La MCP está ganando adeptos rápidamente porque resuelve un viejo problema: cómo hacer que la IA sea realmente útil en el trabajo diario. En esta guía exploraremos cómo funciona la MCP, por qué es importante y cómo puedes utilizarla para potenciar tus flujos de trabajo impulsados por la IA. También veremos sus limitaciones, y cómo herramientas como tl;dv llenan los vacíos. 

Comencemos.

Índice de contenidos

¿Qué es el MCP en IA?

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP ) es un nombre elegante para algo bastante sencillo: es una forma de que los modelos de IA hablen e interactúen con tus aplicaciones y herramientas. Piensa en ello como un adaptador universal para la IA. Al igual que los USB son el método estándar para conectar hardware, el MCP se está convirtiendo rápidamente en el método estandarizado para conectar software a los LLM.

La IA es cada día más inteligente, pero sigue teniendo un gran problema: la mayoría de los modelos están atrapados en sus propios pequeños mundos. No pueden interactuar fácilmente con la información en tiempo real de tus aplicaciones, como Google Drive, Calendar o Zoom. Ahí es donde entra en juego el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP). Desarrollado por AnthropicMCP es una nueva forma de que la IA se conecte de forma segura con herramientas externas, haciéndola más útil, dinámica y actualizada.

Una forma de verlo es imaginar que cada vez que la IA se conecta a una nueva herramienta, tiene que trabajar en un nuevo idioma. Esto convierte al Protocolo de Contexto del Modelo en la nueva norma para "traducir" distintas herramientas. En otras palabras, la IA ya no necesita integraciones personalizadas para todas y cada una de las herramientas. Simplemente utiliza el MCP como capa para acceder a la información que necesita de la herramienta necesaria. 

Ya sea resumir tus correos electrónicos, sacando documentos relevantes de Google Driveo automatizar la información de las reunionesMCP permite que la IA trabaje con tus flujos de trabajo actuales sin comprometer la seguridad ni la privacidad.

Antes de MCP, los modelos de IA sólo podían trabajar con los datos con los que habían sido entrenados, lo que significaba que a menudo no tenían ni idea de lo que ocurría en el mundo real, como qué hay en tu Google Drive o si ha empezado tu reunión Zoom .

Con MCP, los modelos de IA ahora pueden acceder de forma segura a la información en tiempo real de fuentes externas. Es como darle a la IA una llave para abrir la puerta de tus herramientas favoritas, ya sea tu calendario, aplicaciones de mensajería o almacenamiento en la nube, sin preocuparte por filtraciones o problemas de privacidad.

Esto supone un cambio de juego para las empresas. Cada vez más soluciones empresariales de IA están adoptando el MCP porque simplifica el proceso de integración de la IA con las herramientas cotidianas. Por ejemplo, una IA podría extraer datos de tu sistema CRM, analizarlos y utilizarlos para enviarte recomendaciones o alertas personalizadas. Es como tener un asistente súper eficiente y siempre activo que no necesita ser entrenado para cada pequeña tarea. En lugar de eso, simplemente sabe cómo conectarse a los sistemas que ya utilizas.

¿Por qué Anthropic creó MCP?

El Protocolo de Contexto del Modelo fue desarrollado por Anthropic, la empresa de investigación en IA que está detrás de Claude, uno de los principales modelos de IA actuales. ¿Su objetivo? Hacer que la IA sea más inteligente, útil y segura al trabajar con datos del mundo real.

La forma antigua era desordenada, ineficaz y, a veces, incluso insegura. MCP facilita una forma estandarizada de que la IA acceda a la información externa y la utilice en tiempo real.

¿Por qué está ganando popularidad MCP en las empresas?

Como puedes imaginar, las empresas están encantadas con esta tecnología. Hace que los modelos de IA sean mucho más prácticos para las aplicaciones del mundo real. Las empresas quieren una IA que pueda conectarse a las herramientas existentes, como sus sistemas CRM, almacenamiento en la nube o aplicaciones de calendario, sin tener que hacer integraciones personalizadas cada vez. MCP permite que esa conexión se produzca de forma segura y estandarizada.

De hecho, muchas empresas ya están adoptando MCP para tareas como automatizar informes, analizar datos de clientes y organizar flujos de trabajo en equipo. En lugar de crear integraciones complicadas y costosas, ahora pueden utilizar MCP para que su IA sea más inteligente y útil, ahorrando tiempo y dinero.

Integración segura y simplificada

El verdadero argumento de venta de la MCP es la seguridad. Cuando los modelos de IA trabajan con datos sensibles, es crucial que todo esté protegido. MCP garantiza que los modelos de IA interactúen de forma segura con herramientas externas, para que ningún dato quede expuesto innecesariamente. Utiliza el cifrado y otras medidas de seguridad para garantizar que, mientras la IA accede a tus datos, sólo utiliza lo necesario para completar la tarea. Sin filtraciones, sin riesgos para la privacidad: sólo una IA más inteligente trabajando en un entorno seguro.

En resumen, MCP facilita que la IA interactúe con el mundo que la rodea, ayuda a las empresas a integrar la IA en sus flujos de trabajo actuales y lo mantiene todo seguro. Imagina cada una de tus herramientas externas como una habitación de una gran casa: MCP es la llave maestra que puede abrir todas las puertas. Sin ella, tendrías que fabricar una llave distinta para cada habitación.

Si prefieres que un experto te explique lo que es la MCP, adelante:

¿Cuáles son los componentes principales del Protocolo de Contexto Modelo?

Ahora que sabemos qué es la MCP, vamos a sumergirnos en los principales componentes que la hacen funcionar. Estos elementos trabajan juntos para garantizar que MCP sea a la vez potente y seguro, permitiendo que los modelos de IA interactúen con el mundo real de forma fluida y eficaz.

Aquí tienes un desglose de los componentes clave que hacen que la MCP sea tan eficaz:

  1. Comunicación normalizada
  2. Seguridad y autenticación
  3. Procesamiento en tiempo real
  4. Compatibilidad multiplataforma
  5. Personalizable

Veamos ahora cada componente con un poco más de profundidad.

1. Comunicación normalizada

En el corazón del MCP está la capacidad de estandarizar la forma en que los modelos de IA se comunican con herramientas y plataformas externas.

  • Sin MCP, los modelos de IA necesitarían una codificación personalizada para cada integración.
  • Con MCP, crea un lenguaje universal que funcione en diferentes API, bases de datos y plataformas.

Esto significa que un modelo de IA puede conectarse fácilmente y recuperar datos de cualquier herramienta que utilices habitualmente, ya sea Google Drive, Zoom, Salesforce o algo totalmente distinto. Esta comunicación estandarizada garantiza que los desarrolladores no tengan que reinventar la rueda cada vez que quieran que su IA funcione con una nueva aplicación.

2. Seguridad y autenticación

El Protocolo de Contexto de Modelos se construye pensando en la seguridad, garantizando que los modelos de IA puedan interactuar con datos sensibles de forma segura. Utiliza protocolos como OAuth para autenticar y garantizar que sólo los usuarios o aplicaciones autorizados puedan acceder a datos específicos.

Piensa en OAuth como el equivalente digital de una insignia de seguridad. Antes de que un modelo de IA pueda recuperar datos, tiene que demostrar que está autorizado a hacerlo. Esto mantiene tus datos seguros, al tiempo que permite a la IA extraer información relevante de herramientas externas.

3. Procesamiento en tiempo real

Una de las mayores ventajas de la MCP es su capacidad de procesamiento en tiempo real. Esto significa que, cuando necesitas datos de una herramienta (por ejemplo, Google Calendar para programar), el modelo de IA no tiene que esperar a recibir información obsoleta. En lugar de eso, MCP permite a la IA recuperar y procesar instantáneamente datos contextuales, de modo que el resultado es siempre fresco y actualizado.

Ya sea extrayendo las últimas notas de un Google Doc o resumiendo la reunión más reciente Zoom , MCP garantiza que la IA trabaje siempre con la información más actualizada disponible.

4. Compatibilidad multiplataforma

La magia de MCP reside en su capacidad para trabajar en múltiples plataformas. Tanto si utilizas Google Workspace, Slack, Zoom o incluso algo como Microsoft Teams, el Protocolo de Contexto de Modelos garantiza que la IA pueda integrarse perfectamente con todas estas herramientas.

No importa dónde vivan tus datos, MCP permite que el modelo de IA los extraiga y trabaje con ellos. Esta compatibilidad multiplataforma significa que la IA puede interactuar con todas tus herramientas más utilizadas sin ninguna molestia adicional. Imagina un asistente de IA siempre activo, que te ayude a gestionar todas tus aplicaciones sin perder el ritmo.

5. Personalizable

Por último, MCP está construido para ser personalizado y adaptado a diferentes casos de uso. Tanto si estás construyendo un flujo de trabajo de automatización para tu equipo de marketing como si estás creando un asistente de IA personalizado para tu empresa, MCP es lo suficientemente flexible como para adaptarse a diversas tareas de automatización impulsadas por IA.

Esto la hace perfecta tanto para aplicaciones a pequeña escala como para soluciones más grandes, de nivel empresarial, que requieren que la IA gestione flujos de trabajo complejos a través de muchos sistemas diferentes. En resumen, MCP es una capa totalmente personalizable que te permite conectar de forma segura la IA con cualquier herramienta que desees en tiempo real. Es el próximo gran avance en lo que respecta a los flujos de trabajo agénticos.

¿Cómo funciona el MCP?

Muy bien, entremos en el meollo de cómo funciona realmente la MCP. Intentaré no freírte el cerebro con ello. Empezaremos con el flujo solicitud/respuesta, y luego pasaremos a un ejemplo de la vida real para tener una idea más clara.

El flujo solicitud/respuesta: ¿Qué es?

El flujo solicitud/respuesta es la columna vertebral del Protocolo de Contexto Modelo. Es el engranaje de la máquina, lo que hace que todo funcione. Así es como funciona en la práctica:

  1. El modelo de IA hace una petición
  2. MCP dirige la petición a la herramienta
  3. La herramienta envía una respuesta
  4. MCP entrega los datos a la IA

Echemos un vistazo más profundo.

1. El modelo de IA hace una petición

Imagina que estás trabajando en tu calendario y necesitas que la IA compruebe tu agenda. La IA envía una solicitud, algo así como una pequeña nota diciendo: "Oye, ¿puedes coger los eventos de mi calendario para hoy?".

Aquí es donde entra MCP. Sigue un protocolo estandarizado para garantizar que la IA pueda hablar con tu herramienta de calendario de un modo que la herramienta entienda.

2. El MCP dirige la solicitud a la herramienta

MCP actúa como un intermediario digital, tomando la petición de la IA y entregándola a la herramienta en el formato correcto. Se asegura de que la IA haga las preguntas correctas y de que la herramienta de calendario esté escuchando. Aquí es donde se produce la comunicación API; MCP se asegura de que el modelo de IA hable el "idioma" correcto a tus herramientas, para que todo esté sincronizado.

3. La herramienta envía una respuesta

La herramienta de calendario (o la aplicación que estés utilizando) comprueba sus datos, encuentra los eventos relevantes (por ejemplo, una reunión a las 14:00) y envía la información a MCP. Esta es la etapa de respuesta, en la que tu herramienta de calendario entrega los datos solicitados.

4. MCP entrega los datos a la IA

Una vez que el Protocolo de Contexto del Modelo recibe la respuesta, devuelve la información a la IA. En este punto, la IA tiene los datos que necesita (tu horario del día) y puede procesarlos como se le haya programado. En este caso, tal vez te dé un pequeño recordatorio o incluso te sugiera que te prepares para una reunión a las 2 de la tarde.

Todo este proceso se produce con gran rapidez, y todo entre bastidores, asegurándose de que la IA y las herramientas externas hablan el mismo idioma sin ningún contratiempo. Así que, en esencia, MCP es el traductor y coordinador que se asegura de que todo funcione sin problemas.

Ejemplo real: La IA resume la información de tus reuniones

Hagamos esto más cercano con un ejemplo del mundo real. Imagina que son las 5 de la tarde y acabas de terminar una reunión Zoom repleta de ideas y acciones. Estás ocupado, tienes el cerebro frito y ahora tienes que rebuscar entre las notas de la reunión. ¡Entra en los agentes de IA para reuniones y MCP!

  1. La IA solicita los datos de la reunión de Zoom
    La IA, con un poco de ayuda de MCP, solicita la grabación y transcripción de la reunión a Zoom. Aquí es donde MCP interviene y se asegura de que la solicitud pasa por la API de Zoomde forma segura.

  2. El MCP obtiene los datos y los pasa a la IA
    Una vez que la IA tiene los datos de la reunión, puede empezar a analizarlos. Tal vez haya una lista de elementos de acción, unas cuantas preguntas y algunas ideas compartidas por tu equipo. La IA resume todo eso, destaca los puntos clave y los organiza para ti en un formato fácilmente digerible.

  3. La IA responde con un resumen y los siguientes pasos
    En lugar de que tengas que revisar páginas de notas de la reunión, la IA, impulsada por el Protocolo de Contexto Modelo, entrega un informe rápido y resumido junto con indicaciones para los siguientes pasos. Incluso puede preguntarte: "¿Quieres que programe reuniones de seguimiento basadas en estos puntos de acción?" Y pum: tureunión se convierte en una lista procesable y organizada sin que tú tengas que hacer nada.

En este ejemplo, MCP fue el conector entre la herramienta Zoom y la IA, permitiendo a la IA no sólo recuperar los datos de la reunión, sino también resumirlos y presentártelos de forma útil e inmediata.

¿Cómo garantiza MCP la seguridad de las interacciones entre los modelos de IA y las herramientas externas?

Cuando entregas información sensible o pides a tu IA que interactúe con herramientas externas, la seguridad es clave. Nadie quiere que sus datos floten por el ciberespacio sin protección. Por suerte para ti, MCP está construido con fuertes medidas de seguridad para mantener todo sano y salvo.

Vamos a sumergirnos en cómo el Protocolo de Contexto de Modelo garantiza que las interacciones de la IA sean seguras, al tiempo que protege tu privacidad y la integridad de los datos. Trataremos:

  • Mecanismos de autenticación
  • Privacidad de los datos
  • Cumplimiento de las normas de seguridad
  • Ejemplo: cómo MCP asegura el acceso de la IA a herramientas empresariales como Google Drive

Mecanismos de autenticación: OAuth, tokens de API y acceso basado en roles

Lo primero es lo primero: ¿cómo sabe MCP que realmente eres tú (o tu IA) quien intenta acceder a una herramienta concreta? Ahí es donde entra en juego la autenticación. Imagínatelo como un pase VIP que te da acceso a zonas exclusivas.

  • OAuth: Piensa en OAuth como un portero digital que comprueba tus credenciales. Garantiza que la IA pueda conectarse de forma segura a plataformas externas (como Google Drive, Zoom o Slack) sin necesidad de almacenar ninguna contraseña sensible. OAuth permite a la IA solicitar permiso para acceder a determinados datos.

  • Tokens API: Los tokens API son como claves secretas que dan permiso a tu IA para hablar con determinadas aplicaciones. Estos tokens son específicos de cada herramienta y sólo le dan acceso a la información que necesita, asegurándose de que no se cuela nada donde no debe.

  • Acceso basado en roles: Si alguna vez has tenido un pase de acceso total a un evento VIP, entenderás el acceso basado en roles. No todo el mundo necesita el mismo nivel de acceso a herramientas o datos. MCP se asegura de que los modelos de IA sólo interactúen con los datos para los que están autorizados, igual que se asegura de que la persona con la tarjeta VIP pueda acceder a la zona de bastidores, pero no a la cocina.

Privacidad de datos: Cómo restringe MCP el acceso no autorizado a los datos de los usuarios

Cuando se trata de los datos de los usuarios, la privacidad es una prioridad absoluta. La arquitectura de MCP garantiza que sólo las personas (o IAs) adecuadas tengan acceso a los datos que necesitan, manteniendo todo lo demás bajo llave. Imagina que estás en una fiesta y hay un portero en cada puerta, asegurándose de que nadie entre en las habitaciones donde no debería estar.

El Protocolo de Contexto Modelo funciona de forma similar, aplicando permisos estrictos sobre quién puede acceder a determinados tipos de datos. Por ejemplo, si tu IA necesita acceder a los eventos de tu calendario, el MCP se asegurará de que sólo pueda obtener esa información (no tus correos electrónicos o notas privadas) a menos que se le permita explícitamente. Esto mantiene los datos seguros y a salvo de cualquier mirada indiscreta no deseada.

Cumplimiento de las normas de seguridad: GDPR, SOC2, Certificaciones ISO

MCP no sólo se basa en las mejores prácticas, sino que también sigue las normas de seguridad establecidas para garantizar que cumple los requisitos del sector y mantiene tus datos seguros de forma legal y conforme a la normativa. Algunas de las principales normas son

  • GDPR (Reglamento General de Protección de Datos): Se trata del estricto conjunto de normas de la Unión Europea para proteger la privacidad de los usuarios. MCP se asegura de que todos los datos personales compartidos con herramientas externas se traten con cuidado y de conformidad con estas normas. Así, estés donde estés en el mundo, tu privacidad está protegida.

  • SOC2: Si tratas con herramientas de nivel empresarial, querrás asegurarte de que cumplen las normas SOC2, que se centran en asegurar los datos sensibles y proteger la privacidad de los clientes. El MCP de Anthropicgarantiza que sigue estas directrices para mantener todas las interacciones entre la IA y las herramientas lo más seguras posible.

  • Certificaciones ISO: Piensa en las certificaciones ISO como insignias de honor para las empresas que han cumplido altos estándares de seguridad y calidad. MCP garantiza que cualquier herramienta a la que se conecte cumpla estas certificaciones, asegurándose de que tus datos permanezcan seguros, pase lo que pase.

Ejemplo: Cómo MCP asegura el acceso de la IA a herramientas empresariales como Google Drive

Supongamos que tienes una empresa y tu modelo de IA necesita acceder a tu Google Drive para coger unos documentos para una reunión. He aquí cómo el Protocolo de Contexto de Modelo garantiza la seguridad de este proceso:

  1. Autenticación mediante OAuth: Cuando la IA intenta acceder a Google Drive, MCP se asegura de que la IA está autorizada utilizando OAuth. La IA pide permiso a Google Drive, y si está autorizada (digamos, a través de tu cuenta de Google), obtiene el visto bueno para continuar.

  2. Acceso basado en roles: Aunque se permita el acceso a la IA, MCP garantiza que sólo podrá ver los archivos que le hayas autorizado. No se colará en tu carpeta personal ni sacará informes financieros confidenciales. Sólo tendrá acceso a los archivos necesarios para la tarea en cuestión.

  3. Cifrado de datos y privacidad: Como la IA se comunica con Google Drive, MCP garantiza que todos los datos que se transfieren están encriptados. Esto significa que aunque alguien interceptara los datos, serían ilegibles sin la clave de descifrado.

  4. Conformidad: Por último, el Modelo de Protocolo Contextual garantiza que todo cumple con la GDPR y sigue las últimas normas de seguridad, lo que significa que tus documentos empresariales sensibles están en buenas manos.

En resumen, las medidas de seguridad de MCP son como una fortaleza que protege tus datos mientras viajan entre tu IA y las herramientas externas. Garantiza que sólo se procesen las solicitudes autorizadas, que los datos estén encriptados y sean privados, y que toda la interacción siga las normas de seguridad para mantener todo en orden. 

¿Cuáles son los beneficios de la MCP?

MCP no es sólo otro acrónimo elegante de IA, como RAG agéntico, sino que cambia el modo en que la IA interactúa con las herramientas que utilizamos a diario. En lugar de que los modelos de IA operen en el vacío, adivinando lo que es relevante o basándose en información obsoleta, la MCP les permite conectarse al mundo real y trabajar de forma más inteligente, no más dura. Veamos por qué esto es tan importante. Hablaremos de ello:

  • Integraciones de IA impecables
  • Eficacia del tiempo
  • Mejor conocimiento del contexto de la IA
  • Escalabilidad

¡Vamos a sumergirnos!

Integraciones de IA impecables: ¿Cómo mejora el Protocolo de Contexto Modelo la integración de la IA?

¿Alguna vez has deseado que tu IA pudiera hacer cosas en lugar de tener que copiar y pegar información en distintas aplicaciones? Eso es exactamente lo que permite MCP. Permite que modelos de IA como GPT-4 o Claude interactúen a la perfección con aplicaciones externas como Google Calendar, Slack, Zoom, etc.

Por ejemplo, imagina que le pides a tu asistente de IA:
"Oye, resume todas mis reuniones de la semana pasada y saca puntos de acción".

Sin MCP, tu asistente de IA tendría dificultades. Dependería del contexto limitado que le dieras. Con MCP, sin embargo, puede conectarse a tu calendario, extraer transcripciones de reuniones y resumirlas automáticamente. Convierte la IA de un chatbot pasivo en una herramienta de productividad totalmente funcional.

Así que si te preguntas cómo el Protocolo de Contexto de Modelos de Anthropicmejora las integraciones de la IA, puedes pensarlo así: El MCP permite a la IA extraer datos de todas tus herramientas externas como si fueras tú. Y hace todo esto de forma autónoma. 

Eficiencia del tiempo: Automatizar las cosas aburridas

Si estás constantemente ahogado en correos electrónicos, informes o conflictos de programación, MCP puede ayudarte. Al permitir que la IA interactúe directamente con tus aplicaciones, puede:

  • Resume los correos electrónicos incluso antes de abrirlos.
  • Autocompleta los informes con datos en tiempo real.
  • Ordena las notificaciones y muestra sólo lo importante.
  • Sincroniza horarios entre plataformas para no duplicar tus reservas.

En resumen, MCP reduce el trabajo, liberándote para centrarte en tareas más importantes. Piensa en él como un asistente personal de IA que no sólo entiende tus peticiones, sino que también tiene las herramientas para actuar en consecuencia.

Conciencia contextual mejorada de la IA: Se acabaron las adivinanzas

La mayoría de los modelos de IA tienen un problema de memoria. No saben realmente lo que está ocurriendo en tu mundo a menos que tú se lo digas. Se basan en conversaciones pasadas, lo que significa que olvidan cosas constantemente o utilizan información obsoleta.

La MCP lo soluciona permitiendo el acceso a los datos en tiempo real. En lugar de depender de la memoria estática, una IA puede:

  • Consulta tu calendario para ver los próximos actos.
  • Busca en Google Drive los últimos informes.
  • Extrae mensajes de Slack para las actualizaciones del equipo.
  • Recupera las transcripciones de las reuniones para hacer resúmenes instantáneos.
  • Y mucho, mucho más.

Esto hace que las interacciones de la IA sean mucho más útiles. En lugar de alimentarla cada vez con información de fondo, la IA puede obtener lo que necesita al instante.

Escalabilidad: Funciona para particulares y empresas

El Protocolo de Contexto Modelo es un protocolo superflexible. No pienses que es sólo para grandes empresas. Tanto si eres un autónomo como una empresa de Fortune 500, puede escalar para adaptarse a tus necesidades.

Para los usuarios personales, MCP puede

  • Automatiza los recordatorios, la programación y las listas de tareas personales.

  • Haz un seguimiento de las notas personales en diferentes plataformas.

  • Resume los mensajes y correos electrónicos para no perder tiempo clasificándolos.

Para las empresas, MCP puede

  • Automatiza los flujos de trabajo en equipos enteros.

  • Ayuda a los chatbots con IA a acceder a los datos de los clientes en directo.

  • Integra la IA en CRM, plataformas de ventas y herramientas empresariales sin trabajo manual adicional.

Independientemente de la escala, la MCP hace que la IA sea más funcional, convirtiéndola en un verdadero asistente y no en un mero generador de texto.

¿Cómo mejora MCP la funcionalidad de los modelos de IA?

MCP no consiste sólo en conectar la IA a herramientas externas, sino en potenciar la inteligencia de la IA dándole acceso en tiempo real a la información que necesita para tomar mejores decisiones. En lugar de que los modelos de IA funcionen de forma aislada, MCP les permite interactuar con tus correos electrónicos, reuniones, bases de datos y flujos de trabajo de forma dinámica, haciéndolos mucho más útiles en las tareas cotidianas.

Vamos a analizar cómo el Protocolo de Contexto Modelo transforma la IA de un asistente inteligente en una central de acción. Echaremos un vistazo a:

  • Añadir contexto en tiempo real
  • Automatizar flujos de trabajo complejos
  • Asistencia personalizada de IA
  • Ejemplo: Seguimiento de ventas mejorado por IA con MCP

Añadir contexto en tiempo real: IA que sabe realmente lo que pasa

Sin MCP, la mayoría de los modelos de IA se parecen a ese compañero de trabajo que nunca lee sus correos electrónicos, pero sigue fingiendo que sabe lo que está pasando. Se basan en conversaciones pasadas y no pueden extraer datos en tiempo real de tus herramientas. Peor aún, a menudo intentan fingir que saben de qué hablan.

Si piensas en términos de equipos de ventas, con MCP, la IA se mantiene al día sacando los últimos informes de ventas, comprobando las actualizaciones del CRM e incluso analizando las interacciones recientes con los clientes. Para un representante de ventas, esto significa:

  • Acceso instantáneo a las últimas cifras de ventas sin tener que rebuscar en los cuadros de mando.
  • Recordatorios de seguimiento de clientes generados por IA basados en la actividad del CRM.
  • Borradores de correo electrónico automatizados basados en las interacciones de los clientes en tiempo real.

Por ejemplo, imagina que un representante de ventas está a punto de entrar en una llamada Zoom con un cliente. En lugar de recopilar notas manualmente, el Protocolo de Contexto Modelo permite a la IA obtener los últimos intercambios de correos electrónicos, el historial de compras anteriores y las últimas conversaciones en Slack sobre el cliente, todo ello incluso antes de que empiece la reunión. ¿El resultado? Una conversación de ventas más informada y segura.

MCP es el camino por el que bajan los agentes de ventas de IA.

Automatización de flujos de trabajo complejos: Menos trabajo administrativo y más cierre de tratos

Los equipos de ventas pierden hasta un 72% de su tiempo en tareas administrativas: registrar llamadas, actualizar CRM, enviar seguimientos y organizar listas de clientes potenciales. MCP elimina gran parte de esto al permitir que la IA interactúe con las API, las bases de datos y las entradas de los usuarios de forma automática.

Esto es lo que parece en acción:

  • La IA registra las notas de la reunión en el CRM (por ejemplo, HubSpot, Salesforce) automáticamente después de una llamada de ventas.
  • La IA redacta correos electrónicos de seguimiento personalizados basados en las conversaciones de la reunión.
  • La IA actualiza las fases del acuerdo en tiempo real, haciendo avanzar a los clientes potenciales por el proceso.
  • La IA detecta los acuerdos estancados y sugiere estrategias de reanudación.

Por ejemplo, si una operación lleva dos semanas sin actividad, MCP permite que la IA la marque, resuma las interacciones anteriores y sugiera un correo electrónico de seguimiento. Todo ello sin que el representante de ventas mueva un dedo.

Asistencia personalizada de IA: IA que funciona como tú

Cada vendedor tiene su propio estilo: algunos confían en el correo electrónico, otros viven en los DM de LinkedIn y otros prefieren las llamadas directas. El Protocolo de Contexto Modelo garantiza que la IA se adapte a los flujos de trabajo individuales, extrayendo información de las herramientas que más utilizan los representantes de ventas específicos.

  • Si un representante trabaja principalmente en LinkedIn, la IA puede analizar las interacciones con los clientes y sugerir mensajes de conexión.
  • Si tienen mucho correo electrónico, la IA puede autogenerar respuestas basadas en el historial de comunicación.
  • Si se basan en llamadas, la IA puede transcribir y resumir los puntos clave para facilitar su consulta posterior.

Este enfoque personalizado significa que la IA no sólo automatiza tareas, sino que mejora la forma de trabajar de los vendedores. Les hace más rápidos, más eficientes y mejor informados.

Ejemplo: Seguimiento de ventas mejorado por IA con MCP

Supongamos que una representante de ventas, Sarah, acaba de terminar una llamada Zoom con un cliente potencial. En lugar de escribir notas manualmente, actualizar el CRM y acordarse de hacer el seguimiento, MCP automatiza todo el proceso:

  1. La IA transcribe la reunión y extrae los puntos clave.

  2. Actualiza el CRM con los últimos detalles de la conversación.

  3. Sugiere un correo electrónico de seguimiento basado en lo discutido.

  4. Si el cliente pidió una propuesta, la IA la genera previamente y programa un recordatorio.

Ahora, en lugar de hacer malabarismos con el trabajo administrativo, Sarah puede centrarse en lo que realmente importa: cerrarel trato.

Pero aquí está el truco: La MCP por sí sola no lo resuelve todo.

Aquí es donde el tl;dv llena los vacíos.

Donde MCP se detiene, tl;dv toma el relevo

El Protocolo de Contexto de Modelos ayuda a la IA a acceder a los datos de ventas y procesarlos, pero no gestiona los flujos de trabajo ni controla cómo se comparten los conocimientos entre los equipos. Para los equipos que buscan perspectivas conversacionales de sus reuniones, tl;dv añade una capa esencial de automatización y organización al resolver problemas que Google Drive, Zoom o los MCP de Teams no abordan.

  • Automatizaciones inteligentes para compartir: tl;dv garantiza que las personas adecuadas vean el contenido adecuado. No hay necesidad de ordenar manualmente las notas, grabaciones o transcripciones de las reuniones. Puede enviar automáticamente seguimientos a equipos específicos, garantizando que no se pierda información valiosa en Slack o en hilos de correo electrónico.
  • Grabación automática y reglas de captura personalizadas: tl;dv permite a los equipos controlar exactamente lo que se graba y almacena, eliminando el desorden innecesario y proporcionando información de gran alcance cuando sea relevante.
  • Una interfaz de uso diario: El MCP permite que los modelos de IA obtengan datos, pero no ofrece a los equipos una forma sencilla y fácil de usar de interactuar con esos datos. tl;dv proporciona un front-end estructurado en el que se pueden realizar búsquedas y en el que los equipos de ventas pueden revisar las llamadas de los clientes, seguir el progreso de los acuerdos y recuperar al instante los momentos clave. Incluso hay un panel de análisis de los interlocutores en el que los jefes de ventas pueden controlar la relación entre conversación y escucha de sus representantes y asegurarse de que se ciñen a sus guiones de venta.
  • Orquestación de la integración sin fisuras: Los flujos de trabajo mejorados con IA a menudo requieren que varias herramientas trabajen juntas. MCP se encarga de la conectividad, pero tl;dv hace que todo fluya sin problemas. Al orquestar las integraciones, tl;dv garantiza que los seguimientos, notas y grabaciones se sincronicen sin esfuerzo entre plataformas CRM, correo electrónico y bases de conocimiento internas.

¿Cuáles son algunas aplicaciones de MCP en el mundo real?

La MCP no es sólo una idea nueva y elegante: ya está cambiando la forma en que la IA interactúa con el mundo real. Al permitir que los modelos de IA obtengan datos en tiempo real, los procesen de forma segura y automaticen los flujos de trabajo, la MCP está haciendo que las empresas sean más eficientes en diversos sectores. He aquí algunas formas en que se utiliza hoy en día:

  1. Atención al cliente
  2. Gestión de proyectos basada en IA
  3. Aplicaciones sanitarias
  4. Automatización de ventas y CRM

Ahora vamos a desglosar cada una de ellas más a fondo.

1. Atención al cliente: Respuestas más inteligentes y rápidas

¿Alguna vez te has puesto en contacto con el servicio de atención al cliente y te has sentido como si estuvieras hablando con un robot? (Spoiler: probablemente sí.) Sin embargo, gracias a la MCP, los chatbots potenciados por IA pueden recuperar el historial de los clientes, las quejas anteriores y los detalles de los pedidos en tiempo real. Esto les permite ofrecer respuestas personalizadas y relevantes, en lugar de respuestas genéricas de talla única.

Por ejemplo, si un cliente pregunta: "¿Dónde está mi pedido?", una IA potenciada por MCP puede comprobar al instante los detalles de envío desde Shopify, recuperar interacciones anteriores desde Zendesk y generar una respuesta como:

"¡Tu paquete llegará mañana! ¿Necesitas cambiar la dirección de entrega? Sólo tienes que decírmelo".

¿Cuál es el resultado? Una asistencia más rápida, menos clientes frustrados y menos carga de trabajo para los agentes humanos.

2. Gestión de proyectos basada en IA: Se acabaron los plazos incumplidos

Los correos electrónicos, los mensajes de Slack y los tablones de Notion pueden convertirse en un completo caos si no se controlan. El Protocolo de Contexto de Modelo lo soluciona permitiendo a la IA sincronizar tareas, plazos y actualizaciones de progreso en múltiples plataformas. Es la fuerza que permite a los agentes de IA para la gestión de proyectos interactuar realmente con las herramientas de gestión de proyectos.

Por ejemplo:

  • Un asistente de IA extrae tus próximas reuniones de Google Calendar

  • Comprueba los documentos pertinentes en Notion

  • Notifica a los miembros del equipo en Slack

  • Sugiere los siguientes pasos basándose en conversaciones anteriores

Ahora, en lugar de hacer un seguimiento manual de todo, los equipos obtienen recordatorios automatizados, listas de tareas priorizadas y actualizaciones del proyecto en tiempo real. Todo ello sin tener que mover un dedo...

3. Aplicaciones sanitarias: IA que realmente ayuda a los médicos

En sanidad, MCP ayuda a los médicos y al personal sanitario a trabajar de forma más inteligente. Imagina a un médico preparándose para una cita con un paciente. En lugar de rebuscar entre montañas de papeleo, un asistente de IA potenciado por MCP puede:

  • Recuperar historiales de pacientes de sistemas sanitarios electrónicos
  • Analiza los síntomas anteriores, las recetas y los resultados de las pruebas
  • Sugiere diagnósticos potenciales basándote en bases de datos médicas en tiempo real

Todo ello garantizando el cumplimiento de la HIPAA, el GDPR y otras estrictas leyes de privacidad.

Esto significa que los médicos dedican menos tiempo al papeleo y más a la atención al paciente, sin sacrificar la seguridad.

4. Automatización de ventas y CRM: Cerrar tratos sin complicaciones

Los equipos de ventas pierden horas cada semana en tareas administrativas en lugar de vender. De hecho, ¡sólo el 35,2% del tiempo de un comercial se dedica realmente a vender! Pero lo has adivinado, MCP cambia eso.

Con MCP, la IA puede:

  • Extrae datos de clientes potenciales de Salesforce o HubSpot
  • Redacta correos electrónicos de seguimiento personalizados basados en conversaciones anteriores
  • Genera informes de ventas en segundos

Por ejemplo, en lugar de que un representante compruebe manualmente las notas del CRM, un asistente de IA podría decir:

"Hablaste con Sarah de Acme Corp la semana pasada. Se interesó por nuestro plan Premium. Aquí tienes un borrador de correo electrónico de seguimiento, ¿quieres que lo envíe?"

¿El resultado? Más tratos cerrados, menos trabajo administrativo y equipos de ventas más felices.

¿Cómo se puede aplicar el PCM a las reuniones?

Las reuniones son esenciales, pero seamos sinceros: a nadie le gustan. Con demasiada frecuencia, se pierden las ideas clave, se olvidan los puntos de acción y siempre hay alguien que tiene que sentarse a escuchar la grabación para tomar notas.

Entra en la IA potenciada por MCP, el asistente de reuniones definitivo. Al integrarse con plataformas como Zoom, Google Meet y Microsoft Teams, MCP ayuda a la IA a automatizar la toma de notas, extraer información clave e incluso analizar el sentimiento de las reuniones.

¿Cómo transforma MCP las videoconferencias?

El Protocolo de Contexto del Modelo actúa como puente entre los modelos de IA y las plataformas de encuentro, permitiendo a la IA

  • Transcribe y resume los debates, para que no tengas que volver a ver toda la grabación.
  • Extrae elementos de acción y asigna tareas automáticamente.
  • Resalta las decisiones clave para que no se pierdan los puntos importantes.
  • Analiza el tono y el sentimiento para medir la moral y el compromiso del equipo.

Se acabó la búsqueda de notas después de una reunión. La IA se encarga del trabajo pesado para que los equipos puedan centrarse en el debate.

Pero vayamos por partes. Echaremos un vistazo a los casos de uso específicos de la plataforma para MCP y veremos en qué punto nos encontramos. Cubriremos:

  • MCP para Zoom
  • MCP para Google Meet
  • MCP para MS Teams

MCP para Zoom

Con MCP para Zoom, la IA transcribe automáticamente las llamadas de Zoom en tiempo real, resalta las decisiones y los elementos de acción en viñetas ordenadas, e incluso puede enviar estos próximos pasos automáticamente a Slack, Notion o a tu gestor de tareas.

En resumen, MCP te permite sacar más partido a tus reuniones virtuales automatizando los flujos de trabajo manuales. Como ya se ha dicho, MCP tiene dificultades para facilitar su uso a personas no tecnológicas. Está muy bien decir que MCP puede hacer esto y MCP puede hacer lo otro, pero, en realidad, vas a querer una interfaz fácil de usar en la que puedas seguir con tu jornada laboral y dejar que las automatizaciones se ocupen de sí mismas.

Si sólo utilizas MCP por sí mismo, requiere conocimientos técnicos para configurarlo realmente. tl;dv va un paso por delante en esto, empleando agentes de IA para conducir por la autopista MCP en tu nombre. ¿Cuál es la diferencia? En lugar de tener que averiguar cómo automatizar tus flujos de trabajo con un MCP pesado desde el punto de vista tecnológico, puedes utilizar un front-end intuitivo que hace la parte difícil por ti. Sólo tienes que conectar tu calendario y cada llamada de Zoom se grabará, transcribirá, resumirá y enviará por correo electrónico a cada participante. Como por arte de magia.

MCP para Google Meet

Al igual que con Zoom, la IA escucha las conversaciones y extrae automáticamente los siguientes pasos. Los resúmenes de las reuniones pueden guardarse directamente en Google Docs o Notion, mientras que los seguimientos del calendario se programan en función de los puntos de discusión. 

De nuevo, lo que hace que esto sea aún más fácil es utilizar tl;dv, un skin fácil de usar para MCP que facilita la personalización de tus flujos de trabajo. Incluso puedes programar informes recurrentes. Digamos, por ejemplo, que quieres recibir un informe que cubra todas las menciones a la competencia en todas las llamadas de tu equipo de las dos semanas anteriores. La IA de tl;dv analizará las transcripciones de todas las llamadas de tu equipo y elaborará un pequeño resumen con marcas de tiempo para que puedas encontrar fácilmente lo que buscas.

MCP para MS Teams

La misma mierda, diferente marca. La IA analiza el tono y la participación durante las conversaciones, detecta si una reunión es colaborativa o unilateral, y proporciona información sobre las tendencias del sentimiento del equipo a lo largo del tiempo. 

Una forma de que esto funcione es que, tras una serie de reuniones de liderazgo, la IA advierta una disminución de los niveles de compromiso y lo señale para su revisión. Esto ayudaría a los directivos a ajustar su enfoque.

Al igual que Zoom y Google Meet, tl;dv también es compatible con MS Teams, lo que facilita aún más a los usuarios iniciarse en el Protocolo de Contexto Modelo para reuniones. Y no sólo eso, sino que tl;dv se integra con más de 5.000 herramientas, lo que significa que puedes automatizar flujos de trabajo a tu antojo.

Cómo conectar MCP a Google Drive

Google Drive es una mina de oro de documentos, informes y notas, pero encontrar el archivo adecuado cuando lo necesitas puede parecer una búsqueda del tesoro digital. Entra en la IA potenciada por MCP, que transforma Google Drive en un espacio de trabajo inteligente, con capacidad de búsqueda y automatizado.

Al integrar MCP con Google Drive, los modelos de IA pueden buscar, resumir, categorizar e incluso gestionar los permisos de los archivos, todo mediante comandos de lenguaje natural. Pero, ¿cómo conectar realmente MCP con Google Drive y configurar tu propio servidor MCP Google Workspace?

Paso a Paso: Integración de MCP con Google Drive

Hay cuatro sencillos pasos para integrar MCP con Google Drive. No lleva mucho tiempo hacerlo y, al final, podrás automatizar para siempre las tareas tediosas relacionadas con Google Drive.

Los cuatro pasos son:

  1. Activar la API de Google Drive
  2. Deja que MCP y Google Drive "hablen" entre sí
  3. Dile a la IA lo que puede hacer
  4. Deja que la IA haga su magia (¡la automatización!)

Paso 1: Habilitar la API de Google Drive

Imagina que Google Drive es una gran biblioteca, y la IA quiere ayudarte a organizar tus libros. Pero primero necesita un carné de biblioteca para entrar.

  1. Ve a Google Cloud Console (una página de configuración de los servicios de Google).
  2. Busca la API de Google Drive y actívala (esto indica a Google Drive que permita la ayuda de la IA).
  3. Consigue una clave especial (credenciales API) que demuestre que la IA tiene permiso para entrar.

Paso 2: Deja que MCP y Google Drive "hablen" entre sí

Ahora que la IA tiene un carné de biblioteca, necesita saber qué hacer dentro.

  1. Dale a MCP (el mensajero de tu IA) la clave secreta del Paso 1 para que pueda iniciar sesión.
  2. Dile a MCP qué modelo de IA (Claude, GPT-4, etc.) hará el trabajo pesado.

Piensa que es como elegir un bibliotecario. ¿Quieres uno rápido (GPT-4) o uno superdetallado (Claude)?

Paso 3: Dile a la IA lo que puede hacer

No quieres que la IA toque todo lo que hay en tu Google Drive, ¿verdad? Esto es válido tanto para las cuentas de empresa como para las personales. Así que, establece algunas reglas básicas.

  1. Decide si la IA sólo puede mirar los archivos (sólo lectura), editarlos o moverlos (control total).
  2. Bloquea los archivos privados o sensibles para que la IA no los toque accidentalmente.

Es como dar a un bibliotecario acceso a algunos libros pero guardar los supersecretos en un armario cerrado con llave.

Paso 4: Deja que la IA haga su magia (¡Automatización!)

Ahora, la IA puede empezar a organizar, resumir y buscar automáticamente en Google Drive.

  1. Dile a la IA que busque archivos concretos cuando se lo pidas.
  2. Deja que la IA resuma informes largos en notas breves.
  3. Haz que AI clasifique tus documentos en las carpetas adecuadas, para que nunca pierdas nada.

Es como contratar a un asistente superinteligente que te limpia la mesa desordenada, encuentra los papeles que necesitas e incluso escribe resúmenes de documentos largos por ti. A partir de ahora no tienes que hacer nada. MCP puede acceder a tu Google Drive si necesitas algo, o si es necesario que realice otra tarea, lo hará sin molestarte. Éste es el poder de configurar tu propio servidor MCP Google Workspace.

¿Cómo automatiza la IA Google Drive con MCP?

Cuando aplicas conjuntamente el MCP y la IA, transforman Google Drive en un asistente digital supereficaz. El Protocolo de Contexto Modelo puede encargarse de la búsqueda, organización, resumen e incluso de compartir archivos, todo ello mientras duermes. Aquí tienes cuatro formas en las que puede automatizar los flujos de trabajo:

  1. Búsqueda de documentos en lenguaje natural
  2. Categorización inteligente de archivos
  3. Resúmenes de los archivos cargados basados en IA
  4. Compartir archivos y permisos gestionados por IA

Veamos cada uno de ellos con más detalle.

1. Búsqueda de documentos en lenguaje natural

Olvídate de desplazarte sin parar o de intentar recordar nombres raros de archivos. Con MCP, puedes buscar en Google Drive como se lo pedirías a un asistente humano.

Si dices: "Busca el informe de ventas del último trimestre".
MCPlo hace:

  • Busca instantáneamente en Google Drive documentos relacionados con "informe de ventas" + "último trimestre".
  • Busca el archivo más relevante, aunque el nombre no coincida exactamente.
  • Resume los puntos clave en segundos, para que no tengas que abrirlo y leerlo todo.

Mejor aún, MCP puede responder a preguntas concretas sobre un documento. Pregunta : "¿Cuáles fueron los productos con mejores resultados el trimestre pasado?", ¡y MCP extraerá la respuesta del informe!

2. Categorización inteligente de archivos

Despídete de arrastrar y soltar archivos en carpetas o de olvidar dónde van las cosas. MCP ordena y etiqueta automáticamente tus documentos en función de su contenido.

Toma esto como ejemplo: subes un contrato, MCP lo lee y lo entiende, luego lo mueve instantáneamente a la carpeta "Contratos" y añade etiquetas como "Legal, Acuerdo con el proveedor, 2024". Así, podrá volver a encontrarlo en el futuro.

La IA también puede organizar los archivos de otras formas:

  • Agrupa las notas de las reuniones por proyecto o departamento.

  • Etiqueta los currículos con los nombres de los candidatos, funciones y fases de la entrevista.

  • Clasifica automáticamente los recibos en "Gastos" y las facturas en "Pagos pendientes".

Más adelante, cuando estés trabajando en otra cosa, MCP puede incluso sugerirte documentos relacionados. Si abres una hoja de ruta de un producto, por ejemplo, puede recomendarte documentos de estrategia anteriores o correos electrónicos relevantes.

3. Resúmenes de archivos cargados con IA

¿Tienes un PDF de 50 páginas pero no tienes tiempo de leerlo? MCP actúa como tu máquina personal de TL;DR. Resume el contenido en un instante y te ofrece una visión general de alto nivel, destacando las partes más críticas.

MCP puede resumir de muchas maneras diferentes:

  • Convierte una larga transcripción de una reunión en viñetas procesables.

  • Resume los informes financieros en un desglose digerible del rendimiento.

  • Extrae los aspectos legales más destacados del contrato (cláusulas clave, obligaciones, fechas de renovación).

4. Compartir archivos y permisos gestionados por IA

¿Cansado de gestionar manualmente quién ve qué? MCP automatiza la compartición de archivos en función de los roles del equipo y las reglas de acceso.

Imagina que se actualiza la hoja de ruta de un nuevo producto. MCP asigna automáticamente el acceso:

  • Equipo de Marketing: Puede editar las diapositivas.
  • Liderazgo: Acceso de sólo lectura para revisar el progreso.
  • Usuarios externos: Ningún acceso a menos que se apruebe explícitamente.

MCP también puede controlar el acceso de otras formas, como impedir que los archivos sensibles de RRHH se compartan fuera del departamento, o garantizar que sólo los equipos jurídicos puedan acceder a los contratos confidenciales. En definitiva, es una forma estupenda de organizar tus archivos y permisos.

Otra gran ventaja del Protocolo de Contexto de Modelo es que la IA puede rastrear y auditar los registros de acceso, de modo que siempre sepas quién ha visto o editado un documento.

Cómo conectar MCP a Google Calendar

Con MCP y la IA, Google Calendar se convierte en algo más que un lugar para volcar reuniones; se convierte en tu asistente personal de programación, planificador de reuniones y gestor de seguimiento, todo en uno. Tanto si estás haciendo malabarismos con citas personales como coordinando reuniones de empresa, MCP garantiza que nada se te escape.

Un servidor MCP de Google Calendar se conecta a aplicaciones de terceros que tienen incorporado el Protocolo de Contexto de Modelo. Sin embargo, al tratarse de un protocolo totalmente nuevo, la mayoría de las herramientas aún no han adoptado este estándar (pero probablemente estén en proceso de hacerlo).

Exploremos las tres ventajas principales de conectar MCP a Google Calendar y, a continuación, una guía paso a paso sobre cómo hacerlo realmente:

  • Programación de la IA
  • Resúmenes autogenerados de preparación de reuniones
  • Recordatorios de seguimiento generados por IA
  • Guía paso a paso para conectar MCP a Google Calendar

Programación AI: Reuniones sin idas y venidas

Coordinar reuniones a menudo es como arrancarse los dientes. Con correos electrónicos y mensajes interminables tratando de encontrar una hora que funcione para todos, se tiende a perder más tiempo del que merece la pena. MCP elimina estas idas y venidas permitiendo que la IA compruebe la disponibilidad en varios calendarios y programe automáticamente las reuniones en el mejor momento disponible. 

Por ejemplo, si un cliente te envía un correo electrónico solicitando una llamada, MCP puede analizar las agendas de ambos, encontrar un hueco libre y enviar una invitación con un enlace de Zoom o Google Meet . También puede aplicar reglas específicas, como programar reuniones sólo dentro del horario laboral, reservar tiempo de concentración o dar prioridad a los clientes de alto valor para que estén disponibles antes.

Además de programar, MCP también puede reprogramar citas conflictivas y enviar notificaciones automáticas a los asistentes si cambia la hora de una reunión.

Resúmenes autogenerados de preparación de reuniones

Una encuesta reciente reveló que el 28% de las reuniones dejan a los participantes sintiéndose improductivos después, y la causa más frecuente es la mala gestión del tiempo (53%), la falta de un orden del día claro (59%) y la falta de resultados procesables (48%). MCP garantiza que siempre tengas el contexto necesario al entrar en una reunión, reuniendo automáticamente la información relevante antes de que empiece.

Por ejemplo, antes de una llamada de ventas, MCP puede compilar un resumen que incluya los correos electrónicos anteriores del cliente, notas de reuniones previas y documentos relevantes como contratos o propuestas. Si se trata de una reunión interna de un proyecto, MCP puede extraer actualizaciones recientes de herramientas de gestión de proyectos como Notion, Trello o Asana.

Para las entrevistas de trabajo, MCP puede generar un briefing que incluya el currículum del candidato, notas de entrevistas anteriores y puntos clave de discusión. Esta preparación automatizada ahorra tiempo y garantiza que las reuniones sean muy centradas y productivas.

Recordatorios de seguimiento generados por IA

Uno de los mayores retos después de las reuniones es llevar la cuenta de los puntos de acción y seguimiento. MCP lo resuelve generando automáticamente recordatorios basados en el debate.

Por ejemplo, después de una reunión de equipo, MCP puede crear tareas de seguimiento como "Envía a John la propuesta actualizada antes del viernes" o "Prepara las diapositivas para la presentación de estrategia de la semana que viene". Estos recordatorios pueden asignarse a miembros concretos del equipo y sincronizarse con herramientas de productividad como Asana o Google Tasks.

El MCP también puede enviar correos electrónicos de seguimiento resumiendo los puntos clave de la reunión y esbozando los siguientes pasos. Si una llamada de ventas ha ido bien, la IA puede redactar un correo electrónico de seguimiento dando las gracias al cliente y sugiriendo el siguiente curso de acción.

En definitiva, MCP puede hacer casi cualquier cosa. Si hay que realizar una acción que utilice datos de herramientas externas, MCP facilita que la IA acceda a dichos datos y haga lo que hay que hacer. Lo que está ocurriendo esencialmente es que todas tus tareas manuales se están automatizando hasta el punto de que puedes centrarte en tus verdaderos talentos y habilidades humanas en lugar de en tareas administrativas que te hacen perder tiempo.

Guía paso a paso para conectar una herramienta MCP a Google Calendar

El Protocolo de Contexto Modelo facilita la programación impulsada por la IA permitiendo que tu asistente de IA lea, actualice y gestione tu Google Calendar. Y no necesitas ser un mago de la tecnología para aprender a hacerlo. Aquí tienes tres sencillos pasos para sincronizar una herramienta MCP con tu Google Calendar:

  1. Activar la integración con Google Calendar
  2. Configura la programación y los recordatorios con IA
  3. Personaliza MCP según tus necesidades

Paso 1: Activar la integración con Google Calendar

Para que tu herramienta MCP acceda a tu calendario, tienes que darle permiso:

  1. Ve a Configuración de Google Calendar: Abre Google Calendar en tu navegador y busca la configuración (⚙️ icono de engranaje en la parte superior derecha). Haz clic en "Obtener complementos".

  2. Encuentra tu aplicación de terceros: Busca la aplicación que quieres conectar con Google Calendar a través de MCP.

  3. Autorizar MCP: Si tu aplicación con MCP ofrece la opción de conectar con Google Calendar, sigue las instrucciones que aparecen en pantalla para autorizar el acceso.

  4. Elige lo que MCP puede ver y hacer: Google te preguntará si tu aplicación MCP puede leer eventos, añadir nuevos o realizar cambios. Selecciona aquello con lo que te sientas cómodo.

Opción "Obtener complementos" de Google Calendar

Paso 2: Configura la programación y los recordatorios con IA

Ahora que MCP está conectado, hagamos que trabaje para ti:

  • Automatiza la programación de reuniones: En lugar de hacer malabarismos con los correos electrónicos, sólo tienes que pedirle a tu IA: "Encuentra una hora la semana que viene en la que esté libre para una llamada de un cliente".

    MCP escanea tu disponibilidad y te sugiere opciones.

  • Consigue una preparación de la reunión potenciada por la IA: Tu IA puede resumir conversaciones anteriores relacionadas con la reunión. Si tienes correos electrónicos con un cliente, MCP puede recopilar los puntos clave antes de tu llamada. Esto es estupendo para establecer una mayor relación con el cliente.

  • Crea seguimientos inteligentes: Después de una reunión, MCP puede recordarte que envíes un correo electrónico de recapitulación o que realices un seguimiento de los elementos de acción.

Paso 3: Adapta MCP a tus necesidades

En términos generales, puedes utilizar MCP de dos formas. Para uso personal y para empresas.

  • ¿Uso personal? Deja que MCP organice tu agenda, te recuerde los próximos plazos y resuma las tareas diarias.

  • ¿Uso en equipo? MCP puede alinear los horarios de distintas personas, autosugerir horarios de reunión y evitar las reservas dobles.

Si quieres ver un desglose más detallado sobre cómo crear un servidor MCP de Google Calendar , en lugar de limitarte a conectar una herramienta potenciada por MCP, sigue los pasos del vídeo que aparece a continuación:

Cómo construir un MCP

Construir tu propio servidor de Protocolo de Contexto de Modelo puede sonar un poco intimidante al principio, pero no te preocupes, vamos a dividirlo en pequeños pasos. Con las herramientas adecuadas y un poco de orientación, podrás crear un MCP que funcione de maravilla para tus aplicaciones de IA.

Aquí tienes un resumen de lo que necesitarás para empezar:

Herramientas que necesitarás para crear tu propio MCP

  1. Conocimientos de programación: Aunque puedes utilizar herramientas de IA para ayudarte aquí, te serán útiles algunos conocimientos básicos de programación. Model Context Protocol tiene SDK en 5 lenguajes de programación, así que puedes elegir con cuál te sientes más cómodo: 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. API (Interfaces de Programación de Aplicaciones): Las API son como los puentes entre distintas herramientas. Tu modelo de IA necesita comunicarse con servicios (como Google Drive, Zoom o WhatsApp), y las API ayudan a que eso ocurra. Para MCP, estas API permiten a tu IA acceder a datos del mundo real, recuperarlos y actuar sobre ellos.
  3. OAuth: Piensa en OAuth como una "llave" segura que permite a tu IA acceder a plataformas externas sin exponer información sensible como contraseñas. Es como una tarjeta de identificación que permite a tu IA acceder a un sistema seguro para obtener y almacenar datos.
  4. Alojamiento en la nube: Para asegurarte de que tu servidor MCP está siempre en funcionamiento, necesitarás alojamiento en la nube. Piensa en esto como el alquiler de un espacio virtual donde vivirán todos tus datos MCP y tus modelos de IA.

Para comprender mejor cómo construir tu propio servidor MPC desde cero, consulta la guía informativa de AI LABS:

La creciente comunidad MCP: Adopción, Proyectos de Código Abierto y Tendencias Futuras

A medida que el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) gana adeptos, se va formando en torno a él una creciente comunidad de desarrolladores, investigadores y empresas. Desde contribuciones de código abierto a implementaciones en el mundo real, el MCP está dando forma al futuro de la automatización impulsada por la IA. En esta sección, exploraremos cómo la comunidad tecnológica está adoptando, debatiendo y mejorando el MCP.

Veamos las siguientes categorías:

  • Adopción del desarrollador
  • Contribuciones de código abierto
  • Debates y foros
  • Puesta en práctica en el mundo real
  • Tendencias futuras

Adopción por parte de los desarrolladores: ¿Están experimentando los ingenieros con MCP?

La MCP sigue siendo un concepto relativamente nuevo, pero los desarrolladores y los investigadores de IA están explorando activamente su potencial. Los ingenieros están experimentando con integraciones personalizadas, flujos de trabajo de automatización y asistentes potenciados por IA que aprovechan la MCP para interactuar con herramientas externas.

Mientras que las grandes tecnológicas, como Anthropic y OpenAI, están a la cabeza, los desarrolladores independientes y las startups también están probando cómo la MCP puede mejorar la conciencia contextual de sus modelos de IA. ¿Cuál es la diferencia? Anthropic creó literalmente el protocolo, por lo que va un paso por delante del resto.

Tal como están las cosas, muchos desarrolladores están experimentando con MCP, pero es demasiado pronto para ver las consecuencias generalizadas de tales experimentos. Para cuando todo el mundo y su perro sepan lo que es MCP, habrá un nuevo chico en el bloque. 

Contribuciones de código abierto: ¿Existen integraciones MCP construidas por la comunidad?

GitHub está empezando a ver un aumento de repositorios relacionados con MCP, con desarrolladores trabajando en:

  • Puentes API potenciados por MCP para herramientas como Google Drive, Notion y Slack.

  • Guiones de automatización que permiten a los modelos de IA consultar datos del mundo real de forma dinámica.

  • Capas de seguridad para garantizar interacciones seguras y conformes entre la IA y la herramienta.

A medida que MCP madure, podemos esperar que surjan aún más marcos, bibliotecas e integraciones creados por la comunidad. El repositorio de servidores de MCP tiene actualmente más de 30.000 estrellas y 3.100 bifurcaciones, lo que demuestra el compromiso activo, el desarrollo y la colaboración entre desarrolladores. 

Debates y foros: ¿Qué dicen los desarrolladores sobre MCP?

La MCP está causando furor en Internet. Están surgiendo conversaciones sobre el tema en varias comunidades online:

  • Foros de Reddit y GitHub: Los desarrolladores están debatiendo cómo se compara MCP con los agentes de IA y discutiendo los posibles retos de seguridad. Únete a la conversación en GitHub.

  • Desbordamiento de pila: Los ingenieros están solucionando problemas de conexiones API y de autenticación.

  • X y LinkedIn: Los líderes de pensamiento en IA especulan sobre el papel de MCP en la evolución de las aplicaciones impulsadas por LLM.

¿El sentimiento general? La MCP es prometedora, pero aún se está explorando todo su potencial.

"MCP te proporciona la capa de abstracción limpia que hemos estado esperando si estás construyendo herramientas basadas en IA. No sólo facilita la integración, sino que hace que la IA sea utilizable en los sistemas que importan".
Luca Bianchi
Director de Innovación Tecnológica de MESA

Implantaciones en el mundo real: ¿Cómo utilizan MCP las empresas?

Más allá de los grandes nombres como Anthropic, las startups más pequeñas y las empresas están empezando a integrar MCP en sus flujos de trabajo. Algunos de los primeros casos de uso son:

  • Automatización de ventas y CRM: Modelos de IA que extraen datos de los clientes en tiempo real y redactan seguimientos personalizados.

  • Asistentes de IA para empresas: Empresas que utilizan IA potenciada por MCP para resumir reuniones, programar tareas y recuperar conocimientos internos.

  • Aplicaciones sanitarias: Modelos de IA que interactúan con las historias clínicas electrónicas (HCE) sin dejar de cumplir normativas como la HIPAA.

A medida que aumente la adopción, es probable que más industrias aprovechen el MCP para mejorar la productividad y la automatización impulsadas por la IA.

Tendencias futuras: ¿Hacia dónde se dirige la MCP?

De cara al futuro, se espera que la MCP evolucione en varias áreas clave:

  • Integraciones más profundas con los MCP: Los futuros modelos de IA probablemente dependerán más de los MCP para acceder al contexto dinámico del mundo real. No pueden permitirse no hacerlo.

  • Seguridad y cumplimiento mejorados: A medida que las empresas adopten la MCP, los mecanismos de autenticación y protección de datos serán más estrictos.

  • Más soluciones de bajo código/sin código: Los usuarios no técnicos pronto dispondrán de herramientas que harán que configurar flujos de trabajo basados en MCP sea tan sencillo como arrastrar y soltar componentes. Aquí es donde reside el verdadero cambio de juego: capacitar a todo el mundo para automatizar sus flujos de trabajo.

El futuro de MCP

Aunque el Protocolo de Contexto de Modelo ya está causando sensación, conviene recordar que sólo se lanzó hace unos meses. Se trata de una tecnología nueva y aún queda mucho por hacer. No obstante, el MCP está cambiando las reglas del juego de la automatización impulsada por IA. Al permitir que los modelos de IA interactúen a la perfección con las herramientas del mundo real, MCP transforma la IA estática en algo dinámico, útil y profundamente integrado en los flujos de trabajo. Ya se trate de programar reuniones, resumir documentos o automatizar seguimientos, MCP garantiza que la IA no sea un simple chatbot elegante, sino un asistente realmente útil.

De cara al futuro, es probable que la MCP sea aún más potente. Se esperan integraciones más profundas con los LLM, que permitan a la IA recuperar datos en vivo y actuar sobre ellos de formas más sofisticadas. A medida que las empresas y los desarrolladores experimenten, veremos cómo la MCP potencia asistentes personales más inteligentes, automatización impulsada por IA para empresas e incluso sistemas de toma de decisiones en tiempo real. En el futuro, la IA no se limitará a responder preguntas, sino que actuará basándose en el contexto del mundo real, gracias a la MCP.

Si te entusiasma el potencial de MCP, ahora es el momento de explorarlo. Tanto si quieres integrar herramientas potenciadas por MCP en tu flujo de trabajo como si quieres crear las tuyas propias, adelantarte a los acontecimientos te dará una gran ventaja. Y si buscas una herramienta de automatización de reuniones impulsada por IA que vaya más allá de lo que pueden ofrecer las integraciones MCP estándar, echa un vistazo a tl;dv. Algunos problemas requieren algo más que automatización: necesitan inteligencia.

Preguntas frecuentes sobre el Protocolo de Contexto Modelo (MCP)

MCP es un marco que permite a los modelos de IA interactuar de forma segura con herramientas externas como Google Calendar, Drive, Slack y otras. Actúa como un puente, permitiendo a la IA obtener datos en tiempo real, automatizar flujos de trabajo y proporcionar respuestas contextuales.

Los agentes de IA son sistemas independientes diseñados para realizar tareas de forma autónoma. El MCP, por otra parte, es un protocolo que permite a los modelos de IA comunicarse con aplicaciones externas, garantizando que tengan acceso al contexto y a los datos en tiempo real.

No necesariamente. Aunque configurar un servidor MCP requiere ciertos conocimientos técnicos, muchas aplicaciones y servicios están integrando MCP bajo el capó, lo que significa que los usuarios no técnicos pueden beneficiarse de sus capacidades sin codificar.

  • Programación asistida por IA con Google Calendar

  • Resumen automatizado de documentos en Google Drive

  • Notas de reunión y seguimientos mejorados con IA

  • Automatización CRM para equipos de ventas

  • Atención al cliente basada en IA con recuperación de datos en tiempo real

MCP utiliza protocolos de autenticación como OAuth y tokens de API para garantizar que los modelos de IA sólo acceden a los datos autorizados. También cumple las normas de seguridad del sector, como GDPR y SOC2.

¡Sí! MCP puede integrarse con varias plataformas de comunicación para permitir el resumen de mensajes impulsado por IA, el análisis de sentimientos y la automatización del flujo de trabajo.

Al dar a los modelos de IA acceso a información en tiempo real, MCP mejora su capacidad de dar respuestas precisas y conscientes del contexto. En lugar de basarse en conocimientos obsoletos, la IA puede extraer datos frescos de calendarios, documentos y bases de datos.

Aunque la MCP sigue ganando adeptos, las principales empresas de IA y plataformas de productividad están empezando a incorporarla. Algunas empresas están desarrollando integraciones basadas en MCP para Google Workspace, Notion y CRM.

Configurar un servidor MCP implica

  1. Habilitar las API necesarias (por ejemplo, API de Google Calendar, API de Drive).

  2. Configurar la autenticación (OAuth).

  3. Configurar un servidor en la nube para gestionar las solicitudes y respuestas de IA.

  4. Definir flujos de trabajo y permisos.

Consulta nuestra guía más detallada en el post anterior, así como los vídeos para los más técnicos.