servidores, y cada servidor ofrece herramientas, recursos y prompts.
- Con MCP, un asistente puede hacer trabajo real en otro software, como buscar recursos, crear diseños o actualizar registros, en lugar de solo describir cómo hacerlo.
- Conecta los servidores MCP con credenciales limitadas y revocables, concede solo los permisos que necesita cada tarea y revisa lo que hace el asistente.

**¿Qué es MCP?** MCP, el **Model Context Protocol**, es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA usar herramientas y datos reales. En lugar de que cada app de IA construya una integración a medida para cada servicio, un servicio ofrece un servidor MCP y cualquier asistente compatible con MCP puede conectarse a él. El resultado es un asistente que puede actuar, como buscar en tus archivos, crear un diseño o actualizar un registro, en lugar de solo decirte cómo hacerlo.

Anthropic presentó MCP como estándar abierto en noviembre de 2024 y, desde entonces, lo han adoptado cada vez más aplicaciones de IA y herramientas para desarrolladores. El [sitio oficial de MCP](https://modelcontextprotocol.io) lo describe como una forma universal de conectar aplicaciones de IA con sistemas externos, y lo compara con un puerto USB-C para la IA.

## Cómo funciona MCP: anfitriones, clientes y servidores

MCP tiene tres papeles. Tú solo tratas directamente con el primero y el tercero.

| Papel | Qué es | Ejemplo |
| --- | --- | --- |
| Anfitrión | La aplicación de IA que usas | Una app de asistente de IA, o una herramienta de IA para programar |
| Cliente | Un conector dentro del anfitrión, uno por servidor | Gestiona la conversación con un servicio |
| Servidor | Un programa que expone las capacidades de un servicio | Una herramienta de diseño, un almacén de archivos, un calendario, una base de datos |

Un anfitrión puede conectarse a muchos servidores a la vez, cada uno mediante su propio cliente.

Cada servidor puede ofrecer tres tipos de cosas. Las **herramientas** son acciones que el asistente puede realizar, como «crear un diseño». Los **recursos** son datos que puede leer, como un archivo o un perfil de marca. Los **prompts** son instrucciones listas para usar que el servidor sugiere para tareas habituales. Los servidores pueden funcionar en tu propio ordenador, comunicándose por la entrada y la salida estándar, o en la web, comunicándose por HTTP.

## Qué pasa cuando un asistente usa una herramienta

Detrás de una petición sencilla, los pasos son siempre los mismos. Conviene conocerlos, porque cada uno es un punto donde mantienes el control.

1. **El asistente descubre qué hay disponible** Al conectarse, el cliente pide a cada servidor su lista de herramientas, con un nombre, una descripción y los datos de entrada que acepta cada una.
2. **Pides algo** Por ejemplo: haz una story que anuncie que abrimos hasta tarde los viernes.
3. **El asistente elige una herramienta** Decide que encaja una herramienta de diseño y rellena los datos a partir de tu petición. Muchas apps te piden permiso antes de ejecutar una herramienta.
4. **El servidor hace el trabajo** Llama al servicio real con las credenciales que le diste, y solo con los permisos que esas credenciales permiten.
5. **Llega el resultado** El servidor devuelve el resultado, como un enlace al nuevo diseño, y el asistente te cuenta lo que ha hecho.

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 7,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "design",
    "arguments": {
      "request": "A story announcing that we open late on Fridays",
      "size": "ig-story"
    }
  }
}
```

Así se ve una llamada a una herramienta por dentro. Los mensajes de MCP usan JSON-RPC: un método, el nombre de una herramienta y sus argumentos. Nunca tienes que escribirlos; lo hace el asistente.

## Qué hace posible MCP en el diseño

Casi todo el trabajo de diseño es una cadena de pequeños pasos entre varias apps. MCP permite que un asistente recorra esa cadena por ti, dentro de las herramientas que ya usas, mientras tú conservas la última palabra.

### Asistente sin herramientas

- Sugiere un titular; tú lo copias en tu app de diseño
- Describe una paleta; tú escribes los códigos hex
- Explica cómo cambiar el tamaño; tú lo haces cinco veces
- No puede ver tu kit de marca ni tus diseños anteriores

### Asistente con MCP

- Crea el diseño con el titular ya colocado
- Busca recursos reales y los aplica
- Hace copias en todos los tamaños que pidas
- Lee tu perfil de marca antes de empezar

La calidad sigue dependiendo de la herramienta del otro lado. Un asistente conectado a una herramienta de diseño con un sistema de marca sólido produce trabajo fiel a la marca; uno conectado a un lienzo en blanco produce trabajo genérico. [Herramientas de diseño con IA](https://gradiently.design/es/guide/ai-design-tools) explica cómo juzgarlo, y [pautas de marca para la IA](https://gradiently.design/es/guide/brand-guidelines-for-ai) muestra cómo dar a un asistente reglas que pueda seguir.

## Cómo usar MCP con seguridad

Conectar un asistente a un servicio real significa que puede cambiar cosas reales. Trata una conexión MCP como dar acceso a un compañero nuevo y capaz: concreto, limitado y fácil de retirar.

- **Usa claves limitadas.** Crea una clave que permita solo lo que necesita la tarea, como leer diseños pero no reservar nada.
- **Una clave por lugar.** Pon a cada clave el nombre del sitio donde se usa, para poder revocar una sin romper las demás.
- **Mantén las claves en secreto.** Guárdalas en un gestor de contraseñas o en los ajustes seguros del cliente, nunca en archivos compartidos ni en capturas de pantalla.
- **Revisa antes de aprobar.** Lee lo que una herramienta está a punto de hacer, sobre todo cuando crea, cambia o gasta algo.
- **Desconfía del contenido no fiable.** El texto que un asistente lee mediante una herramienta, como una página web o un documento, puede contener instrucciones. Desactiva las herramientas sensibles cuando trabajes con material del que no te fías.
- **Revoca lo que no uses.** Las claves antiguas son riesgo sin ningún beneficio.

| Permiso | Permite al asistente | Concédelo cuando |
| --- | --- | --- |
| Leer diseños | Listar y abrir tus diseños | Necesita ver o partir de trabajos anteriores |
| Crear y editar diseños | Hacer diseños nuevos y cambiarlos | Quieres que produzca trabajo por ti |
| Buscar Marks | Buscar materiales en el Mercado | Debe encontrar un aspecto para un encargo |
| Generar marcas | Crear propuestas de marca a partir de una descripción | Estás creando una marca nueva |
| Reservar Marks | Reservar un Mark para tu espacio de trabajo | Solo si quieres que actúe sobre la propiedad |

Los permisos de una clave de Gradiently, como ejemplo de mínimo privilegio: la mayoría de las tareas de diseño solo necesitan los tres primeros.

> **Conecta solo servidores de confianza** Un servidor MCP ejecuta código en tu nombre y ve lo que le envía el asistente. Usa servidores publicados por el propio servicio o por personas de confianza, y lee qué permisos piden.

## Gradiently y MCP

Gradiently tiene un servidor MCP alojado en `https://gradiently.design/api/mcp`. Crea una clave en Ajustes, en API y agentes, elige qué puede hacer (como leer diseños, crear y editar diseños, buscar Marks o generar marcas) y añádela a tu cliente MCP. La clave se muestra una sola vez y puedes revocarla en cualquier momento. Después, tu asistente puede buscar Marks, leer tu espacio de trabajo, generar opciones de marca y crear diseños que se abren en el Studio para que los termines.

```json
{
  "mcpServers": {
    "gradiently": {
      "url": "https://gradiently.design/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY" }
    }
  }
}
```

La forma de una entrada MCP remota en los clientes que usan una configuración JSON. Pon tu clave en lugar de YOUR_KEY y mantén el archivo privado.

Para ver cómo es en la práctica, mira [diseñar con Claude](https://gradiently.design/es/guide/design-with-claude). Para la configuración paso a paso en distintos clientes, mira [conectar un asistente de IA](https://gradiently.design/es/guide/connect-ai-assistant) y la [documentación para desarrolladores](https://gradiently.design/es/developers/mcp).

## FAQ

### ¿Qué es MCP en la IA?

MCP, el Model Context Protocol, es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas y datos externos, de modo que un asistente pueda actuar en otro software en lugar de solo dar consejos.

### ¿Quién creó MCP?

Anthropic presentó el Model Context Protocol como estándar abierto en noviembre de 2024. Se desarrolla de forma abierta, y hoy lo admiten muchas apps de IA y herramientas para desarrolladores.

### ¿Qué es un servidor MCP?

Un programa que expone las capacidades de un servicio a los asistentes de IA, como herramientas que llamar, recursos que leer y prompts que usar. Puede funcionar en tu ordenador o en la web.

### ¿Es seguro usar MCP?

Es tan seguro como los permisos que concedas. Conecta solo servidores de confianza, usa claves limitadas y revocables, revisa las acciones antes de aprobarlas y elimina las claves que ya no uses.

### ¿Necesito programar para usar MCP?

Normalmente no. Muchas apps de IA te dejan añadir un servidor MCP con una URL y una clave, y el asistente se encarga de las llamadas a las herramientas.