Text redactat en basc i traduït automàticament per Elia i sense revisió posterior. MOSTRA L’ORIGINAL

MCP: Protocol estàndard per a connectar sistemes d'intel·ligència artificial al món

Per a poder fer coses més avançades que ser mers bots, els sistemes de IA necessiten connectar-se al món per a buscar informació o actuar d'altres maneres. Depenent de la funció que tingui el sistema, aquest haurà de connectar-se a sistemes externs molt diversos. Implementar connexions i anomenades a cadascun d'aquests sistemes i orquestrar-los complica molt el seu desenvolupament. Doncs bé, per a això s'ha creat el Model Context Protocol o protocol MCP, amb la finalitat que els models de IA puguin utilitzar qualsevol sistema extern de manera única estàndard.

Igor Leturia Azkarate

En el número anterior expliquem què són els sistemes RAG. Per a millorar la precisió dels bots basats en LLM o grans models lingüístics (especialment en temes molt especialitzats o d'actualitat), abans de fer la pregunta al LLM, es realitza una cerca (en Internet, en els documents de la nostra empresa...) Mitjançant una anomenada a una API es passen a la LLM les pàgines o documents que són el primer resultat dient: “Respon a aquesta pregunta de l'usuari basant-te en els continguts d'aquests documents”. Com es veu, en un sistema RAG hi ha una capa per sobre del LLM que té el poder de cridar a una API.

Si el sistema RAG només necessita realitzar una cerca en una col·lecció, haurà d'implementar una anomenada API. Però si consultarà més d'una col·lecció, llavors caldrà implementar anomenades a diverses API, i el treball s'afegirà i es complicarà. A més, és possible que hagis de decidir per pregunta quina font consultar o veure per resultat si és necessari realitzar més cerques, en la mateixa font o en una altra... Pot ser realment complex programar aquesta capa sobre un sistema RAG; si la lògica no és molt superficial, sovint no és fàcil fer això com un programa d'ordinador.

MCP: l'estàndard perquè els bots tinguin accés al món

Doncs bé, el protocol MCP es va crear per a facilitar aquest tipus de situacions. Les sigles signifiquen Model Context Protocol, indicant que és un protocol per a donar context als models. Els sistemes de IA basats en LLM ofereixen una interfície universal única per a la consulta d'API. Va ser creat per l'empresa Anthropic (Claude LLM i fundador del bot) al novembre de 2024, però al desembre de 2025 va deixar en mans de l'Agentic AI Foundation, entitat a càrrec de la Fundació Linux, la propietat i el desenvolupament futur del protocol. Amb el temps tots els proveïdors de bots (OpenAI, Google, Microsoft...) han passat a utilitzar-ho i impulsar-ho, i es pot dir que és l'estàndard que tots utilitzen avui dia.

Així, les API que estan destinades a ser utilitzades pels sistemes AA superposen actualment una capa d'un servidor MCP. El protocol MCP permet preguntar a aquest servidor quines funcions posa accessibles, amb quins paràmetres i de quin tipus, i quin tipus de resultats retorna. I després se li pot dir que executi una d'aquestes funcions amb els paràmetres desitjats i es rebrà el resultat.

Simplificant l'orquestració de sistemes RAG complexos

El funcionament d'un sistema RAG com l'esmentat anteriorment, utilitzant el protocol MCP, seria el següent: es pregunta a cada servidor MCP disponible i que es desitja utilitzar sobre les funcions, paràmetres i resultats que té, i després es diu al LLM: “Respon a aquesta pregunta de l'usuari i per a això pots realitzar cerques en les següents fonts amb diferents funcions en cadascuna d'elles”. Llavors el LLM decideix en quines fonts poden estar els documents vàlids per a la pregunta, li diu al sistema a quin MCP ha de realitzar les crides de quines funcions i amb quins paràmetres, i quan rep el resultat decideix si realitzarà més cerques o si ja té suficient informació per a respondre a l'usuari.

Com es veu, l'únic avantatge del protocol MCP no és que estalvia el treball d'implementar diferents API. Quan existeixen diverses fonts per a diferents tipus de cerques, la tasca a realitzar pot ser complexa. La seva lògica pot ser difícil o costosa o impossible d'implementar en un programa informàtic.

En el seu lloc, les seleccions de fonts i altres decisions es deixaran en mans del LLM, i el propi sistema RAG es converteix en una cosa molt simple i bastant general: Ha de saber realitzar anomenades al protocol MCP, i al principi preguntarà als servidors MCP quines són les seves funcions, paràmetres, etc., després per cada pregunta de l'usuari només haurà de passar una instrucció genèrica sempre igual a la que hem vist al LLM, a continuació realitzar les crides sol·licitades pel LLM als servidors MCP fins que aquest digui que ja té la resposta i, per a finalitzar, passar la resposta a l'usuari. No haurem de programar aquesta complicada lògica que seria difícil o impossible de programar, i és precisament el LLM que està per fer aquest tipus de coses el que farà l'orquestració dels servidors MCP.

Més enllà de la cerca

En els exemples utilitzats en aquest article per a explicar què és MCP, tots els servidors MCP han estat per a buscar informació. De fet, els sistemes RAG complexos són un dels casos en els quals MCP és útil. Havíem vist abans el que són els sistemes RAG i els serveis MCP que s'utilitzen en aquests casos són únicament de cerca.

Però la veritat és que els servidors que es poden posar a disposició a través del protocol MCP no són només de cerca i consulta. Per contra, es poden i es realitzen servidors MCP que poden executar tot tipus d'accions: consultar i escriure correu electrònic, reservar vols i hotels, realitzar compres en una botiga en línia, moure els carros del nostre magatzem robotitzat, interactuar amb els magatzems de codi... En l'actualitat existeixen MCPs de tota mena disponibles. I podem fer-los nostres, per a accedir a la nostra documentació, per a interactuar amb el nostre ordinador...

Els sistemes que utilitzen servidors MCP que ofereixen coses més enllà de la cerca són agents AA. Aquest és un terme que probablement has escoltat últimament, veritat? És un tema que està de moda, sens dubte. En el pròxim número parlarem de què són, com funcionen i quins són els seus avantatges i problemes.