MCP se enfría, solo un año después de su nacimiento.

En noviembre de 2024, Anthropic lanzó una actualización tecnológica que pasó desapercibida en gran medida. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic funciona como un puerto USB para aplicaciones de IA. Al igual que el puerto USB de su ordenador le permite intercambiar datos con otros dispositivos (por ejemplo, un teléfono) y conectarse a complementos (por ejemplo, un ratón, un monitor externo), MCP proporciona un conjunto estandarizado de procedimientos que permiten que los agentes de IA de una empresa se conecten a fuentes de datos y herramientas de otras empresas.

El estándar MCP podría convertirse en una interfaz interoperable a nivel mundial que permita a los creadores de modelos de IA conectarse con desarrolladores de productos complementarios, impulsando así el ecosistema general de la IA. Las posibles economías de escala han atraído incluso a los rivales más acérrimos de Anthropic a adoptar el protocolo. De hecho, los gigantes chinos de la IA, Baidu, Alibaba y Tencent, adoptaron MCP antes que Google y OpenAI. Existen numerosos tutoriales que guían a los usuarios en el uso de MCP para vincular su aplicación principal de IA con el modelo DeepSeek R1 de China y aprovechar sus capacidades de razonamiento avanzadas.

En la traducción de esta semana de un artículo de Gui Xingren [硅星人], Dongdao Li ofrece una actualización sobre MCP un año después de su lanzamiento. Anteriormente, traduje un análisis de Gui Xingren sobre datos de contratación pública chinos para evaluar la difusión de grandes modelos en aplicaciones gubernamentales.

Conclusiones clave: La promesa de MCP demuestra por qué los estándares técnicos son infraestructura esencial para los ecosistemas tecnológicos modulares.

• Li explica: “Antes de MCP, si los desarrolladores querían que Claude accediera a Google Drive, tenían que escribir un conjunto de código para conectarse a la API. ¿Y si querían que accediera a Slack? Tenían que escribir otra API. Era aún peor para los proveedores de IDE (entornos de desarrollo integrados); Cursor (un popular editor de código con IA) tuvo que adaptarse a Linear (una herramienta de gestión de proyectos), Windsurf (otro asistente de codificación con IA) tuvo que adaptarse a Linear, y todos estaban haciendo prácticamente el mismo trabajo tedioso”.

• En la era de MCP, Linear puede simplemente crear un servidor MCP, y cualquier agente de IA, desarrollado por cualquier empresa, puede conectarse.

Sin embargo, cuando la promesa se enfrenta a la implementación de ingeniería en el mundo real, el entusiasmo por MCP se ha enfriado.

• Li escribe: “Todos saben lo caros que son los tokens de Claude; cargar demasiados MCP antes incluso de generar cualquier contenido resulta en costos significativos”. El artículo cita una publicación del blog de Simon Willison (enlazada en la sección Four to Forward), que señala que el MCP oficial de GitHub incluye 93 herramientas diferentes que cuestan 55.000 tokens.

• Cuando los agentes de IA tienen que llamar a demasiados MCP, pueden fallar y alucinar. En algunos casos, han eliminado accidentalmente bases de código. Li también hace referencia a una prepublicación de investigación que analizó alrededor de 1.900 servidores MCP, encontrando numerosos problemas, como falta de mantenimiento y credenciales expuestas.

• Según Li, la perspectiva general es la siguiente: “Estamos utilizando métodos de ingeniería deterministas para intentar controlar un agente inteligente probabilístico. Imaginen el día en que surja una ASI (Inteligencia Artificial Superinteligente) verdaderamente poderosa. ¿Seguirá necesitando que le escribamos un servidor MCP para decirle cómo consultar el tiempo? No, abrirá un navegador y lo consultará. No necesita protocolos porque es el propio adaptador”.

*Una última nota que pensé que podría interesar a los lectores, especialmente a aquellos que utilizan la traducción automática en sus investigaciones.

• Siempre introduzco el texto chino en Google Translate como primera opción. Esta semana, noté algo nuevo. Google Translate añadió automáticamente una explicación entre paréntesis para Xiaohongshu (una plataforma de redes sociales china). Esta etiqueta adicional no está en el original chino, ya que la mayoría de los lectores chinos conocen esta popular plataforma. Si bien en este caso ayudó a proporcionar contexto, Google Translate también añadió una explicación entre paréntesis para el acrónimo MCP, pero esta vez la adición fue incorrecta y engañosa (Programación Multicanal), cuando en este caso MCP se refiere claramente a Protocolo de Contexto de Modelo. Será interesante observar cómo siguen evolucionando las plataformas de traducción automática.

Lectura recomendada: La AAU expresa su preocupación por la Ley SAFE de Investigación de la NDAA.

La Asociación de Universidades Americanas denuncia otra propuesta contraproducente de este Congreso. Quienes apoyan este tipo de iniciativas, por favor, ayúdenme a entender. ¿El objetivo es empezar con algo horrible, esperar que la otra parte acepte negociar y terminar con algo moderadamente contraproducente —en lugar de terriblemente contraproducente— para los intereses nacionales?.

La Ley SAFE de Investigación tendría un impacto de gran alcance que afectaría a todas las agencias de investigación, no solo al Departamento de Defensa. Crearía definiciones tan amplias de «entidad extranjera hostil» y «afiliación» que se aplicarían a cualquier acuerdo que una universidad estadounidense tenga con cualquier universidad en China u otros países definidos en el momento de la solicitud o en los cinco años anteriores a la misma. Esto incluiría el trabajo colaborativo con cualquier miembro del profesorado o exalumno que posteriormente regresó a China como condición obligatoria de su visa estadounidense. Abarcaría todos los acuerdos de investigación, todos los programas de estudios en el extranjero, todos los programas de idiomas, todas las conferencias profesionales y todas las instalaciones del campus que una universidad estadounidense pueda tener en asociación con otra institución en el extranjero.

Lectura recomendada: Demasiados servidores de protocolo de contexto de modelo y asignaciones de LLM en la pista de baile.

El blog de Simon Willison es un excelente recurso para estar al tanto de los avances tecnológicos en IA. Este artículo resume una publicación de Geoffrey Huntley que estimaba los importantes costos de tokens del uso de MCP (¡incluida la experiencia de Geoffrey en un evento que contó con una actuación de beatbox en vivo sobre el protocolo!).

Lectura recomendada: Cómo habla China sobre la «IA con capacidad de agencia».

Malou van Draanen Glismann y Graham Webster ofrecen una útil descripción general de las políticas y discusiones chinas sobre la IA con capacidad de agencia, incluyendo resúmenes de las normas técnicas relevantes e informes de CAICT.

Estas son las traducciones de Jeff Ding de reflexiones en chino sobre IA y temas relacionados. Jeff es profesor asistente de Ciencias Políticas en la Universidad George Washington.