MCP bajo presión: ¿el protocolo de IA sigue valiendo?

Qué es MCP y por qué alguien pide jubilarlo

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a aplicaciones de IA descubrir y usar herramientas, datos y servicios externos a través de una interfaz común, según la especificación oficial recogida por Unite.ai. Lo lanzó Anthropic en noviembre de 2024 y en diciembre de 2025 fue donado a la Agentic AI Foundation, bajo la Linux Foundation.

En un ensayo reciente, el desarrollador Maharshi Patel (maharship.com) sostiene exactamente lo contrario: que MCP fue una solución buena para su momento, pero que los modelos actuales ya lo superaron. Su argumento central tiene tres patas:

Context bloat. Cada servidor MCP expone sus herramientas con un esquema que el modelo tiene que cargar en contexto. Conectar varios servidores infla la ventana hasta que el agente se vuelve lento y caro.
Complejidad heredada. Surgió cuando los LLMs no podían escribir código ni llamar APIs por su cuenta. Hoy, según Patel, los modelos leen el --help de un CLI y componen llamadas a APIs que nunca vieron sin necesidad de un servidor intermediario.
Capa innecesaria. La mayoría de servidores MCP remotos no son más que un envoltorio sobre APIs HTTP y CLIs que ya existen y ya están documentados.

Su conclusión es directa: borrar la mayoría de servidores MCP y dejar que los agentes con acceso a terminal los reemplacen.

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Cloudflare, Google y Microsoft dicen otra cosa

El contraargumento empírico es que los grandes siguen construyendo sobre MCP, pero haciéndolo más eficiente. Cloudflare presentó en septiembre de 2025 su modo "Code Mode" para MCP, una variante que en vez de exponer miles de herramientas sueltas expone solo dos (search y execute) y deja que el LLM escriba código TypeScript contra el SDK de Cloudflare.

Según InfoQ, Cloudflare reportó que esta arquitectura reduce la huella de tokens para interactuar con más de 2.500 endpoints de API de 1,17 millones de tokens a aproximadamente 1.000, una baja cercana al 99,9%. El código generado corre dentro de un Dynamic Worker aislado, sin acceso a filesystem ni variables de entorno, con egress controlado por handlers explícitos. Cloudflare además open-source su SDK dentro de su Agents SDK para que terceros repliquen el patrón.

En la misma línea, SD Times cubrió el lanzamiento del servidor MCP remoto de Cloudflare, que permite desplegar servidores MCP sin depender de un host local, más integraciones con Auth0, Stytch y WorkOS para autorización delegada.

Por el lado de Google, GCN reportó que la compañía publicó un servidor MCP oficial para la Merchant API, con un servicio de documentación asistida y otro de acceso a datos en alpha. El viejo Content API for Shopping se apagó el 18 de agosto de 2026 y los requests ya empiezan a fallar progresivamente desde el 1 de septiembre, lo que empuja a los desarrolladores al MCP de Google como ruta de migración. Google también publicó servidores MCP para Developer Knowledge y Google Pay & Wallet.

Y Microsoft incluyó en su conferencia Visual Studio Live! @ Microsoft HQ 2026 (julio 2026) una sesión específica sobre cómo construir servidores MCP con el C# SDK y conectarlos a Visual Studio, según Visual Studio Magazine.

El diagnóstico de Geeky Gadgets resume la tensión: el MCP tradicional sufre de "context rot" y consumo excesivo de tokens, pero su valor como capa estandarizada de integración sigue siendo útil. La propuesta es complementaria, no sustitutiva: MCP como contrato, code agents como ejecución.

Tres rutas técnicas que tienes hoy para tu agente

La decisión real para un founder no es filosófica, es de ingeniería. Hoy coexisten al menos tres caminos para conectar un agente con servicios externos:

MCP clásico. Servidor con N herramientas, cada una con su esquema JSON-RPC. Es lo más portable entre hosts (Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf). Penaliza contexto si acumulas servidores.
MCP + Code Mode (estilo Cloudflare). El servidor expone un SDK navegable y deja que el LLM escriba scripts que se ejecutan en sandbox. Reduce tokens en órdenes de magnitud y mantiene la portabilidad MCP. Es lo que varios vendors grandes están adoptando.
HTTP directo + CLIs. El agente usa curl, requests, el --help de cada CLI y la negociación de contenido estándar (por ejemplo, el header Accept: text/markdown que ya respetan sitios como documentación técnica). Cero capa intermedia, pero pierdes descubrimiento uniforme y dependes de que cada servicio tenga una API decente.

El propio Patel reconoce que la capa de HTTP, negociación de contenido (Accept: text/markdown) y autenticación estándar ya existe y es madura; lo que falta es estandarizar cómo los agentes se identifican y consumen esas APIs de forma agent-friendly.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás construyendo un producto SaaS con agente IA, este debate te toca directo en tres decisiones:

Si vas a exponer tu producto vía agente. Un servidor MCP propio (idealmente con patrón Code Mode) te coloca en el menú de Claude, Cursor, VS Code y cualquier host que adopte el estándar. Si no lo haces, tu competidor que sí lo haga ocupará esa posición. La ventana está abierta ahora: cuando el mercado se cierre, estarás fuera.
Si consumes APIs externas desde tu agente. No instales un MCP server para cada servicio. Haz el inventario: ¿cuántos agentes tuyos tienen acceso a terminal? Si la respuesta es sí, probablemente puedas borrar varios MCP servers y reemplazar el resto con SDKs en modo Code Mode o con llamadas HTTP directas bien tipadas.
Si vendes a desarrolladores. El header Accept: text/markdown que menciona Patel ya lo respetan varios sitios de documentación técnica, y un ingeniero de Vercel propuso recientemente enviar el Accept-Language con el lenguaje de programación preferido para servir ejemplos específicos (la tienda de Shopify ya lo implementó, según el artículo original). Son micro-mejoras que ahorran tokens por cada request.

Dos acciones concretas para esta semana:

Audita cuántos MCP servers tienes conectados y mide el costo real en tokens por sesión. Si más del 30% del contexto se va en esquemas de herramientas, migra los servidores críticos al patrón Code Mode o reemplázalos por SDKs directos.
Define una política interna de "agent headers" en tus APIs públicas. Aceptar Accept: text/markdown para endpoints de documentación y leer un header tipo X-Agent-Language: python para personalizar respuestas te cuesta poco y te pone adelante de la mayoría de competidores que aún devuelven HTML gigante a un agente que no sabe renderizarlo.

Conclusión

El argumento de Patel es provocador pero parcial: los LLMs actuales sí pueden saltarse MCP en muchos casos, y el context bloat es un problema real. Pero los datos muestran que Cloudflare, Google y Microsoft están apostando por MCP como estándar, no abandonándolo. La respuesta práctica no es jubilar MCP, sinojubilar el patrón MCP ingenuo (miles de herramientas declaradas) y reemplazarlo por Code Mode, SDKs tipados y APIs HTTP agent-friendly. Tu agente no debería elegir entre MCP y no-MCP: debería elegir cuántos intermediarios se justifica pagar entre el modelo y tu servicio.