MCP proporciona una interfaz común que permite a las aplicaciones de IA acceder a diversas fuentes de datos y herramientas de manera estandarizada, eliminando la necesidad de integraciones personalizadas para cada combinación de aplicación y fuente de datos. Esta estandarización facilita la interoperabilidad y reduce la complejidad en el desarrollo de soluciones de IA.^[3]​

Su arquitectura se basa en una estructura cliente-servidor que incluye los siguientes componentes:^[4]​

• Hosts MCP: Aplicaciones de IA, como clientes de chat o entornos de desarrollo integrados (IDEs), que requieren acceso a datos a través de MCP.
• Clientes MCP: Interfaces que mantienen conexiones individuales con servidores MCP para facilitar la comunicación.
• Servidores MCP: Programas que ofrecen capacidades específicas a través del protocolo estandarizado, exponiendo datos y funcionalidades a los clientes MCP.
• Fuentes de Datos Locales: Bases de datos, archivos y servicios locales que contienen información relevante.
• Servicios Remotos: APIs o servicios externos a los que los servidores MCP pueden conectarse para ampliar sus funcionalidades.

Esta estructura modular permite una integración más sencilla y escalable entre las aplicaciones de IA y diversas fuentes de datos y herramientas.

MCP se construye alrededor de tres primitivas esenciales que los servidores MCP proporcionan^[5]​

• Recursos: Objetos de datos que pueden ser referenciados y recuperados, como documentos, imágenes o esquemas de bases de datos.
• Prompts: Plantillas diseñadas para generar interacciones efectivas con el modelo de lenguaje, optimizadas para tareas o dominios específicos.
• Herramientas: Funciones que el modelo de lenguaje puede ejecutar para realizar acciones como consultar una base de datos, llamar a una API o procesar datos.

Estas primitivas facilitan la interacción estructurada y eficiente entre los modelos de lenguaje y las fuentes de datos o herramientas externas.

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