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Qué es un MCP,
por dentro.

El Model Context Protocol es un estándar abierto que le da a un modelo de lenguaje acceso seguro y estructurado a datos y acciones del mundo real. Esta es la explicación para equipos de TI, sin marketing.

01 · El problema

Un modelo solo sabe lo que le contaron.

Claude o ChatGPT, por sí solos, no conocen sus ventas de ayer ni su stock de hoy. Su conocimiento viene del entrenamiento y de lo que usted pega en el chat. Pegar datos a mano no escala, queda desactualizado al instante, y no tiene control de quién ve qué.

La salida obvia (darle al modelo una conexión directa a la base de datos) es justo lo que no se debe hacer: sin permisos, sin auditoría, sin límites. MCP existe para resolver esto bien.

02 · El protocolo

Cliente, servidor, y un contrato claro.

MCP es un protocolo abierto (publicado por Anthropic, adoptado por la industria) que define cómo una aplicación de IA (el host: Claude Desktop, ChatGPT, un agente) se conecta a un servidor MCP que expone datos y capacidades. El host descubre qué ofrece el servidor y lo invoca de forma estandarizada.

Host

La app de IA donde su equipo escribe: Claude, ChatGPT u otro cliente compatible.

Servidor MCP

Lo que construye Altavía. Traduce las peticiones del modelo a consultas seguras contra sus sistemas.

El modelo nunca toca su base de datos directamente. Habla con el servidor; el servidor decide qué responder. Toda la lógica de seguridad vive ahí.

03 · Qué expone el servidor

Tools, resources y prompts.

  • Tools (herramientas): acciones que el modelo puede invocar, con parámetros tipados. Por ejemplo resumen_ventas(tienda, periodo). El servidor ejecuta la consulta y devuelve solo el resultado permitido.
  • Resources (recursos): datos de solo lectura que el modelo puede consultar como contexto, por ejemplo un catálogo o un documento de políticas.
  • Prompts: plantillas de tareas frecuentes («cierre de mes», «alerta de quiebres») que estandarizan cómo se pregunta.
// el servidor declara herramientas; el modelo las elige
tool resumen_ventas(tienda, periodo) → { total, top_productos }
tool quiebres_inventario(area) → [{ sku, stock, ventas_semana }]
tool sugerencia_compra(proveedor) → [{ sku, cantidad }]
// cada llamada pasa por auth + scope + auditoría
04 · El flujo de una pregunta

De «¿cuánto vendí?» a una respuesta.

1

El usuario pregunta

Escribe en lenguaje natural en Claude o ChatGPT. El host identifica al usuario autenticado.

2

El modelo elige una herramienta

Interpreta la intención y llama a la tool adecuada del servidor MCP, con sus parámetros.

3

El servidor verifica y consulta

Comprueba el permiso del usuario, aplica los filtros de su alcance, consulta los datos en vivo y registra la operación.

4

El modelo redacta la respuesta

Recibe solo los datos permitidos y los explica en español. El usuario nunca ve SQL ni tablas crudas.

05 · Cómo lo construye Altavía

A la medida de sus sistemas.

No es un producto enlatado. Conectamos el servidor a lo que usted ya tiene (ERP, POS, SQL, APIs, hojas de cálculo), modelamos las herramientas alrededor de las preguntas reales de su equipo, definimos roles y alcances, y lo desplegamos en su infraestructura o en la nuestra.

Compatibilidad

Por ser estándar abierto, el mismo servidor funciona con Claude, ChatGPT y cualquier cliente MCP. Si mañana cambia de asistente, el MCP sigue sirviendo.

+ cualquier cliente MCP

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