Què és MCP, i per què de sobte totes les eines d'IA el parlen?
Durant gran part de l'última dècada, connectar un model d'IA a les eines de l'empresa volia dir una integració a mida per a cada parella. El Model Context Protocol, l'estàndard obert que Anthropic va presentar el novembre de 2024, ho va substituir per un sol connector que encaixa a tot arreu — i OpenAI, Google i Microsoft l'han adoptat des d'aleshores. Així funciona de debò, i una llista de comprovació real abans de connectar-ne un a les dades del vostre equip.
Obriu l'aplicació d'escriptori de Claude i demaneu-li que revisi les pull requests obertes del vostre equip, i simplement ho pot fer. No perquè Anthropic hagi integrat GitHub dins de Claude. Perquè en algun lloc — el vostre equip d'IT, un proveïdor, un desenvolupador a GitHub — algú va escriure un petit programa que parla un protocol anomenat MCP, i Claude ja sap parlar amb qualsevol cosa que el parli. Ara passa el mateix amb ChatGPT, Gemini de Google i Microsoft Copilot. Aquesta convergència, més que qualsevol llançament d'una sola funció, és la raó per la qual MCP s'ha convertit en allò per al qual gairebé tots els proveïdors d'IA han dedicat l'últim any a construir suport.
Què és MCP, de debò
MCP vol dir Model Context Protocol. Anthropic el va dissenyar i va publicar en codi obert l'especificació, juntament amb els primers SDK, el 25 de novembre de 2024. Els materials de llançament descrivien la idea amb una analogia que va quedar: penseu en MCP com un port USB-C per a aplicacions d'IA — un estàndard de connector físic en lloc d'un cable diferent per a cada accessori. En el llançament, Anthropic va anomenar els primers adoptants que ja estaven incorporant suport MCP als seus propis productes, incloses les empreses de programari empresarial Block i Apollo, i els creadors d'eines per a desenvolupadors Zed, Replit, Codeium i Sourcegraph. L'aplicació d'escriptori de Claude va sortir, el mateix dia, amb la capacitat d'executar servidors MCP localment a l'ordinador d'una persona.
El problema que resol: N eines per M fonts de dades
El problema que MCP resol té un nom que els enginyers fan servir amb naturalitat: el problema d'integració N per M. Imagineu que una empresa fa servir cinc eines d'IA que han d'actuar sobre les dades de l'empresa — Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor i un bot intern de suport — i que aquestes dades viuen en vuit llocs: Slack, GitHub, una base de dades Postgres, Salesforce, Notion, Google Drive, Jira i una API interna. Sense un protocol compartit, connectar cada eina a cada font d'una manera útil exigeix fins a quaranta integracions separades — cinc per vuit — cadascuna amb el seu esquema d'autenticació, la seva gestió d'errors i el seu impost de manteniment cada vegada que una d'aquestes API canvia de forma. Afegiu una sisena eina d'IA i la xifra puja a quaranta-vuit. A la pràctica, ningú no va construir les quaranta. Cada proveïdor d'IA va construir el grapat que va considerar que valia el temps d'enginyeria, i la resta va quedar manual: copiar, enganxar, tornar a explicar, repetir.
MCP converteix la multiplicació en suma. Una empresa que vol que Claude llegeixi la seva base de dades Postgres no construeix un connector Postgres específic per a Claude. Construeix — o reutilitza un que algú altre ja ha publicat — un servidor MCP que exposa Postgres, i aquest servidor funciona amb Claude, ChatGPT, Gemini o qualsevol altre agent compatible amb MCP sense més codi. La llista pròpia d'Anthropic, en el llançament, anomenava servidors preconstruïts per a Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres i una eina d'automatització del navegador anomenada Puppeteer. El punt no era mai que Anthropic els construís tots. Era que qualsevol ho podia fer, i el catàleg de servidors disponibles ha crescut molt més enllà del que una sola empresa podria dotar de personal.
Com funciona el protocol, de debò
Si en traiem el marc, MCP és un protocol client-servidor força planer, deliberadament poc glamurós per disseny. Defineix tres rols. Un Host és l'aplicació que una persona obre de debò — Claude Desktop, un IDE com Cursor, l'aplicació ChatGPT. El Host incorpora un MCP Client, que obre una connexió directa i amb estat cap a un MCP Server — un petit programa que exposa un sistema concret: una base de dades, una eina de tiquets, un sistema de fitxers, una API interna. El client i el servidor intercanvien missatges amb format JSON-RPC 2.0, un format lleuger de crida a procediments remots ja habitual a la infraestructura existent, per un de dos transports: stdio, quan el servidor és un programa que s'executa localment a la mateixa màquina, o Streamable HTTP, quan és un servei allotjat que s'executa en un altre lloc.
El que un servidor pot exposar es redueix a tres primitives. Les Tools són funcions que el model pot cridar per fer una acció — create_task, run_query, send_message — i el model decideix quan cridar-ne una segons la conversa. Els Resources són context de només lectura que el Host pot incorporar i lliurar al model sense que aquest hagi de demanar-ho — el contingut d'un fitxer, un esquema de base de dades, un tiquet de suport. Els Prompts són plantilles reutilitzables que l'usuari dispara — un «resumeix aquest fil» o «redacta una actualització d'estat» preparat que una persona invoca explícitament, en lloc d'alguna cosa que el model decideix fer pel seu compte. Un servidor ben construït és explícit sobre quina de les tres ofereix per a una capacitat donada, perquè aquesta distinció és exactament el que determina si una eina d'IA connectada pot mirar alguna cosa o canviar-la.
Qui més el va adoptar, i quan
Els primers mesos de MCP van ser un projecte només d'Anthropic. Això va canviar de pressa, i d'una manera realment inusual en la IA: competidors directes van convergir en el protocol d'una sola empresa en lloc de publicar el seu. OpenAI va afegir suport MCP al seu Agents SDK el març de 2025, i va permetre als desenvolupadors connectar fluxos d'agents a qualsevol servidor MCP en lloc de construir integracions d'eines a mida i específiques d'OpenAI. El mes següent, Google DeepMind va confirmar que Gemini i el seu propi kit de desenvolupament d'agents també suportarien MCP — un moviment que Google va aparellar amb el seu propi protocol complementari, Agent2Agent, pensat perquè agents independents es coordinin entre ells en lloc de fer-ho amb eines. Al maig de 2025, Microsoft havia portat suport MCP natiu a Windows 11 a través del que anomena Windows AI Foundry, amb suport també dins de GitHub Copilot i Copilot Studio.
Cap d'aquestes quatre empreses no coincideix en gaire quan es tracta d'arquitectura de models, preus o estratègia de plataforma. Les quatre envien ara productes que parlen el mateix protocol per connectar un agent a una eina. Això és prou rar en aquesta indústria per ser la història de debò — més que qualsevol funció individual que MCP faci possible.
Per què això és una qüestió de confiança, no només de canonades
Aquesta convergència és realment útil, i és també exactament per què MCP mereix escrutini en lloc de confiança cega. Un protocol que fa trivial que un agent es connecti als sistemes de la vostra empresa és un protocol que fa trivial que una connexió mal construïda o mal configurada arribi a aquests mateixos sistemes. MCP en si no ho impedeix. L'especificació defineix com parlen un client i un servidor — no diu res sobre qui pot concedir una connexió, què pot tocar aquesta connexió, o si algú se n'adonarà si alguna cosa va malament. Aquestes eleccions recauen del tot en qui va construir o configurar el servidor o el client concret que teniu al davant. Alguns proveïdors construeixen tot això amb cura. D'altres no ho construeixen gens, i el protocol no els aturarà.
MCP és un protocol de cable, no un sistema de control d'accés. Estandarditza com un agent demana a una eina que faci alguna cosa. Si aquesta petició està acotada, registrada i és revocable és una decisió que algú va prendre — o no — a sobre.
Una llista de comprovació abans de connectar-ne un
Abans que el vostre equip connecti un servidor MCP — sigui el producte d'un proveïdor, una eina de codi obert que algú va trobar a GitHub, o alguna cosa construïda a casa — sis preguntes separen una connexió governada d'una porta oberta. Cap no exigeix llegir l'especificació. Només exigeixen que algú pregunti abans de clicar aprovar, i que llegeixi de debò la resposta que torna la pantalla de connexió.
| Pregunteu això | Com es veu el que és bo | Compte amb |
|---|---|---|
| Quins àmbits o Tools demana? | Detallat Una llista concreta i amb nom que podeu llegir abans d'aprovar — «crear tasques, llegir missatges d'aquest canal». | General «Accés complet al compte» sense una llista detallada del que pot fer de debò. |
| És de només lectura, o pot escriure i actuar? | Separat Accés de lectura per defecte; qualsevol acció que canviï dades necessita la seva pròpia concessió visible. | Agrupat Accés d'escriptura inclòs automàticament, sense manera de saber quina capacitat fa què. |
| És per persona o compartit per tot l'equip? | Per persona Cada persona inicia sessió amb el seu propi compte; l'agent només pot veure el que aquella persona pot veure. | Compartit Una sola clau d'API o compte de servei usat per tot l'equip, que esquiva els permisos individuals. |
| Hi ha un registre d'auditoria del que ha fet? | Registrat Cada crida a una Tool queda registrada — qui la va connectar, què va tocar i quan. | Sense registre Cap registre més enllà del que la pròpia eina d'IA tria explicar-vos que va passar. |
| Es pot revocar a l'instant? | Immediat Un interruptor, efectiu de seguida, des d'una pàgina de configuració que controleu. | Endarrerit Revocar-lo exigeix un tiquet de suport, una trucada al proveïdor, o no és possible en absolut. |
| Revocar-lo trenca alguna altra cosa? | Aïllat Acotat a aquella única connexió; apagar-lo només afecta allò. | Entremesclat Comparteix una credencial amb altres eines, de manera que revocar-ne una en trenca silenciosament tres més. |
Com es veu de debò una connexió ben construïda
La pròpia configuració MCP de FabricLoop és una resposta concreta a aquesta llista — no perquè sigui inusual, sinó perquè cada peça encaixa directament amb una de les sis preguntes de dalt, i val la pena anomenar la mecànica real en lloc de la versió de màrqueting. FabricLoop funciona en els dos rols alhora: és un servidor MCP al qual es connecten eines externes, de manera que Cursor, Claude o ChatGPT poden crear una tasca, afegir un comentari o llegir una nota amb els permisos propis de FabricLoop d'una persona concreta — i és un client MCP que es connecta cap enfora, de manera que un canal pot incorporar l'aplicació MCP d'un proveïdor, com GitHub o Linear, i fer-hi @mention com si fos un company d'equip.
Cada connexió, en qualsevol direcció, comença amb una persona, no amb un espai de treball. Connectar un client extern com Cursor obre una pantalla de consentiment OAuth a app.fabricloop.com/oauth/consent, on aquella persona tria un espai de treball i aprova les Tools concretes que el client demana — el client només pot actuar després amb els àmbits concedits en aquella pantalla, sota els permisos d'aquella única persona, mai un compte de servei compartit. La direcció inversa funciona igual: un administrador pot activar l'aplicació MCP d'un proveïdor per a tot l'equip, però cada persona encara completa el seu propi inici de sessió abans que funcioni per a ella, i un administrador pot posar aquella aplicació en mode de només lectura o restringir-la a una llista permesa de Tools concretes en lloc de tot el que el proveïdor exposa.
Cada client connectat apareix en una pantalla de configuració al costat d'un control de Revocar que el desconnecta immediatament — la pàgina de la pròpia persona, no un tiquet de suport. Als plans Enterprise, aquesta activitat — incloses les concessions MCP i el que un agent connectat va fer de debò — queda en un registre d'auditoria que un equip de seguretat pot revisar sota demanda, en lloc de captures de pantalla extretes d'un fil de xat després dels fets.
Res d'això no és enginyeria exòtica. És un conjunt petit i deliberadament poc glamurós de decisions, repetides amb constància: acotar-ho, lligar-ho a una persona, registrar-ho, fer-ho revocable sense danys col·laterals. És el mateix argument que aquest lloc fa sobre Legibility en un sentit més ampli — un accés que es pot anomenar, registrar i revocar guanya un accés sobre el qual ningú no ha de pensar — i MCP només ho lliura quan algú ho construeix així. El protocol fa estàndard la canonada. No fa automàtica la governança.
La decisió que importa de debò
MCP no desapareixerà, i objectar-hi en aquest punt és una mica com objectar a l'USB. Tots els grans proveïdors de models l'envien ara, la llista de servidors disponibles continua creixent, i un agent que no pot arribar a les vostres eines és, per a la major part del treball real, un agent que no pot fer gaire. La decisió interessant no és si deixar que una eina d'IA es connecti als vostres sistemes — cada cop més, alguna versió d'aquesta decisió ja s'està prenent per vosaltres, una integració cada vegada, a mesura que eines que el vostre equip ja fa servir afegeixen suport MCP en silenci sota una funció on heu clicat sense llegir la lletra petita. La decisió que encara és vostra de debò és què comproveu abans de clicar aprovar.
MCP va estandarditzar com un agent d'IA demana a una eina que faci alguna cosa. No va fer res per estandarditzar si aquesta petició és segura de concedir — aquesta part continua sent, i continuarà sent, una decisió de la persona que clica «aprovar».