Cómo las aplicaciones anfitrionas conectan el Model Context Protocol con las API de proveedores de LLM

Las aplicaciones que integran el protocolo Model Context Protocol (MCP) con API externas de modelos de lenguaje dependen de una capa de orquestación, denominada anfitrión, para conectar dos estándares de comunicación distintos. Mientras que los servidores MCP utilizan formatos JSON-RPC para exponer y ejecutar herramientas, los proveedores de modelos emplean estructuras de API personalizadas para los parámetros de herramientas y la llamada a funciones. Para completar un ciclo de vida único de invocación de herramientas, el sistema anfitrión opera a través de cuatro fases —descubrimiento, decisión, ejecución y respuesta final— realizando tres traducciones de protocolo independientes entre ambos extremos.

Conversión de esquemas durante el descubrimiento de herramientas

Durante la fase inicial de descubrimiento, el anfitrión solicita las herramientas disponibles al servidor MCP conectado mediante una llamada JSON-RPC del tipo tools/list. El servidor MCP devuelve contratos públicos que contienen nombres de herramientas, descripciones y esquemas de entrada, mientras mantiene los controladores de código ejecutable internamente en su registro de herramientas. Dado que las API de los proveedores imponen sus propios estándares de formato, el anfitrión ejecuta su primera traducción convirtiendo el esquema JSON-RPC de MCP al esquema de parámetros esperado por el proveedor del modelo antes de enviar la instrucción del usuario y las definiciones de las herramientas al LLM.

Traducción de decisiones del modelo para ejecución remota

Una vez que el modelo selecciona una herramienta y genera los valores de entrada, envía una llamada a función con el formato del proveedor de vuelta al anfitrión. El anfitrión lleva a cabo su segunda traducción, transformando esa carga útil en un mensaje JSON-RPC tools/call de MCP. Al recibir la llamada, el servidor MCP consulta el registro de herramientas y valida los argumentos generados por el modelo comparándolos con su esquema antes de ejecutar el controlador de la herramienta. Este paso garantiza que las salidas del modelo se sometan a una validación explícita antes de que se lleve a cabo la ejecución del código.

Formateo de resultados para la salida del modelo

Después de que el servidor MCP ejecuta la herramienta, envía un resultado JSON-RPC con formato MCP al cliente. El anfitrión realiza su tercera traducción, convirtiendo el resultado estructurado de MCP al formato de respuesta de herramienta designado por el proveedor. El anfitrión reenvía esta carga útil junto con el contexto de conversación existente de vuelta al modelo, lo que permite al LLM interpretar la salida de la herramienta y generar una respuesta en lenguaje natural para el usuario final.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: Two Protocols, Three Translations: How a Host Bridges MCP and an LLM Provider API