Model Context Protocol (MCP)

¿Qué es el Model Context Protocol?

Model Context Protocol, o MCP, es un protocolo abierto y estandarizado. Puedes usarlo para crear comunicaciones estructuradas y confiables entre software cliente y servidores de modelos de lenguaje (LLM). A diferencia de las API tradicionales, MCP te da una forma consistente de intercambiar contexto, herramientas y recursos. Esto significa que puedes conectar sistemas de IA de diferentes compañías sin problemas de compatibilidad. MCP define cómo empaquetar y enviar no solo indicaciones, sino también información adicional como metadatos, descripciones de herramientas y enlaces a recursos. Esto hace que la comunicación sea predecible y fácil de ampliar cuando necesites agregar nuevas funciones.

Cómo conecta MCP con el desarrollo de servidores en Python

Cuando usas MCP en proyectos de servidores Python, evitas la confusión que surge al trabajar con interfaces personalizadas o únicas. Los servidores compatibles con MCP saben cómo leer y manejar estas solicitudes estructuradas. Este enfoque te ayuda a dedicar menos tiempo a la integración y hace que tu código sea más fácil de mantener. Puedes construir aplicaciones de IA rápidamente, escalarlas y trabajar con cualquier cliente que soporte MCP, sin importar el sistema de IA que utilice. La forma clara de MCP para definir contexto, recursos y herramientas significa que escribes menos código de traducción y construyes sobre una base sólida de componentes reutilizables.

Principios y arquitectura fundamentales

MCP tiene varias partes principales:

• Servidores: Son los sistemas que ejecutan los endpoints MCP. Aceptan detalles de contexto, solicitudes de herramientas y llamadas a recursos de los clientes.
• Recursos y herramientas: Son características modulares, como calculadoras o motores de búsqueda, que el servidor pone a disposición a través de MCP. Los clientes y LLMs pueden usarlos según sea necesario.
• Contexto e indicaciones: MCP te permite enviar contexto detallado, incluyendo instrucciones de usuario, historial de conversación e información adicional. Esto da soporte a respuestas de modelos más precisas y personalizadas.
• Extensibilidad: Puedes ampliar MCP agregando tus propias herramientas, recursos o formas de estructurar el contexto. Esto hace que sea fácil soportar nuevos flujos de trabajo de IA según cambien tus necesidades.

Cuando construyes con el enfoque basado en esquemas de MCP, preparas tus proyectos Python para cambios futuros. Los servidores compatibles con MCP pueden trabajar sin problemas con nuevos LLMs y herramientas de IA a medida que aparezcan. Este protocolo te ayuda a enfocarte en la estructura, la adaptabilidad y en asegurar que todos tus sistemas de IA puedan trabajar juntos.

Librerías de Python para los cimientos del servidor MCP

Construir un servidor Model Context Protocol (MCP) en Python funciona mejor cuando usas librerías específicas que soportan el protocolo, gestionan las solicitudes de manera fluida y escalan bien con más usuarios o tareas.

MCP Python SDK

El MCP Python SDK es la herramienta principal que necesitas para crear servidores que sigan las reglas de MCP. Este kit te ofrece funciones para validar esquemas de datos, gestionar el contexto y manejar el funcionamiento del protocolo. Con él, puedes definir recursos y configurar herramientas rápidamente. El SDK ayuda a asegurar que tu servidor se adapte a los últimos estándares MCP. Como maneja la mayor parte de la lógica del protocolo por ti, dedicas menos tiempo a escribir código personalizado y a actualizar tu servidor cuando el protocolo cambia.

Frameworks web principales: FastAPI y Flask

FastAPI

FastAPI es un framework web moderno y rápido que funciona muy bien para servidores MCP. Soporta programación asíncrona, lo que significa que tu servidor puede atender muchas solicitudes al mismo tiempo sin quedarse bloqueado. FastAPI crea documentación OpenAPI automáticamente y valida tus datos usando pydantic. Como usa un entorno ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) y evita tareas bloqueantes, FastAPI puede gestionar muchas solicitudes simultáneas. Esto lo convierte en una opción sólida para aplicaciones que usan inteligencia artificial o necesitan manejar mucho contexto a la vez.

Flask

Flask es otro framework web popular. Muchos lo eligen porque es simple y fácil de usar. Por defecto, Flask atiende una solicitud a la vez, lo que funciona bien para aplicaciones simples o cuando las tareas no necesitan ejecutarse en paralelo. Si quieres que Flask maneje más de una tarea a la vez, puedes agregar librerías adicionales. Flask es una buena opción cuando quieres crear un prototipo rápido o tu servidor no necesita atender muchos usuarios al mismo tiempo.

Concurrencia asíncrona: asyncio y trio

asyncio

asyncio viene con Python y te permite escribir código asíncrono. Te permite usar los comandos async y await, ayudando a que tu servidor responda a muchas solicitudes y realice trabajo en segundo plano sin esperar a que termine una tarea antes de comenzar otra. Si usas FastAPI o construyes tu propia aplicación ASGI, asyncio te ayuda a gestionar varios trabajos a la vez, como ejecutar tareas en segundo plano o hacer llamadas a otros sistemas, sin necesidad de hilos adicionales.

trio

trio es otra librería para programación asíncrona pero con algunas características extra. Utiliza concurrencia estructurada, lo que facilita organizar y cancelar grupos de tareas de forma segura. trio mejora el manejo de errores y hace que el trabajo asíncrono complejo sea más sencillo de gestionar. Los desarrolladores eligen trio para servidores MCP que necesitan un control cuidadoso sobre muchas tareas ejecutándose juntas.

Base para servidores MCP escalables

Cuando combinas el MCP Python SDK con FastAPI (o Flask) y agregas asyncio o trio, obtienes una base sólida para tu servidor MCP. Esta combinación soporta comunicación organizada y prepara tu servidor para funciones avanzadas, nuevas conexiones y operación a gran escala.

Librerías y herramientas avanzadas para mejorar la funcionalidad del servidor

Serialización y validación de datos

Para mantener tu servidor basado en protocolos confiable, necesitas validación precisa de datos. Puedes usar pydantic, que lee las anotaciones de tipo de Python para verificar y analizar datos en tiempo de ejecución. Esta herramienta requiere poca potencia de procesamiento extra y funciona bien para crear formatos de mensajes estrictos para los mensajes MCP y entradas de herramientas. Pydantic utiliza métodos de análisis modernos y los benchmarks muestran que puede validar modelos de datos típicos en menos de un milisegundo. Esto te ayuda a detectar tipos de datos erróneos y bloquear solicitudes que no sigan tus reglas.
marshmallow es otra herramienta para manejar cómo los datos entran y salen de tu sistema. Soporta campos de datos personalizados, organiza datos complejos en estructuras anidadas y te permite ejecutar pasos extra antes o después del procesamiento. Esto es útil cuando necesitas transformar o limpiar datos a medida que llegan a tu servidor MCP.

Comunicación en tiempo real: Websockets y SSE

Muchos sistemas de IA interactivos necesitan actualizaciones en tiempo real. Con websockets, tu servidor y los clientes pueden enviarse mensajes en cualquier momento usando una sola conexión TCP. Esta configuración te permite transmitir respuestas, enviar actualizaciones en vivo desde herramientas o trabajar en tareas de modelos compartidas con otros. Pruebas y estudios muestran que las conexiones websocket generalmente mantienen los retrasos por debajo de 50 milisegundos, lo que es mucho más rápido que long-polling o solicitudes HTTP regulares para comunicación continua.

Si solo necesitas enviar actualizaciones del servidor al cliente, Server-Sent Events (SSE) puede ayudarte. SSE utiliza conexiones HTTP simples, que la mayoría de los navegadores soportan. Funciona bien para enviar mensajes unidireccionales, como notificaciones o actualizaciones, y mantiene bajo el consumo de recursos del servidor cuando no necesitas comunicación bidireccional.

Seguridad y autenticación

Para mantener seguros los contextos de modelo y los datos de usuario, necesitas una autenticación robusta. Authlib te ayuda a configurar OAuth2 y OpenID Connect. Estos son métodos comunes para permitir el inicio de sesión seguro de usuarios y para gestionar tokens que controlan el acceso. Authlib sigue estándares aceptados y facilita la conexión con diferentes proveedores de identidad, reduciendo puntos débiles en tu seguridad.

Para la gestión de sesiones, PyJWT te permite usar JSON Web Tokens. Estos tokens están firmados criptográficamente, así que puedes verificar rápidamente quién es un usuario y qué puede hacer, sin consultar la base de datos cada vez. PyJWT soporta métodos de firma avanzados como RS256 y HS512, cumpliendo con estrictos requisitos de seguridad mostrados en investigaciones y guías del sector.

Cuando usas pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib y PyJWT en tu servidor MCP, estableces una validación de datos robusta, comunicación en tiempo real rápida y autenticación segura. Cada librería cumple una función específica, lo que te ayuda a mantener tu servidor modular, fácil de mantener y listo para producción.

Estrategias de integración para servidores MCP

Una integración eficiente ayuda a los servidores MCP a interactuar con servicios externos, gestionar datos y desplegarse de forma confiable. Aquí encontrarás estrategias específicas, explicaciones claras y ejemplos prácticos para cada librería clave utilizada en el desarrollo moderno de servidores MCP en Python.

Conexión a APIs externas

Los servidores MCP suelen necesitar datos de fuentes de terceros para mejorar el contexto del modelo. Puedes usar la librería requests para llamadas HTTP síncronas cuando las operaciones bloqueantes no representen un problema, como durante el arranque del servidor o en períodos de bajo tráfico. Si tu servidor necesita manejar muchas solicitudes a la vez o evitar bloqueos, la librería httpx ofrece funciones HTTP asíncronas. HTTPX soporta agrupación de conexiones y HTTP/2, lo que mejora la velocidad y el manejo de datos en servidores con alta demanda (consulta los benchmarks de HTTPX para detalles de rendimiento).

Ejemplo:

• Llama a requests.get() para obtener recursos en scripts o herramientas que se ejecutan de forma síncrona.
• Usa await httpx.AsyncClient().get() dentro de endpoints asíncronos de FastAPI para obtener datos en paralelo.

Integración con bases de datos

Los servidores MCP suelen necesitar almacenar y gestionar datos a lo largo del tiempo. Para bases de datos relacionales, SQLAlchemy proporciona un Object Relational Mapper (ORM). Esta herramienta te permite escribir código Python para crear, leer, actualizar y eliminar registros de base de datos, y maneja consultas complejas y cambios en la base. El ORM de SQLAlchemy te protege de escribir SQL puro, lo que ayuda a evitar errores de programación y facilita el mantenimiento (consulta la documentación de SQLAlchemy y estudios sobre los beneficios del ORM).

Para aplicaciones que usan programación asíncrona, asyncpg ofrece acceso directo a PostgreSQL con soporte asíncrono completo. Esta librería funciona bien en situaciones donde necesitas manejar muchas conexiones a la base de datos al mismo tiempo, como en servidores MCP impulsados por FastAPI. Los benchmarks muestran que asyncpg puede reducir la latencia y manejar más solicitudes por segundo comparado con controladores de base de datos síncronos.

Ejemplo:

• Usa el ORM de SQLAlchemy para registrar acciones de usuarios o el uso de herramientas en una base de datos.
• Usa asyncpg para tareas orientadas a eventos que requieren operaciones de base de datos no bloqueantes.

Despliegue en producción

Para ejecutar APIs MCP para muchos usuarios, uvicorn funciona bien como servidor ASGI para aplicaciones FastAPI. Uvicorn usa asyncio para manejar muchas solicitudes a la vez. Para servidores construidos con frameworks WSGI como Flask, gunicorn gestiona varios procesos workers, lo que ayuda a que tu aplicación se mantenga confiable bajo uso intenso. Pruebas científicas muestran que el event loop de uvicorn funciona eficazmente para cargas asíncronas intensivas en entrada/salida. Gunicorn se adapta bien a aplicaciones tradicionales y síncronas.

Puedes usar Docker para empaquetar tu servidor y sus dependencias en una sola imagen reproducible. Docker facilita el traslado del servidor, ayuda con herramientas de orquestación como Kubernetes y soporta procesos confiables de integración y entrega continua (CI/CD). Las investigaciones muestran que Docker reduce errores de configuración y facilita el escalado en varias máquinas.

Ejemplo:

• Inicia un servidor MCP de FastAPI con uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Coloca tu código del servidor en un Dockerfile para construir imágenes consistentes en cualquier entorno.

Puedes combinar requests o httpx para llamadas a API, SQLAlchemy o asyncpg para almacenamiento de datos, uvicorn o gunicorn para el servicio y Docker para el despliegue. Estas estrategias ayudan a los servidores MCP a conectarse con sistemas externos, almacenar datos eficientemente y funcionar de forma confiable en entornos de producción reales.

Ejemplo práctico – Construyendo un servidor MCP sencillo

Paso 1: Instala los paquetes requeridos

Primero, usa pip para agregar todas las librerías necesarias para el servidor MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Paso 2: Define una herramienta calculadora y crea el servidor MCP

Usarás FastAPI para manejar solicitudes HTTP, pydantic para verificar y estructurar los datos de entrada y el MCP Python SDK para seguir el protocolo MCP.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Explicación:

• FastAPI configura la aplicación web y las rutas HTTP necesarias.
• pydantic usa la clase AddInput para asegurarse de que las entradas para la herramienta tengan los tipos y estructura correctos.
• El decorador Tool del SDK de MCP publica la función add como un recurso MCP que se ajusta al protocolo.
• MCPServer conecta tu herramienta con FastAPI y crea endpoints compatibles con MCP automáticamente.

Paso 3: Ejecuta el servidor

Inicia el servidor ASGI con uvicorn para que los endpoints MCP estén disponibles:

uvicorn main:app --reload

Cómo funciona

Cuando el servidor recibe una solicitud MCP correctamente formateada para la herramienta add, FastAPI la dirige a la función correcta. pydantic verifica los datos para asegurarse de que sean correctos. El SDK de MCP maneja todas las reglas del protocolo. La herramienta add luego calcula la suma y devuelve un objeto JSON con el resultado. Puedes agregar más herramientas creando nuevos modelos de entrada y funciones, luego registrándolos en el servidor MCP.

Este ejemplo te da una configuración completa para un servidor MCP sencillo y alineado con los estándares. Utilizas FastAPI, pydantic, el MCP Python SDK y uvicorn. Puedes usar este patrón para construir servidores MCP más grandes con más herramientas y características.