La IA parlanchina 🗣️🤖

Allá por 2021 cuando empezamos a jugar con la IA, lo que teníamos delante era básicamente un sabelotodo de barra de bar. Eso sí: muy culto, muy técnico, capaz de explicarte desde cómo montar un servidor en AWS hasta cómo hacer una tortilla de patata con cebolla (error).

El hype era tanto que nadie veía lo que se volvió evidente poco después. Hablaba mucho, pero hacía poco.

La IA era (y sigue siendo, en gran medida) como ese amigo que siempre tiene la teoría perfecta… pero al final el marrón de hacerlo te lo comes tú.

👉 Tú: «¿Cómo configuro mi servidor LAMP e instalo WordPress?«
👉 La IA: «Fácil, ejecuta estos 25 comandos, configura 14 ficheros y en 3 horitas lo tienes«.

Spoiler: al final acabas sudando frente al terminal mientras ella sigue sonriendo.

Y aquí empezó a surgir una nueva visión:
«Vale, pero ¿no podría la IA directamente hacerlo por mí? ¿No puede comprarme ya unas entradas para el concierto, reservarme la mesa o arreglar el bug?«

La respuesta, hoy, sigue siendo: sí… pero no.

Porque «la IA» hace muchas cosas a día de hoy, pero ojo, que en realidad no es la IA quién lo hace. No es ChatGPT, Gemini o Claude… ¿o pensabas que sí?. Sigue leyendo que te lo explico 👇

La era de los agentes (pero sin magia 🧙‍♂️)

Entonces aparecieron los «agentes«.

La idea sonaba muy bien: “la IA ya no solo te dice qué hacer, sino que lo hace por ti”.

Pero aquí viene el truco: los agentes en realidad son programas normales de toda la vida que interpretan lo que dice el modelo y lo ejecutan.

Sí, lo has oído bien… un agente «habla» con la IA, y luego interpreta su respuesta para hacer las acciones que sean necesarias.

Ejemplo sencillo:

👉 Tú preguntas: “¿Dónde tengo guardado el archivo facturas.xlsx?”
👉 El agente le pregunta a la IA con un poco de tunning y tu misma pregunta. Mira abajo.
👉 La IA le dará al agente un comando que ejecutar.
👉 Y es el agente el que de verdad ejecuta el comando, captura la respuesta y se la pasa de nuevo a la IA.

Un ejemplo de la conversación entre un agente y la IA podría ser algo así:

¿Magia? Un poco, pero en realidad se puede hacer mejor. Mucho mejor.

En resumen:

• La IA sigue sin “hacer nada”.
• El que curra es el agente, que va de asistente personal pero en realidad no es más que un script con esteroides.

Y aunque esto ha permitido montones de demos espectaculares, en el fondo estamos con parches: cada agente se inventa su propia forma de conectar la IA con el mundo.

Hasta que… aparece MCP. 👇

El salto real: MCP 🚀

Y aquí llega la parte interesante.

Después de tanto “sí, pero no”, aparece algo que puede cambiar el juego: el MCP (Model Context Protocol).

Lo inventó Anthropic (los de Claude, su IA) y la idea es sencilla pero poderosa: crear un protocolo estándar para que las IAs puedan conectarse con servicios, aplicaciones y herramientas de forma directa y segura.

👉 Ahora ya no existen esos scripts con esteroides que comentábamos antes. El agente ya no es un script. El agente es la propia IA. El propio ChatGPT, Gemini o Claude… o una IA corriendo en tu propio ordenador, o móvil.
👉 En otras palabras: con MCP le das a la IA la llave para que haga cosas de verdad y no solo te las cuente.

Volviendo al ejemplo del apartado anterior:

Antes, la IA te decía “ejecuta este comando en tu terminal” y el agente lo corría por ti.
Con MCP, puedes darle acceso directo para que la propia IA ejecute esos comandos, de forma controlada, segura y sin inventarse nada raro.

En resumen: el MCP es el intermediario oficial entre la IA y el mundo exterior.
El puente que le permite salir del chat y tocar la realidad.

¿Crees que me estoy flipando y que no es para tanto? 😏
Sigue, que esto era solo un ejemplo sencillito.
Ahora viene lo bueno.

Un ejemplo de verdad disruptivo con MCP: un agente que compra online 🛒⚡

¿Te has preguntado por qué, a día de hoy, la IA no es capaz de comprarte unas entradas para ese concierto al que quieres ir?

O mejor dicho: aunque ya hay agentes que “compran” online, ¿por qué este tema no termina de despegar? (Si los has probado, ya sabes que fiables, lo que se dice fiables, no son).

El motivo es sencillo: el proceso actual es un Frankenstein.

👉 El agente abre la web y captura su contenido (texto, imágenes, botones).
👉 La IA interpreta lo que ve y responde: “haz clic en el botón Comprar”.
👉 El agente hace clic, vuelve a capturar la pantalla y se la pasa de nuevo a la IA.
👉 La IA interpreta y dice: “pide al usuario su nombre y rellena el campo X”.
👉 Y así… con una lista infinita de iteraciones de “acción → interpretar → acción → interpretar”.

¿Es posible? 👉 Sí
¿Es eficiente? 👉 Menos que ir a tu pueblo andando.

Además es un problemón, porque cada web es diferente, y las interpretaciones pueden dar lugar a error.

Ejemplo clásico:
Estás en una página de producto y aparecen dos botones “Comprar”:

• uno para el producto en sí,
• otro para el upsell absurdo que te quieren colar.

Resultado: la IA se confunde y… sorpresa: en vez de llegar tu SSD, te llega una batidora con Bluetooth.

Entonces, ¿cómo hacemos un agente de compra de verdad? 🛍️🛠️

Aquí viene la magia: la solución al caos se llama MCP.

👉 Imagina que, en lugar de capturar pantallas e interpretar texto como si la IA fuese un turista leyendo menús en chino, la IA supiera exactamente cómo se compra en todas las tiendas del mundo.
👉 Imagina que no dependiera del navegador, ni de hacer clics a ciegas.
👉 Imagina que tuviera un canal oficial y exclusivo para hablar con la tienda y decirle: “oye, quiero comprar este producto para tal persona”.

Ese canal es MCP.

En una tienda online, todos sabemos que comprar algo se reduce a unas pocas acciones básicas:

• Añadir al carrito
• Poner los datos de dirección
• Poner los datos de pago
• Confirmar la compra

Con MCP lo que haces es definir esas acciones de forma clara y estándar para que la IA las entienda y pueda ejecutar sin necesidad de adivinar o interpretar nada.

👉 Ya no tiene que interpretar qué botón es el correcto.
👉 Ya no depende de que el HTML cambie o de que alguien meta un pop-up molesto de “Suscríbete a nuestra newsletter”.
👉 Solo tiene que usar ese canal especial y ejecutar la acción correspondiente.

Resultado:
Sin interpretación.
Sin ambigüedades.
👉 Y por fin, un agente de compra online que es rápido y confiable.

Ese conjunto de acciones limpias, bien definidas y sin lugar a error, es lo que llamamos MCP.

Todavía no estoy convencido 🤨

Vale, sigamos…

Las 4 acciones de antes, ese MCP, ese canal especial que permite a la IA comunicarse con la tienda… ahora imagínate esto:

👉 Que Shopify lo implementa, y por tanto está disponible en todas sus tiendas.
👉 Que WordPress/WooCommerce hace lo mismo.
👉 Que Magento también se apunta
👉 Y Prestashop…

¿Lo ves ahora?

De la noche a la mañana, como MCP en todas las tiendas es igual, la IA es capaz de comprar por ti en el 99% de las tiendas online.

Eso ya empieza a impresionar un poco más, ¿no? 😉

¿Pero esto no es un API de toda la vida?

Buena pregunta. Y sí: si hablamos solo de tiendas online, se parece mucho a una API de toda la vida.
La diferencia es que MCP no está limitado a “cosas online”: es un estándar pensado para cualquier interacción que la IA pueda tener con tus sistemas.

👉 Imagina que con otro MCP le das acceso a la de tu base de datos (incluida la estructura de las tablas) → ahora la IA no solo responde preguntas, sino que te genera informes de negocio al vuelo.
👉 Imagina que con otro MCP le das acceso a tu ERP → puede emitir facturas, registrar pedidos o incluso cuadrar la contabilidad por ti.
👉 Imagina que con otro MCP le das acceso a la línea de comandos de tu servidor → de repente tienes un sysadmin 24/7 que no duerme, no protesta y no pide subida de sueldo.

Y así con absolutamente todo lo que se te ocurra.

Ni de coña… esto no va a pasar ni en 100 años…

¿Eso crees? 🤔

Vale, pues unos datos:

👉 MCP lo creo Anthropic, los de Claude.
👉 OpenAI se ha sumado al carro y ya puedes usarlo en sus GPTs personalizados
👉 Gemini ya ha empezado también a integrarlo.
👉 Shopify ya lo ha implementado ya lo ha implementado en su plataforma

Así que no, no estamos hablando de ciencia ficción.
Estamos hablando de algo que ya está pasando hoy y que, si me apuras, dentro de poco verás hasta en la sopa.