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Servidor MCP vs Herramientas vs Habilidad de agente

Servidores MCP, uso de herramientas y habilidades de agente: entendiendo las capas del desarrollo moderno de IA

Guamian

Product & Design

11/20/2025

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El desarrollo nativo de IA se acelera y cada vez más ingenieros integran herramientas como Claude, Cursor y extensiones de IA para VS Code en sus flujos de trabajo. Pero la confusión es frecuente:

¿Qué es exactamente un servidor MCP?
¿En qué se diferencian las herramientas MCP del servidor?
Cuando hablamos de uso de herramientas, ¿a qué nos referimos?
¿Qué es una habilidad de Claude Code y cómo encaja en todo esto?
¿Cuándo deberías usar cada una?
¿Cómo funcionan estas capas juntas para tareas reales de ingeniería?

Este artículo ofrece una explicación clara y práctica de estos tres conceptos, sus límites y cómo forman la próxima generación del desarrollo de software.

MCP: Tres componentes, un protocolo

MCP (Model Context Protocol), creado por Anthropic, es una manera estandarizada para que los modelos de IA accedan a recursos externos, APIs, herramientas, bases de datos o sistemas internos.

Hay tres elementos principales:

Servidor MCP: Un servicio backend que expone capacidades a clientes de IA
Herramientas MCP: Las acciones concretas que el servidor pone a disposición
Proveedores MCP: Integraciones como Claude Desktop, Cursor, extensiones para VS Code

Y fuera de MCP, pero a menudo confundido con él:

Habilidad de Claude Code: La inteligencia de programación integrada de Claude dentro de los IDEs

Comprender estas capas te ayuda a diseñar mejores flujos de trabajo de IA.

¿Qué son las herramientas? (Uso general de herramientas en IA)

Antes de hablar de herramientas MCP o habilidades de Claude Code, ayuda entender qué significa “herramientas” en el mundo de la IA.

En los sistemas modernos con LLM, las herramientas son:

Operaciones externas a las que un modelo de IA puede llamar para hacer algo en el mundo real, más allá de la generación de texto.

Le dan al modelo agencia. Una herramienta puede ser casi cualquier cosa:

un endpoint de API
una consulta a base de datos
una operación de sistema de archivos
una acción de navegador
ejecutar código
enviar un email
crear un usuario
interactuar con recursos en la nube
llamar una función de LLM

Cuando el modelo decide llamar a una herramienta, sale del puro lenguaje y realiza una acción con impacto real.

Por qué existen las herramientas

Las herramientas existen porque los modelos solo de texto llegan a su límite rápidamente.

Un modelo puede explicar cosas, razonar sobre un problema o escribir código, pero no puede realmente afectar tus sistemas. No sabe cómo consultar tu base de datos, cambiar un archivo, llamar una API, desplegar algo en la nube o ejecutar una operación larga de varios pasos.

Una vez que le das al modelo un conjunto de herramientas, estas brechas desaparecen. El modelo gana una manera controlada de interactuar con la infraestructura real, mientras mantienes límites estrictos sobre qué puede hacer y cómo. Las herramientas brindan estructura, seguridad y la capa de ejecución que los modelos solo de texto no pueden ofrecer.

La idea central del uso de herramientas

Una herramienta está definida por un contrato:

Cuando el modelo ve esta definición, puede:

entender para qué sirve la herramienta
razonar cuándo usarla
construir el objeto de entrada
llamar a la herramienta
incorporar la salida en sus pasos siguientes

Las herramientas convierten efectivamente un LLM en un orquestador.

Límites importantes

A menudo se malinterpreta a las herramientas y se piensa que son más poderosas de lo que realmente son. No son una forma de inteligencia, ni contienen reglas de negocio, permisos o lógica de flujo de trabajo. Una herramienta es simplemente una operación pequeña y bien definida a la que el modelo puede llamar, nada más. El comportamiento complejo, como flujos de trabajo multi-paso o toma de decisiones, no viene de la herramienta en sí, sino del modelo encadenando varias herramientas usando su propio razonamiento.

Por qué las herramientas importan en ecosistemas de agentes

Los frameworks modernos de agentes: OpenAI Functions, Claude Tools, MCP, LangChain, todos se construyen bajo el mismo principio: un LLM solo se vuelve realmente útil cuando puede actuar. El lenguaje no basta; el modelo necesita una vía para acceder al mundo real.

Las herramientas son la capa que hace esto posible. Conectan el razonamiento del modelo con las capacidades reales de tu sistema, y lo hacen en un entorno controlado y seguro. Con este puente, la IA deja de ser un generador pasivo de texto y pasa a ser algo más parecido a un operador que puede obtener datos, modificar archivos, coordinar flujos de trabajo o lanzar procesos backend.

Como resultado, el uso de herramientas se ha convertido silenciosamente en el pilar de casi todas las aplicaciones serias de IA hoy en día, desde asistentes en IDEs y automatización backend, hasta copilotos DevOps, automatización IAM, agentes de datos y motores de flujo de trabajo empresarial. MCP se asienta sobre esta evolución al ofrecer un protocolo consistente para exponer estas herramientas, estandarizando cómo los modelos descubren e interactúan con las capacidades reales del sistema.

Servidor MCP: la capa de capacidades backend para IA

Piensa en un servidor MCP como un servicio backend que expone capacidades cuidadosamente definidas a asistentes de IA. En lugar de dar acceso irrestricto a tus sistemas, envuelves las partes que quieres que utilice: APIs internas, lógica de autenticación, operaciones de base de datos, flujos de negocio o comprobaciones de permisos.

En la práctica, una plataforma IAM como Logto podría exponer acciones como:

listar o crear organizaciones
generar tokens para organizaciones u M2M
inspeccionar el acceso de un usuario a una API
leer configuración de la aplicación
generar fragmentos backend seguros basados en la configuración del tenant

El valor de un servidor MCP está en la estructura que brinda sobre estas capacidades.

En lugar de tener integraciones dispersas entre diferentes clientes, todo está detrás de una interfaz bien definida. Esto aporta varias ventajas prácticas:

múltiples clientes de IA pueden reutilizar la misma lógica backend
los límites de seguridad y permisos están en un mismo lugar
mantienes un contrato consistente para cada agente
los sistemas empresariales mantienen un control estricto sobre lo que la IA realmente puede hacer

Por todo esto, los servidores MCP encajan perfectamente en entornos donde la corrección y el control de acceso son importantes: sistemas de identidad, pagos, CRM, DevOps y herramientas internas de administración.

Herramientas MCP: acciones atómicas expuestas a los modelos de IA

En la sección anterior hablamos de herramientas: las herramientas no son servidores; son las acciones individuales dentro de un servidor.

Ejemplo de herramientas:

create_organization
invite_member
list_applications
generate_backend_snippet
inspect_user_access

Las herramientas son:

pequeñas
sin estado
fáciles de llamar para los LLMs
los bloques de construcción de flujos de trabajo más grandes

No mantienen contexto ni políticas de seguridad por sí mismas. Son simplemente las “funciones” expuestas a través de MCP.

Habilidad de Claude Code: La capa de inteligencia del IDE

Las habilidades de Claude Code no forman parte de MCP.

Son las capacidades integradas de Claude dentro de entornos como:

Cursor
Claude Desktop
Editores como VS Code / JetBrains

Ejemplos de habilidades de Claude Code:

leer repositorios completos
aplicar ediciones en múltiples archivos
generar nuevos módulos
depurar logs
refactorizar código
ejecutar tareas en varios archivos

Lo que Claude Code no puede hacer: Las habilidades de Claude Code no pueden gestionar permisos de organización, acceder a datos de tenants, ejecutar flujos de trabajo de negocio seguros, llamar directamente a tu infraestructura interna ni modificar recursos protegidos de producción. Estas limitaciones son precisamente la razón por la que existe MCP.

Visualizando la relación

Resumiendo:

Habilidad de Claude Code = razonamiento de código
Herramientas MCP = acciones
Servidor MCP = capacidades + seguridad + contexto de negocio

Se complementan, no se reemplazan entre sí.

Por qué los servidores MCP se están convirtiendo en el punto de entrada de la IA empresarial

Los servidores MCP resuelven uno de los problemas fundamentales del desarrollo de IA: un modelo no comprende tus sistemas internos a menos que los expongas de forma estructurada y segura. Sin esa capa, el modelo se limita a adivinar, hacer coincidir patrones o generar instrucciones que no puede ejecutar por sí mismo.

Un servidor MCP brinda ese puente faltante. Te da un lugar controlado para exponer funcionalidades internas, bajo tus propios términos, manteniendo los límites de seguridad intactos. Con este esquema, el modelo accede a capacidades reales sin saltarse tu infraestructura o modelo de permisos. En la práctica, un servidor MCP te permite:

exponer funciones backend de forma segura
aplicar autenticación y autorización en cada acción
mantener una interfaz única y consistente para varios agentes de IA
soportar flujos multi-paso sin incrustar lógica en los prompts
permitir que el modelo actúe con poder real, pero siempre dentro de límites definidos

Por eso plataformas IAM como Logto encajan tan bien con MCP.

Conceptos como permisos, tokens, organizaciones, scopes y flujos M2M se traducen directamente en las garantías de seguridad que un servidor MCP está diseñado para hacer valer, convirtiendo la identidad en la columna vertebral de una ejecución de IA segura.

¿Cuándo usar servidor MCP, herramientas o habilidad de Claude Code?

Escenario	Mejor elección
Edición de código multi-archivo	Habilidad de Claude Code
Ejecutar una acción simple	Herramientas MCP
Exponer flujos de trabajo empresariales seguros	Servidor MCP
Integrar capacidades backend internas	Servidor MCP
Construir una funcionalidad producto con IA	Servidor MCP + Herramientas
Permitir que desarrolladores interactúen con infraestructura vía IDE	Habilidad de Claude Code + Servidor MCP
Realizar operaciones de control de acceso / identidad	Servidor MCP

El futuro: Las tres capas trabajando juntas

El sistema de IA más fuerte combinará las tres:

Claude Code para razonamiento y refactorización de código
Herramientas MCP para operaciones atómicas
Servidor MCP para funcionalidad backend segura

Juntos permiten:

Inteligencia en el IDE
Herramientas ejecutables
Capacidades a nivel empresarial

Esta pila convierte a la IA de “un chatbot útil” en:

un operador IAM
un asistente DevOps
un motor de automatización backend
un ejecutor de workflows

Y para plataformas como Logto, se convierte en la capa de distribución natural para identidad y autorización.

Resumen final

Servidor MCP

Un servicio backend que expone capacidades seguras del sistema a la IA.

Herramientas MCP

Acciones atómicas proporcionadas por el servidor. Piénsalas como funciones invocables.

Habilidad de Claude Code

Inteligencia en el IDE que entiende código y realiza ediciones sofisticadas—pero no puede acceder por sí sola a sistemas seguros.

Juntos: la IA entiende tu código (Claude Code), ejecuta acciones precisas (Herramientas) y realiza flujos de trabajo seguros usando tus sistemas internos (Servidor MCP).

Esta es la base de la próxima generación de desarrollo impulsado por IA.

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¿Qué son las herramientas? (Uso general de herramientas en IA)#

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La idea central del uso de herramientas#

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Habilidad de Claude Code: La capa de inteligencia del IDE#

Visualizando la relación#

Por qué los servidores MCP se están convirtiendo en el punto de entrada de la IA empresarial#

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El futuro: Las tres capas trabajando juntas#

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¿Cuándo usar servidor MCP, herramientas o habilidad de Claude Code?

El futuro: Las tres capas trabajando juntas

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