Guías · Claude
El estándar que conecta asistentes de IA como Claude, ChatGPT o Copilot con las herramientas de tu empresa
Ironhack for Business
- Copiar y pegar entre herramientas
- La IA trabaja con tus datos
MCP es la pieza que permite a la IA trabajar con los datos de tu empresa en lugar de quedarse en la ventana de chat. En España, el 21,1% de las empresas de 10 o más empleados utiliza inteligencia artificial en el primer trimestre de 2025 (INE, Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas 2025). Sin conexión con los sistemas de la empresa, ese uso depende de copiar y pegar información entre herramientas, y MCP es lo que cambia eso.
¿Qué es MCP?
MCP (Model Context Protocol) es un estándar de código abierto para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos: bases de datos, herramientas y flujos de trabajo. Su documentación oficial lo compara con un puerto USB-C: igual que el USB-C estandariza cómo se conectan los dispositivos electrónicos, MCP estandariza cómo se conecta la IA con otros sistemas.
Es un estándar presentado por Anthropic en noviembre de 2024. Su ventaja práctica es que reduce el tiempo y la complejidad de integrar una herramienta con un asistente de IA: la conexión se construye una vez y funciona con cualquier asistente compatible.
Estos son algunos ejemplos que recoge la propia documentación:
- Un asistente que accede a tu Google Calendar y a Notion para trabajar con tu agenda y tus notas.
- Un chatbot corporativo conectado a varias bases de datos de la organización, para analizar datos desde el chat.
- Claude Code generando una aplicación web completa a partir de un diseño en Figma.
¿Cómo funciona MCP?
MCP funciona con 3 piezas: el host, que es la aplicación de IA que usa tu equipo; el cliente MCP, que vive dentro del host y traduce las peticiones; y el servidor MCP, que da acceso a los datos o a las acciones de una herramienta externa. Así lo describe la arquitectura de MCP que documenta Google Cloud, con mensajes en formato JSON-RPC 2.0 que pueden viajar en local o en remoto.
MCP · Arquitectura
La misma conexión sirve para cualquier asistente compatible.
La aplicación
Host
La aplicación de IA que usa tu equipo: Claude, ChatGPT o Copilot.
Dentro del host
Cliente MCP
Traduce las peticiones del asistente al protocolo.
Una por herramienta
Servidor MCP
Da acceso a los datos o a las acciones de una herramienta externa.
En la práctica, el flujo es este: alguien de tu equipo pide a Claude «resume las campañas cuyo coste ha subido esta semana». Claude, que actúa como host, usa su cliente MCP para llamar al servidor MCP de la herramienta de anuncios. El servidor devuelve los datos y Claude responde con ellos, sin que nadie tenga que exportar un informe.
¿Qué es un servidor MCP?
Un servidor MCP es el servicio que da a la IA acceso a los datos y a las acciones de una herramienta concreta, como tu CRM, tu herramienta de BI o tu CMS. Muchos fabricantes publican el suyo. DatoCMS, por ejemplo, ofrece un servidor MCP oficial que permite crear registros, subir imágenes, añadir traducciones o consultar cómo están definidos los modelos de contenido.
Cada servidor define qué puede hacer la IA, y tu empresa decide qué permisos le concede. El de DatoCMS ofrece 3 niveles: solo leer contenido, leer y editar, o hacer todo lo que puede hacer el usuario.
¿En qué se diferencia MCP de una API o de RAG?
MCP permite a la IA consultar datos y ejecutar acciones en cualquier herramienta compatible con un mismo estándar, mientras que una API conecta 2 sistemas concretos y RAG solo recupera información para mejorar las respuestas. La diferencia con RAG está en la acción: según la comparativa con RAG de Google Cloud, RAG es recuperación pasiva de información, mientras que MCP es una interacción bidireccional que permite, por ejemplo, actualizar un CRM.
| MCP | API | RAG | |
|---|---|---|---|
| Qué hace | Consulta datos y ejecuta acciones en herramientas externas | Conecta 2 sistemas concretos | Recupera información para mejorar la respuesta |
| Cómo se construye | Un estándar común: un servidor sirve a cualquier asistente compatible | Una integración para cada par de sistemas | Una base de documentos que la IA consulta |
| Ejemplo | Un agente que actualiza una ficha del CRM | Un formulario web que envía leads al CRM | Un chatbot que responde con tu documentación interna |
¿Por qué MCP se ha convertido en el estándar?
MCP se ha convertido en el estándar porque lo han adoptado los principales asistentes de IA y ya no depende de una sola empresa. Suma más de 97 millones de descargas mensuales de su SDK, 10.000 servidores activos y soporte en ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot y Visual Studio Code (MCP Blog, MCP joins the Agentic AI Foundation, dic. 2025).
Desde diciembre de 2025, MCP forma parte de la Agentic AI Foundation, una fundación de la Linux Foundation cofundada por Anthropic, Block y OpenAI, con el apoyo de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare y Bloomberg.
Para tu empresa, esto significa que una conexión MCP no te ata a un único asistente. Claude, Copilot o ChatGPT: el mismo servidor MCP funciona con el que ya usa tu equipo.
Cómo usamos MCP en Ironhack for Business
Usamos MCP en 2 procesos internos de marketing. Ninguno de los dos empezó por la tecnología, sino por una tarea repetitiva que queríamos quitarle al equipo.
Marketing: alertas de Meta Ads en Slack
En Ironhack, nuestro equipo de marketing tiene Claude conectado a Meta Ads a través de MCP, con permisos de solo lectura. Claude revisa el rendimiento de las campañas y envía alertas a un canal de Slack cuando detecta una anomalía, por ejemplo:
- Un anuncio que no ha recibido presupuesto suficiente para testearse.
- Un coste por solicitud que se duplica.
- Un CTR que cae a la mitad.
El objetivo es que el equipo dedique menos tiempo a revisar campañas una a una y más a decidir qué pausar, qué mantener y qué escalar.
DatoCMS: actualizar la web desde Claude
Actualizamos el contenido de nuestra web desde Claude a través del servidor MCP de DatoCMS. Lo que hace que funcione es el mapeo previo: trabajamos con ficheros que indican a qué campo del CMS corresponde cada bloque de contenido. Así Claude sabe dónde va el título, la meta description o cada sección, sin que nadie tenga que explicárselo cada vez.
En los 2 casos, conectar la herramienta fue el paso sencillo. Lo que marca la diferencia es el contexto: qué datos necesita Claude, con qué permisos y qué reglas sigue.
¿Qué riesgos tiene MCP para una empresa?
El principal riesgo de MCP es dar a la IA más acceso del que necesita, porque un permiso amplio convierte cualquier error o ataque en un problema mayor. La propia especificación de MCP advierte de que los permisos demasiado amplios aumentan el impacto de un acceso robado y dificultan la auditoría.
Estos son los riesgos que debe conocer tu equipo de dirección:
Permisos excesivos
La especificación recomienda empezar con permisos mínimos de lectura y ampliarlos solo cuando una tarea lo requiere.
Servidores de origen desconocido
Un servidor MCP local se ejecuta con los mismos privilegios que la aplicación de IA, así que uno malicioso puede ejecutar comandos o extraer datos del equipo.
Fallos de autorización
La especificación documenta ataques como el «confused deputy» o el «token passthrough», en los que un servidor mal implementado permite a un tercero actuar en nombre de un usuario.
Shadow AI
Personas que conectan servidores MCP por su cuenta, sin aprobación ni registro.
Las medidas básicas son conocidas: una lista de servidores aprobados, permisos de solo lectura por defecto, como nuestra conexión con Meta Ads, y confirmación humana para las acciones que escriben o borran. DatoCMS, por ejemplo, pide confirmación al usuario antes de cada uso de sus herramientas destructivas.
Si no sabes qué herramientas de IA circulan hoy en tu empresa, nuestra consultoría de IA audita qué herramientas se usan, incluidas las no autorizadas, con qué datos y con qué riesgo, y entrega una gobernanza de datos e IA con política de uso, herramientas aprobadas y registro. Para revisar qué evidencias documentales te faltan frente al AI Act, haz nuestro test de autoevaluación del artículo 4.
¿Cómo empezar a usar MCP en tu empresa?
Empieza por un proceso concreto, no por conectar todas las herramientas a la vez. Un despliegue de MCP con sentido combina 3 capas:
MCP · Por dónde empezar
Un proceso, su gobierno y el equipo que lo va a usar.
Qué conectar
Elige 1 o 2 procesos repetitivos con un responsable y un KPI. Comprueba si las herramientas implicadas ya publican un servidor MCP.
Con qué gobierno
Define qué servidores están aprobados, qué permisos tiene cada uno y qué acciones exigen confirmación humana. Empieza en solo lectura.
Con qué equipo
Los perfiles técnicos montan y revisan los servidores; los no técnicos aprenden a pedir bien a la IA y a revisar lo que hace.
Sin la capa de equipo, la conexión existe pero nadie la usa con criterio. Para esa parte, nuestros workshops de IA incluyen sesiones técnicas para equipos de desarrollo (generar, refactorizar, testear y programar en pareja), con Claude como herramienta principal y Copilot o ChatGPT según el stack de tu empresa. Si buscas un programa sostenido, nuestra academia interna de IA incluye un nivel de dirección 1:1 en el que cada directivo trabaja con un agente personal conectado a sus datos y su correo.
¿MCP es gratis?
Sí, MCP es un estándar de código abierto, así que usarlo no tiene coste de licencia. Lo que sí pagas son las herramientas que conectas y las licencias del asistente de IA que usa tu equipo.
¿Claude MCP funciona también con ChatGPT o Copilot?
Sí, un servidor MCP funciona con cualquier asistente compatible, y ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot son compatibles (MCP Blog, MCP joins the Agentic AI Foundation, dic. 2025). Por eso una integración que montas para Claude no se pierde si tu empresa cambia o combina asistentes.
¿Necesito saber programar para usar un servidor MCP?
No para usar un servidor ya publicado: muchos se autorizan con un inicio de sesión, como el de DatoCMS, que usa autenticación OAuth. Sí necesitas un perfil técnico para construir un servidor propio o para revisar la seguridad de uno antes de aprobarlo.
Siguiente paso
Elige 1 proceso en el que tu equipo copie datos de una herramienta a otra cada semana y comprueba si esa herramienta ya publica un servidor MCP. Si quieres hacerlo con método y con el gobierno adecuado, te proponemos un punto de partida en menos de 1 día hábil.