¿Qué es el MCP y cómo aprovecharlo en SEO? Ejemplos prácticos

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¿Qué es MCP y cómo funciona a nivel técnico?

El Model Context Protocol (MCP) – a veces descrito como “Machine-Callable Plugin” – es un estándar abierto creado por Anthropic en 2024 para conectar modelos de lenguaje (LLMs) con herramientas, datos y servicios externos de forma uniforme. En esencia, MCP actúa como un “conector universal” para IA: provee un “idioma común” que permite a los modelos descubrir y usar recursos externos (denominados servers en MCP) sin necesidad de integrar cada API de forma ad-hoc. Gracias a esto, un modelo como GPT-4 de Azure OpenAI puede extender sus capacidades más allá de su conocimiento entrenado, consultando APIs, bases de datos o ejecutando acciones dinámicas según la necesidad.

Desde el punto de vista arquitectural, MCP sigue un esquema cliente-servidor. Un host MCP es la aplicación de IA o agente que utiliza el modelo (por ejemplo, un chat de Claude o una app basada en Azure OpenAI), la cual inicia conexiones hacia uno o varios clientes MCP internos. Cada cliente MCP actúa como puente hacia un servidor MCP específico, el cual expone ciertas capacidades estandarizadas.La comunicación se realiza mediante mensajes JSON-RPC 2.0 (inspirado en protocolos exitosos como el Language Server Protocol de entornos de desarrollo) para enviar solicitudes y recibir respuestas de forma estructurada.

En este esquema, el servidor MCP define qué herramientas (tools) ofrece – funciones o acciones invocables por el modelo – junto con posibles recursos (datos que se ponen a disposición, como archivos, resultados de consultas, etc.) y hasta plantillas de prompts que el modelo puede usar. El cliente MCP, por su parte, descubre automáticamente las herramientas disponibles y permite que el modelo las invoque cuando la tarea lo requiera.

Arquitectura de MCP (según Anthropic)

El cliente MCP en la aplicación de IA invoca Tools (herramientas), consulta Resources (datos expuestos) e interpola Prompts (plantillas), mientras que el servidor MCP expone esos Tools, Resources y Prompts al cliente.

Las Tools son funciones controladas por el modelo (por ejemplo, buscar información, enviar un mensaje o consultar una base de datos);
las Resources son datos controlados por la aplicación (archivos locales, registros de BD, respuestas de APIs, etc.) que se proveen de forma read-only al modelo;
y los Prompts son plantillas predefinidas (controladas por el usuario o desarrollador) para interacciones comunes del AI (p.ej. formato de respuestas, preguntas sobre documentos, etc.).

Esta separación permite que el modelo utilice acciones y datos externos de manera consistente y segura, recibiendo las respuestas del servidor MCP y combinándolas en su razonamiento.

Una característica nueva: Interacciones bidireccionales

Un aspecto técnico clave es que MCP soporta interacciones bidireccionales y mantenidas en contexto. A diferencia de los plugins tradicionales de modelos (ej. plugins de ChatGPT) que suelen ser una llamada API aislada por consulta, MCP permite que el modelo y la herramienta intercambien información en múltiples pasos dentro de una misma sesión.

Por ejemplo, una herramienta expuesta vía MCP puede requerir autenticación inicial y luego responder a varias peticiones del modelo durante una conversación, manteniendo estado si es necesario. Además, al ser un estándar agnóstico del proveedor, cualquier modelo o plataforma (Azure OpenAI, Claude, LLaMA, etc.) podría implementar soporte a MCP.

Esto significa que un mismo plugin o servidor MCP puede servir a distintos asistentes de IA sin modificaciones, favoreciendo la interoperabilidad en el ecosistema. De hecho, en pocos meses MCP ganó enorme tracción: para febrero de 2025 existían más de 1000 conectores comunitarios (servers MCP) creados para diferentes aplicaciones y datos, lo que indica que la industria lo ve como el posible estándar de facto para ampliar el contexto de los modelos (un paralelismo a cómo HTTP estandarizó el acceso a recursos web o cómo ODBC estandarizó la conexión a bases de datos).

Casos de uso de MCP relevantes para SEO

La capacidad de un modelo de IA de conectarse dinámicamente a fuentes de datos y servicios externos resulta sumamente útil en SEO técnico. Un asistente de IA potenciado con MCP puede realizar tareas avanzadas de SEO que combinan el análisis lingüístico del modelo con datos frescos y acciones automatizadas. A continuación, exploramos algunos casos de uso importantes:

Crawling inteligente y auditorías técnicas automatizadas

Una aplicación es el crawling o rastreo inteligente de sitios web para auditorías SEO. Tradicionalmente, un SEO técnico utiliza crawlers (como Screaming Frog, Sitebulb u otros) para recorrer un sitio y detectar problemas (links rotos, meta-etiquetas faltantes, tiempos de carga, etc.). Con MCP, un modelo de IA puede orquestar este proceso: por ejemplo, invocando una herramienta de crawler web a través de un servidor MCP, obtener la estructura y datos de las páginas, y luego analizar los resultados con su capacidad lingüística.

Existen ya conectores MCP que integran servicios de scraping y crawling – por ejemplo, la plataforma Apify expone sus actors (rastreadores web, scrapers) mediante servidores MCP utilizables por agentes de IA). Un agente SEO podría decirle al modelo: “Recorre mi sitio y enumera las páginas con problemas de indexación”, y el LLM mediante MCP llamaría al crawler para obtener los datos y seguidamente generaría un informe textual con los hallazgos.

Este crawling on-demand impulsado por IA permite auditorías técnicas rápidas y personalizadas, donde la IA no solo recopila los datos sino que también los interpreta, resumiendo por ejemplo: “Encontré 5 páginas con etiquetas <title> duplicadas y 12 URLs que devuelven error 404; aquí están los detalles…”. Todo esto ocurre sin intervención manual en la recolección de datos, ya que la IA aprovecha el crawler como una herramienta plugin.

Análisis automatizado de SERPs y competencia

Otro caso de uso es la investigación de resultados de búsqueda (SERP) y análisis de la competencia. Un SEO puede preguntar al modelo cosas como: “¿Qué páginas posicionan en el top 5 para ‘mejores smartphones 2025’ y qué características comunes tienen?”.

Con MCP, el modelo podría invocar una herramienta que realice una consulta a Google (vía una API o scraper de SERP) y obtenga los resultados en tiempo real. De hecho, ya existen servidores MCP que permiten usar Google Search dentro de flujos de IA, devolviendo resultados y extractos en formato manejable.

El LLM tomaría esos resultados, posiblemente llamaría a otra herramienta para visitar cada URL y extraer ciertos elementos (títulos, headings, estructuras), y luego sintetizaría un análisis: por ejemplo, detectar que todos los resultados mencionan “2025” en el título y contienen comparativas de especificaciones, sugiriendo que ese tipo de contenido funciona. Este SERP analysis automatizado ahorra tiempo a los profesionales al obtener insight competitivo al instante. Incluso puede detectar brechas: “Ninguno de los resultados actuales tiene un video incorporado; podrías aprovechar eso añadiendo contenido multimedia”, recomendación que surge de comparar dinámicamente información de la SERP.

Además de búsquedas web, un agente SEO con MCP puede integrar herramientas de terceros para datos de competencia: por ejemplo, conectar con la API de Ahrefs o SEMrush para obtener métricas de backlinks o keywords de competidores. De hecho, algunos conectores MCP experimentales ya permiten invocar acciones de Ahrefs (como obtención de keywords o perfiles de enlace) dentro de flujos de IA.

Imaginemos pedir: “Compárame la autoridad de dominio de mi sitio vs. los 3 primeros competidores” – la IA podría usar una herramienta de Ahrefs vía MCP para obtener esos datos y luego presentarlos en una tabla o con conclusiones textuales. En resumen, MCP habilita un análisis SEO competitivo multi-fuente realizado por la IA: consultando motores de búsqueda, scrapers y APIs SEO en tiempo real, para entregar conclusiones accionables al profesional.

Contenido programático y dinámico con datos actualizados

La generación de contenido dinámico es otro frente donde MCP brilla para SEO. Muchos sitios crean contenido programáticamente (como descripciones de productos, páginas locales, informes periódicos) donde combinar texto con datos actuales es crucial. Un LLM tradicional, limitado a su conocimiento entrenado, no podría insertar datos que cambiaron tras su fecha de corte. Sin embargo, mediante MCP, el modelo puede llamar a fuentes de datos actualizadas durante la generación.

Por ejemplo, un e-commerce podría tener un servidor MCP conectado a su base de datos de productos o a una API de stock/precios; entonces el modelo, al generar la descripción de un producto, puede consultar el precio más reciente o si está en inventario y mencionarlo explícitamente en el texto. Asimismo, podría tirar de una API externa de reseñas para incluir la calificación promedio o el número de opiniones en la descripción.

En el ámbito de contenidos SEO orientados a noticias o tendencias, la IA podría conectarse a un feed de datos (pongamos la API de Twitter/X o Google Trends vía MCP) para obtener las últimas tendencias y generar automáticamente artículos o secciones de contenido que estén siempre actualizados.

Un caso concreto lo ilustra una herramienta mencionada en un blog: “los equipos de marketing pueden conectar MCP a Google Drive, extrayendo guías de marca y datos de campañas para generar contenido optimizado para SEO (¡como este blog!) en tiempo real” .

Es decir, la IA combina instructivos de estilo y datos frescos de campañas actuales para producir posts o landing pages alineados con la estrategia del momento. Esto es especialmente útil para contenido masivo (páginas geolocalizadas, descripciones para miles de ítems, etc.), donde la IA, asistida por MCP, genera textos únicos para cada instancia incorporando datos específicos de cada ciudad o producto en ese instante.

Por ejemplo: “Genera páginas de pronóstico del tiempo SEO-friendly para cada provincia, usando los datos meteorológicos de hoy” – el modelo puede consultar una API meteorológica para cada provincia a través de MCP y volcar esa información en textos con formato consistente. Así se obtiene contenido relevante y actualizado automáticamente, algo que mejora la experiencia del usuario y potencialmente el posicionamiento, evitando contenido obsoleto.

Integración de datos de Search Console y analítica para insights SEO

Un área crítica para SEO es analizar datos de rendimiento (clicks, impresiones, CTR, rankings) y detectar oportunidades o problemas. MCP facilita que un asistente de IA se conecte directamente a fuentes como Google Search Console (GSC), Google Analytics u otras plataformas de analítica SEO para obtener esos datos y dar respuestas basadas en ellos.

Ya existe, por ejemplo, un MCP server de Google Search Console desarrollado por la comunidad que conecta GSC con Claude AI, permitiendo a profesionales SEO consultar sus datos mediante lenguaje natural. Con esta integración, uno puede literalmente “conversar” con los datos de Search Console: “Muéstrame las 10 consultas con más impresiones pero CTR bajo en el último mes para mi sitio, e indica qué podría mejorar”.

La IA, a través de MCP, usaría la herramienta get_search_analytics del conector de GSC para traer las consultas y métricas solicitadas, luego las analizaría identificando las oportunidades de mejora (quizá detectando que ciertas palabras clave tienen mucho volumen pero el título de la página no las refleja bien, etc.). El resultado sería una respuesta del estilo: “Estas son las consultas con muchas impresiones y CTR < 2%: … Sugerencia: mejorar los meta títulos para incluir esas frases podría aumentar el CTR”.

Del mismo modo, dicha integración soporta consultas complejas como inspeccionar URL individuales (“¿Está indexada la página X y cuándo fue el último rastreo?”), gestionar sitemaps (“Envía un sitemap nuevo”), o combinar múltiples datos. La herramienta de GSC vía MCP mencionada expone funciones para listar propiedades, ver detalles de páginas, hacer inspecciones masivas, etc., todo accesible mediante chat. Incluso permite visualizaciones: al pedir tendencias de clics, la IA puede retornar un pequeño gráfico ASCII o descripción de la tendencia en el periodo consultado.

Esta clase de análisis integrado acelera la obtención de insights: el SEO advanced no tiene que exportar datos a Excel y filtrarlos manualmente; en cambio, pide un análisis al asistente y éste combina su inteligencia con la data real de la herramienta para entregar resultados y interpretarlos. En suma, MCP habilita una analítica SEO conversacional: consultamos a la IA sobre nuestro rendimiento orgánico o datos de rastreo, y ésta responde con datos actualizados de las herramientas oficiales (Search Console, Analytics, Ahrefs, etc.) ya digeridos en conclusiones estratégicas.

MCP para programadores SEO

Para los SEOs técnicos y programadores interesados en aprovechar MCP, es importante entender cómo implementarlo en la práctica. Afortunadamente, MCP fue concebido con la desarrollabilidad en mente: Anthropic ha liberado SDKs oficiales en varios lenguajes (Python, JavaScript/TypeScript, Java, Kotlin, C#), lo que permite construir o utilizar servidores MCP fácilmente en el entorno preferido. Podríamos abordar por ejemplo cómo crear un pequeño conector MCP o utilizar uno existente para resolver una tarea típica.

Un ejemplo práctico podría ser integrar Google Search Console vía MCP (como el caso anterior). Imaginemos tener que desarrollar un MCP server que use la API oficial de GSC para extraer datos:

Con el SDK de Python, por ejemplo, definiríamos las herramientas que expondrá el servidor (usando decoradores o métodos provistos por la librería, p. ej. @mcp.tool en Python para registrar una función como herramienta).
Esa función podría llamarse get_search_analytics(site, start_date, end_date) y en su implementación interna realizar la solicitud a la API de GSC y retornar los datos formateados.
Tras implementar las herramientas deseadas (otra podría ser inspect_url(url) para la inspección de indexación), lanzamos el servidor MCP localmente.
Luego, desde el lado del cliente (que podría ser el mismo entorno Python u otra aplicación), conectaríamos este servidor para que el modelo lo aproveche.

Por ejemplo, utilizando el SDK de cliente en Python, podríamos tener un código simplificado así:

from modelcontext import Client  # Supongamos una clase Client en el SDK de MCP
# Conectar con un servidor MCP local (por ejemplo, GSC Server corriendo en localhost:8000)
mcp_client = Client.connect("http://localhost:8000")
# Listar las herramientas disponibles en ese servidor
tools = mcp_client.list_tools()
print("Herramientas disponibles:", tools)
# Llamar a una herramienta del servidor, e.g. obtener analytics de búsqueda
params = {"site": "ejemplo.com", "start_date": "2025-03-01", "end_date": "2025-03-31"}
response = mcp_client.call_tool("get_search_analytics", params)
# 'response' contendrá los datos devueltos por la herramienta (p. ej., top consultas y métricas)
print(response)

Código/pseudocódigo: En este fragmento hipotético, se establece un cliente MCP que se conecta al servidor de GSC, se listan las herramientas que ese server ofrece y luego se invoca la herramienta get_search_analytics con los parámetros deseados (sitio y rango de fechas), obteniendo como resultado los datos de Search Console. Una vez obtenido ese JSON o contenido estructurado en response, el modelo de IA puede incorporarlo en sus respuestas al usuario final.

En la práctica real, el flujo puede variar (por ejemplo, en lugar de llamar manualmente call_tool, muchas implementaciones hacen que el LLM decida cuándo llamarlo). De hecho, frameworks como LangChain ya proveen integración para MCP: han añadido adaptadores que tratan cualquier servidor MCP como una herramienta más dentro del agente de LangChain.

Esto significa que si un programador SEO ya usa Python con LangChain para construir, digamos, un asistente SEO, puede agregar MCP fácilmente: simplemente registra un tool que apunta a un servidor MCP (por ejemplo, un servidor que accede a la API de Ahrefs) y así el agente lo invocará cuando lo necesite. Esta compatibilidad muestra que MCP y los frameworks de agentes no son excluyentes, sino complementarios: LangChain u otros agentes proporcionan la lógica de orquestación y el prompting, mientras MCP aporta un catálogo estandarizado de plugins listos para usar.

Aprovecha servidores MCP preconstruidos disponibles públicamente

Como mencionamos, la comunidad ha creado cientos de conectores que cubren desde servicios generales (Google Drive, Slack, GitHub, navegadores web) hasta herramientas específicas de SEO.

Por ejemplo, aparte del de Search Console, hay servidores MCP para la API de Ahrefs que permiten consultar datos de backlinks o keywords. Servicios como Apify ofrecen endpoints MCP para usar sus scrapers (Google Search, Amazon, YouTube, etc.) dentro de flujos de IA. Incluso existen directorios (MCP marketplaces) donde buscar integraciones disponibles por categoría.

No es necesario reinventar la rueda: MCP evita que tengamos que programar cada integración desde cero, ya que “elimina la necesidad de código personalizado para conectar modelos de IA con sistemas externos, brindando un enfoque estándar”. En lugar de escribir 10 scripts diferentes para cruzar datos de SEO, uno puede desplegar dos o tres servidores MCP (crawling, GSC, keyword research) y tener al asistente AI utilizándolos todos bajo la misma interfaz.

Seguridad y configuración en estos entornos

Se debe mencionar cómo manejar credenciales API (por ejemplo, el servidor MCP de GSC requerirá una clave/credencial de la cuenta GSC), así como los límites de tasa de las APIs externas. MCP proporciona guías de buenas prácticas para proteger datos (pues los servidores MCP pueden correr bajo la infraestructura propia, manteniendo las claves y datos sensibles en local, sin exponerlos directamente al modelo)

Este enfoque es ideal para empresas: un SEO engineer puede desplegar en su servidor interno conectores MCP hacia sus bases de datos o herramientas propietarias, y permitir que un modelo (incluso hospedado en la nube, como Azure OpenAI) las consulte de forma segura y controlada. Dichos temas de autorización, límites y monitoreo de logs (para ver qué está consultando el modelo) también forman parte de una implementación profesional de MCP.

MCP como marco unificado para programadores SEO

Para un programador SEO, MCP ofrece un marco unificado para integrar múltiples fuentes y acciones en sus proyectos de IA. Aprender a usarlo implica familiarizarse con sus SDK (ejemplos de código como el anterior), saber aprovechar la creciente biblioteca de servidores disponibles, y quizá contribuir creando nuevos conectores para alguna herramienta SEO novedosa.

Esta habilidad habilita la construcción de asistentes SEO realmente avanzados: capaces de hacer auditorías completas, contestar preguntas con datos reales de nuestras plataformas, e incluso ejecutar tareas (como enviar informes o modificar un archivo de configuración) todo mediante instrucciones en lenguaje natural.

Comparativa con tecnologías similares (OpenAI Plugins, Zapier, LangChain Agents)

MCP no es la única forma de extender las capacidades de los modelos de IA, por lo que es útil compararlo con enfoques previos o alternativos desde la perspectiva de SEO técnico:

MCP vs. Plugins de OpenAI

Los OpenAI Plugins (introducidos en 2023 para ChatGPT) fueron una primera aproximación a conectar modelos con servicios externos mediante especificaciones estandarizadas (usando descripciones OpenAPI y archivos de manifiesto). En concepto son similares a MCP en tanto buscan que el modelo pueda llamar APIs de terceros. Sin embargo, existen diferencias clave:

Alcance y apertura: Los plugins de OpenAI fueron propietarios de una plataforma (solo ChatGPT o entornos controlados por OpenAI/Bing podían usarlos), mientras que MCP es un estándar abierto y agnóstico. Cualquiera puede crear un servidor MCP sin requerir aprobación de un proveedor, y cualquier modelo/cliente que implemente el protocolo puede usarlo. Esto libera a los desarrolladores de atarse a un ecosistema específico.
Modo de interacción: En plugins ChatGPT, la interacción suele ser estática y de una sola dirección: el usuario hace una pregunta, el modelo llama la API del plugin y devuelve una respuesta. No hay un canal continuo de ida y vuelta más allá de eso. MCP, en cambio, soporta interacciones de dos vías más ricas – es decir, el modelo puede entablar un “diálogo” con el recurso externo mediante múltiples llamadas o manteniendo un contexto de sesión . Por ejemplo, con MCP un modelo podría abrir una conexión a una base de datos, ejecutar varias consultas secuenciales dependiendo de resultados intermedios, etc., todo en contexto. Los plugins originales no contemplaban ese flujo multi-paso tan fácilmente, eran más bien llamadas REST aisladas.
Facilidad de desarrollo vs. flexibilidad: OpenAI diseñó los plugins para que bastase proveer una definición API (OpenAPI spec) y algún mecanismo de autenticación, lo cual es sencillo para servicios web existentes. MCP por su parte utiliza JSON-RPC y requiere que haya un servidor ejecutándose que implemente el protocolo. Si bien hay SDKs para simplificarlo, implica un overhead adicional (por ejemplo, correr procesos locales o containers para cada server). No obstante, esta arquitectura abre mayor flexibilidad: MCP puede exponer no solo endpoints REST, sino también acceder a recursos locales del sistema, correr comandos, etc., cosas fuera del alcance de un plugin HTTP puro. En otras palabras, Plugins simplificaba la conexión a servicios web bien definidos, mientras MCP generaliza la integración a prácticamente cualquier tipo de recurso o acción, web o local.

En términos de utilidad para SEO, los plugins de ChatGPT ofrecieron integraciones como, por ejemplo, un plugin de Zapier (para conectar con Google Sheets, Gmail, etc.) o plugins específicos de SEO (HubSpot, por ejemplo, sacó uno para sus datos). Sin embargo, su uso estaba limitado al entorno ChatGPT y la iniciativa no prosperó masivamente – de hecho, a fines de 2023 era una beta con pocos plugins ampliamente disponibles.

MCP, al ser abierto, tiene más tracción comunitaria y es más portable: un conector SEO que creemos puede ser usado por distintos agentes (no solo en ChatGPT, sino en, digamos, un agente autónomo ejecutándose en nuestra máquina con GPT-4 de Azure). En resumen, MCP tiende a ganarle a los plugins propietarios en apertura y versatilidad, convirtiéndose en “la versión AI-nativa de una idea antigua” de plugins universales, con el respaldo de un amplio ecosistema.

MCP vs. Zapier y automatizaciones no-code

Zapier es una plataforma popular de automatización que permite conectar servicios web entre sí (incluyendo algunos datos de SEO, por ejemplo integraciones con Google Analytics, GSheets, etc.) sin programar. Incluso OpenAI lanzó un plugin oficial de Zapier para ChatGPT, haciendo posible que ChatGPT ejecutara flujos de Zapier a petición del usuario.

La analogía entre Zapier y MCP es interesante: ambos buscan ofrecer muchas integraciones “listas para usar” con distintas apps. De hecho, se ha dicho que “al igual que Zapier conecta email con Google Sheets, Slack, etc., proporcionando infinitos flujos posibles, con MCP puedes crear tus propias versiones de esas integraciones”. La gran diferencia es quién está en control y la flexibilidad.

Zapier sigue un enfoque no-code con recetas predefinidas: un SEO podría usar Zapier para, por ejemplo, enviar automáticamente un reporte de GSC a Slack cada semana. Pero esos flujos hay que configurarlos explícitamente de antemano, y funcionan de forma fija. Con MCP, un modelo de IA puede improvisar flujos según la necesidad del momento.

Por ejemplo, la IA podría decidir: “Voy a tomar estos datos de Search Console, luego pasaré los resultados a una API de traducción, y finalmente pondré la salida en una hoja de cálculo”, todo esto dinámicamente porque tiene acceso a múltiples herramientas via MCP. Zapier por sí solo no permitiría esa toma de decisiones condicionada – necesitarías tú orquestarlo manualmente. En otras palabras, MCP habilita una automatización inteligente y contextual donde la secuencia de acciones puede generarse sobre la marcha en respuesta a la petición del usuario o a los datos obtenidos.

Otra diferencia es que Zapier está limitado a las integraciones que su plataforma soporte (tiene muchas, pero si quisieras algo personalizado fuera de eso, no es trivial). MCP permite integraciones a medida: si mañana necesitas conectar con una API interna o una herramienta custom, puedes crear un servidor MCP para ello.

Desde la perspectiva de un SEO técnico, Zapier es útil para automatizaciones comunes (ej: copiar filas, mandar emails cuando X sucede), pero no le daría a un modelo la capacidad de razonar sobre los datos. En cambio, con MCP, el modelo mismo puede analizar la información en cada paso. Por ejemplo, vía Zapier ChatGPT plugin podrías lograr “cada día consulta la API de ranking y envía por email los nuevos cambios de posición”. Con MCP, podrías pedirle al asistente: “Revisa los rankings de hoy (mediante la herramienta de ranking vía MCP) y escribe un breve análisis de por qué subimos o bajamos, luego súbelo a mi dashboard (otra herramienta)”. La diferencia es sutil pero poderosa: MCP empodera a la IA para ser el orquestador activo de las tareas, no solo un disparador de automatizaciones pre-hechas.

En suma, Zapier es a MCP lo que una herramienta GUI de flujos es a una API programable. Para SEO no técnicos, Zapier seguirá siendo más sencillo en el corto plazo. Pero para SEOs avanzados, MCP ofrece una libertad casi ilimitada para crear workflows complejos – es como tener un Zapier impulsado por IA donde las “Zaps” se crean solas en tiempo real. Como señaló un desarrollador en discusión con el fundador de LangChain: Zapier quizá represente el techo de lo que MCP puede lograr en cuanto a integraciones prácticas hoy, pero MCP apunta a ir más allá al permitir integraciones personalizadas y controladas por IA con mínima fricción.

MCP vs. agentes con frameworks (LangChain, LlamaIndex, etc.)

Antes de MCP, los desarrolladores comenzaron a usar frameworks como LangChain (Python/JS) o LlamaIndex para habilitar a los LLMs con herramientas externas. Estos frameworks básicamente permitían definir funciones (Python, por ejemplo) que el agente de IA podía invocar – a través de prompting especial, el modelo decidía llamar a search() o calculator() y el framework ejecutaba la función real y retornaba el resultado al modelo. Esto ha sido muy útil y sentó las bases de la agentización de LLMs.

La diferencia con MCP es que en estos frameworks cada herramienta debía integrarse programáticamente y de forma ad hoc. Es decir, el desarrollador tenía que codear cómo obtener datos de Search Console, cómo consultar una base de datos, etc., y exponerlo en su agente. Aunque LangChain creó un repositorio amplio de herramientas reutilizables (más de 500 para todo tipo de servicios) , seguía habiendo trabajo de ajuste para cada caso de uso, y las herramientas estaban acopladas al agente específico en el que las integraste.

MCP cambia la perspectiva a un estándar “facing the model” en lugar de “facing the developer”. En lugar de tú integrar la herramienta X en tu código agente, lanzas un servidor MCP de X y es el modelo/cliente quien descubre y utiliza esa herramienta. Esto significa, por ejemplo, que si mañana necesitas agregar una nueva capacidad, no necesitas tocar tu lógica de agente; basta con poner en marcha el servidor MCP correspondiente y el modelo sabrá que existe y cómo usarlo.

Para SEO esto es genial porque puedes mantener un agente SEO en producción e ir sumándole integraciones (un día conectas la API de PageSpeed, otro día un scraper de Google News, etc.) sin reescribir el agente. Es un enfoque modular y escalable: MCP formaliza cómo describir las herramientas al modelo (incluyendo qué parámetros aceptan, qué retornan, qué “prompt templates” usar), de modo que cualquier agente que entienda MCP pueda utilizarlas sobre la marcha.

Dicho esto, MCP no reemplaza del todo a frameworks como LangChain; más bien, convergen. Un agente LangChain puede usar servidores MCP como herramientas (ya hay adaptadores para ello), combinándolos con otras herramientas locales si se quiere. Y MCP se beneficia de la existencia de agentes con estrategias de decisión.

Por ejemplo, un agente SEO construido en LangChain podría tener la capacidad de decidir entre usar una herramienta de “consulta de palabras clave” o una de “crawling” según la pregunta del usuario; esas herramientas podrían venir de MCP. Sin LangChain o similar, uno tendría que implementar la toma de decisión manualmente o confiar en las habilidades directas del LLM para gestionar las herramientas.

Por ahora, la fiabilidad de que un LLM decida correctamente usar varias herramientas en secuencia no es perfecta (modelos de 2023 fallaban la selección de herramienta ~50% de las veces en entornos controlados), por lo que frameworks con lógica adicional ayudan. En definitiva, LangChain y agentes a medida siguen siendo útiles para estructurar workflows complejos y manejar orquestación, mientras que MCP aporta un ecosistema unificado de integraciones fácil de enchufar, incluso en esos agentes.

SEO a golpe de lenguaje natural

El protocolo MCP se perfila como una tecnología fundamental para el SEO del futuro, permitiendo asistentes de IA verdaderamente integrales: capaces de auditar, analizar y actuar en el ecosistema digital de una web. Su enfoque modular y abierto lo asemeja a un “USB universal” para la IA, y en el contexto SEO eso significa menos tiempo invertido en mover datos entre herramientas y más en obtener insights y resultados.

La promesa es atractiva: Agentes SEO que pueden crawlear tu sitio, solicitar informes analíticos, investigar a la competencia, implementar optimizaciones… todo bajo la misma interfaz conversacional basada en lenguaje natural. Si bien aún estamos en los inicios de esta tecnología, para los SEOs técnicos vale la pena empezar a experimentar con MCP y anticipar las ventajas competitivas que traerá al flujo de trabajo SEO en los próximos años.