Model Context Protocol
Protocolo de Contexto de Modelo
El Protocolo de Contexto de Modelo conecta aplicaciones de IA con herramientas y datos externos. Los hosts usan clientes para comunicarse con servidores que ofrecen herramientas, recursos y solicitudes. Es abierto, y ambos lados primero acuerdan las capacidades disponibles.
Otro ejemplo
Una aplicación de inteligencia artificial de escritorio se conecta a un servidor de diseño local y a un servidor de problemas remoto. Pide permiso antes de guardar y comparte solo el contexto necesario.
Partes principales
- 01Anfitrión
- 02Conexión del cliente
- 03Capacidades del servidor
Úsalo cuando
Usa MCP cuando las aplicaciones de IA necesiten herramientas descubribles a través de sistemas. Define la vida de la conexión, transporte, permiso y aislamiento.
No lo uses cuando
No confíes en todos los servidores, no expongas chats enteros, no omitas comprobaciones de capacidad ni trates la conexión como un permiso.
Nombre usado en código
host ↔ client ↔ server; tools/resources/prompts Antes de lanzarlo
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol). User context: Una aplicación de inteligencia artificial de escritorio se conecta a un servidor de diseño local y a un servidor de problemas remoto. Pide permiso antes de guardar y comparte solo el contexto necesario. AI method or concept: Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol). Why it fits: Usa MCP cuando las aplicaciones de IA necesiten herramientas descubribles a través de sistemas. Define la vida de la conexión, transporte, permiso y aislamiento. Do not use it when: No confíes en todos los servidores, no expongas chats enteros, no omitas comprobaciones de capacidad ni trates la conexión como un permiso. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Un documento formal aún puede ser un borrador, un release candidate o una versión final. Revisa su estado y la compatibilidad con tu navegador o plataforma. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Revisa esta petición
Review how Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol) is used now. Definition: El Protocolo de Contexto de Modelo conecta aplicaciones de IA con herramientas y datos externos. Los hosts usan clientes para comunicarse con servidores que ofrecen herramientas, recursos y solicitudes. Es abierto, y ambos lados primero acuerdan las capacidades disponibles. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.