Hace un tiempo creé un servidor MCP con C# como un proyecto para aprender cómo funciona MCP. Seguí un blog de Microsoft para arrancar y construí una integración sencilla con Google Sheets para probar su comportamiento. Este artículo no es un tutorial paso a paso sino una reflexión sobre lo que aprendí al crear ese servidor y por qué creo que MCP está un poco sobrevalorado.

MCP o Model Context Protocol es un protocolo de código abierto pensado para exponer métodos y funciones a agentes inteligentes. La idea es atractiva porque permite que un agente IA acceda directamente a tu código o a funciones concretas, lo que suena a una conexión directa entre tu base de código y un asistente inteligente.

Aunque la propuesta es prometedora, en la práctica encontré varias limitaciones. La principal es que MCP depende mucho del lenguaje natural, y la inteligencia artificial actual sigue siendo propensa a errores, confusiones y repeticiones. En un experimento sencillo, si creas una herramienta MCP que suma dos números y le preguntas al agente agrega 1 + 1, muchas veces el agente responderá 2 directamente en lugar de invocar la herramienta MCP, a menos que lo obligues explícitamente a usarla. Eso convierte a MCP en algo poco fiable para flujos de trabajo reales.

Para proyectos serios suele ser más rápido y seguro exponer una API bien diseñada o ejecutar procesos controlados en el backend. MCP añade una capa adicional que impresiona en demos pero que no siempre mejora la productividad. En mi experiencia es más útil como herramienta para experimentos de IA, prototipos o sesiones de coding creativo que como solución de producción.

También me dio la sensación de que MCP actua como una tecnología puente, útil para explorar integraciones entre agentes y código pero no imprescindible para la mayoría de desarrolladores en su trabajo diario. Gran parte del entusiasmo viene del marketing de grandes empresas que proclaman que los agentes IA pueden ejecutar tu código, pero en la práctica la adopción real es limitada y predominan los desarrolladores entusiastas o los vibe coders.

Dicho esto, respeto la intención detrás de MCP. Estandarizar la forma en que las herramientas de IA interactúan con software tiene sentido y puede resultar valioso en el futuro cuando los modelos sean más consistentes y fiables. Quizá con modelos más robustos MCP pase de ser una función de presentación a una opción viable en entornos productivos.

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En resumen, MCP es una idea interesante y tiene su lugar en la exploración de nuevas formas de interacción entre agentes y código, pero hoy por hoy prefiero enfoques más predecibles y controlados para soluciones en producción. Si deseas explorar cómo aplicar IA efectiva y segura en tu organización, podemos ayudarte a diseñar la solución adecuada que combine software a medida, automatización y servicios cloud. Puedes encontrar más sobre nuestro trabajo en Q2BSTUDIO y cómo ayudamos a empresas a llevar la innovación a producción.