OpenAI adoptó oficialmente el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) en marzo de 2025, una decisión que consolidó la posición del protocolo como estándar de la industria para conectar sistemas de inteligencia artificial con herramientas y fuentes de datos externas. La adopción se produjo después de que OpenAI ya hubiera integrado MCP en sus productos, incluida la aplicación de escritorio de ChatGPT, y marcó un cambio significativo hacia la interoperabilidad en la industria de la IA.
El Protocolo de Contexto de Modelos es un estándar abierto y un marco de código abierto introducido por Anthropic en noviembre de 2024 para estandarizar cómo los sistemas de IA, como los modelos de lenguaje grandes, integran y comparten datos con herramientas, sistemas y fuentes de datos externas. MCP proporciona una interfaz estandarizada para leer archivos, ejecutar funciones y manejar indicaciones contextuales. Tras su anuncio, el protocolo fue adoptado por los principales proveedores de IA, incluidos OpenAI y Google DeepMind.
Antecedentes
MCP fue anunciado por Anthropic en noviembre de 2024 como un estándar abierto para conectar asistentes de IA con sistemas de datos como repositorios de contenido, herramientas de gestión empresarial y entornos de desarrollo. El protocolo fue creado en Anthropic por los ingenieros David Soria Parra y Justin Spahr-Summers. MCP fue diseñado para abordar los silos de información y los sistemas heredados. Antes de MCP, los desarrolladores a menudo tenían que construir conectores personalizados para cada fuente de datos o herramienta, lo que resultaba en lo que Anthropic describió como un problema de integración de datos "N×M".
Enfoques anteriores, como la API de "llamada a funciones" de OpenAI de 2023 y el marco de complementos de ChatGPT, resolvieron problemas similares pero requerían conectores específicos del proveedor. MCP reutiliza las ideas de flujo de mensajes del Protocolo de Servidor de Lenguaje (LSP). La naturaleza abierta del protocolo y el respaldo de Anthropic lo posicionaron como una alternativa neutral a los métodos de integración propietarios.
En diciembre de 2025, Anthropic donó MCP a la Fundación de IA Agéntica (AAIF), un fondo dirigido bajo la Fundación Linux, cofundado por Anthropic, Block y OpenAI, con el apoyo de otras empresas. Este movimiento consolidó aún más el estatus de MCP como un estándar gobernado por la comunidad en lugar de una tecnología controlada por un proveedor.
Cronología de la adopción por parte de OpenAI
El camino de OpenAI hacia la adopción de MCP comenzó con la integración interna en toda su línea de productos. En marzo de 2025, la empresa hizo oficial la adopción, señalando su compromiso con el estándar abierto. Esta decisión fue notable dado el desarrollo previo de alternativas propietarias por parte de OpenAI, como la API de llamada a funciones y los complementos de ChatGPT.
La adopción fue parte de una tendencia más amplia de la industria. A principios de 2025, MCP había ganado tracción entre las principales empresas tecnológicas y desarrolladores de IA. El respaldo de OpenAI fue ampliamente visto como el punto de inflexión que transformó a MCP de un protocolo prometedor al estándar de facto para la integración de herramientas de IA.
En septiembre de 2025, OpenAI añadió soporte para MCP a las aplicaciones de ChatGPT, permitiendo el acceso de terceros dentro de ChatGPT. Esto amplió el alcance del protocolo a millones de usuarios de ChatGPT y permitió a los desarrolladores construir herramientas que funcionaran sin problemas con el popular asistente de IA.
Implementación técnica
MCP define un marco estandarizado para integrar sistemas de IA con fuentes de datos y herramientas externas. Las aplicaciones incluyen consultar bases de datos estructuradas en lenguaje natural. El protocolo distingue entre hosts MCP, clientes MCP y servidores MCP. Un host MCP es típicamente un agente de IA que interactúa con un LLM y requiere servicios de uno o más servidores MCP. Para cada uno de estos servidores MCP, el host MCP creará un cliente MCP dedicado que se comunica con ese servidor. El cliente y el host generalmente se ejecutan en la misma máquina, mientras que los servidores MCP pueden ser locales o remotos.
Cada servidor proporciona una o más herramientas o recursos. Las herramientas pueden incluir acceso a bases de datos, calculadoras o acceso a código o repositorios; un recurso podría ser un documento como un FAQ. El cliente MCP solicita a su servidor una lista de herramientas y recursos que el servidor proporciona; el servidor responde con una descripción en lenguaje natural de las capacidades de cada herramienta y el formato esperado para llamar a la herramienta. Esta información se entrega al LLM; si el LLM requiere los servicios de una de estas herramientas, el host MCP instruirá al cliente MCP relevante para que llame a la herramienta. El servidor MCP realiza la acción de la herramienta y devuelve los resultados, que el host MCP luego inyecta en la conversación del LLM. El cliente y el servidor se comunican utilizando mensajes JSON-RPC 2.0.
El protocolo se lanzó con kits de desarrollo de software (SDK) en lenguajes de programación como Python, TypeScript, C# y Java, y ejemplos de implementaciones de servidores MCP. La adopción de OpenAI incluyó soporte para estos SDK, permitiendo a los desarrolladores construir herramientas compatibles con MCP para ChatGPT y otros productos de OpenAI.
Impacto en la industria
La adopción de MCP por parte de OpenAI tuvo efectos de gran alcance en la industria de la IA. Señaló que incluso las empresas con métodos de integración propietarios reconocían el valor de los estándares abiertos. El movimiento alentó a otros actores importantes a seguir su ejemplo, incluidos Google DeepMind y Microsoft.
El protocolo se utiliza en herramientas de desarrollo de software asistido por IA. Los entornos de desarrollo integrados (IDE), plataformas de codificación como Replit y herramientas de inteligencia de código como Sourcegraph han adoptado MCP para otorgar a los asistentes de codificación de IA acceso en tiempo real al contexto del proyecto. Esto ha acelerado el auge de la codificación agéntica y el desarrollo de sistemas de agentes de IA.
MCP Apps es una extensión oficial del Protocolo de Contexto de Modelos construida sobre mcp-ui. Mientras que la especificación base de MCP se limita a texto y datos estructurados, MCP Apps estandariza la entrega de interfaces de usuario interactivas - como paneles, formularios y visualizaciones de datos - desde servidores MCP a aplicaciones host como Claude y ChatGPT.
Crecimiento del ecosistema
A mediados de 2026, se informó que más de 10,000 servidores MCP estaban desplegados en producción, con los SDK del protocolo descargados más de 97 millones de veces al mes. Este crecimiento explosivo fue impulsado en parte por el respaldo de OpenAI y la adopción más amplia por parte de la comunidad de IA.
MCP puede integrarse con Microsoft Semantic Kernel y Azure OpenAI. Los servidores MCP pueden desplegarse en Cloudflare. En abril de 2026, la AAIF celebró la Cumbre de Desarrollo MCP América del Norte en la ciudad de Nueva York, atrayendo aproximadamente 1,200 asistentes. Ese mismo mes, la plataforma Headless 360 de Salesforce comenzó a enrutar interacciones de clientes y agentes a través de MCP; a finales de mayo, Salesforce informó que se habían procesado 4.5 millones de llamadas MCP desde el lanzamiento.
La adopción por parte de OpenAI también influyó en el desarrollo de tecnologías de IA agéntica. A medida que más empresas se estandarizaron en MCP, el ecosistema de herramientas y servicios creció rápidamente, creando efectos de red que beneficiaron a todos los participantes.
Evolución del protocolo
El 28 de julio de 2026, los mantenedores de MCP finalizaron una revisión importante de la especificación, descrita por el miembro del personal técnico de Anthropic, David Soria Parra, como el cambio más sustancial al protocolo desde la adición de la autorización. La revisión elimina el seguimiento de sesiones a nivel de protocolo, haciendo que MCP sea sin estado en la capa de protocolo: la información sobre la versión del protocolo, la identidad del cliente y las capacidades se transporta en su lugar en un parámetro _meta con cada solicitud. El cambio acerca el modelo de solicitudes de MCP al de la propia API de Mensajes de Claude de Anthropic.
La revisión también eliminó varias características que habían tenido un uso limitado, incluido el muestreo (que permite a un servidor solicitar una finalización del modelo del cliente) y las raíces (que permiten a los clientes indicar ubicaciones relevantes del sistema de archivos a un servidor); las características eliminadas permanecen funcionales durante un mínimo de doce meses. Algunas funcionalidades previamente centrales, como la característica de Tareas para operaciones de larga duración, se trasladaron fuera del protocolo base y hacia extensiones opcionales. No todos los cambios son compatibles con versiones anteriores, y los servidores que implementan la nueva revisión pueden no interoperar con clientes más antiguos sin una capa de compatibilidad.
Consideraciones de seguridad
MCP ha estado sujeto a varias vulnerabilidades de seguridad, tanto en cómo los modelos manejan la llamada a herramientas como en el propio software de MCP. En abril de 2025, Invariant Labs describió "ataques de envenenamiento de herramientas" en los que instrucciones maliciosas se ocultan en descripciones de herramientas MCP que el modelo de IA puede leer pero los usuarios no pueden ver. La vulnerabilidad proviene de la suposición de que las descripciones de herramientas son confiables. Estos problemas no son específicos de MCP y pueden ocurrir siempre que un LLM tenga acceso a herramientas con entrada no confiable. El envenenamiento de herramientas es una forma de inyección de indicaciones.
También se han encontrado varias vulnerabilidades en el propio software de MCP. En julio de 2025, JFrog reveló CVE-2025-6514, una falla crítica (CVSS 9.6) en mcp-remote, una herramienta que conecta clientes MCP a servidores remotos. La falla permitía que un servidor malicioso ejecutara comandos arbitrarios en la máquina del usuario. La vulnerabilidad afectaba las versiones 0.0.5 a 0.1.15 y se corrigió en la versión 0.1.16.
Estos desafíos de seguridad resaltan la necesidad continua de prácticas de seguridad sólidas en el ecosistema de la IA. A medida que crece la adopción de MCP, también aumenta la importancia de abordar las vulnerabilidades y garantizar que el estándar siga siendo seguro para un uso generalizado.
Legado
La adopción de MCP por parte de OpenAI en marzo de 2025 es ampliamente considerada como el momento en que el protocolo se convirtió en el estándar de la industria para la integración de herramientas de IA. La decisión reflejó un cambio más amplio hacia los estándares abiertos en la industria de la IA y allanó el camino para una mayor interoperabilidad entre los sistemas de IA de diferentes proveedores.
El movimiento también tuvo implicaciones para la posición competitiva de OpenAI. Al adoptar MCP, OpenAI reconoció el valor de la colaboración y la estandarización, incluso mientras continuaba desarrollando tecnologías propietarias. Este equilibrio entre apertura y competencia se ha convertido en una característica definitoria del panorama moderno de la IA.