MCP son las siglas de “Model Context Protocol”, es un estándar de código abierto que Anthropic lanzó en noviembre de 2024, su principal función es servir de “puente” entre los Agentes de Inteligencia Artificial a sistemas externos facilitando así el acceso a datos, servicios, etc.

El principal objetivo de este protocolo es facilitar la interoperabilidad ahorrando tiempo y costes en dichas operaciones y, para ello vamos a definir las partes principales que compone este proceso que realmente es en doble dirección pregunta-respuesta:

  1. Usuario: es la persona que trabaja y realiza las consultas o peticiones a la Inteligencia Artificial (en adelante IA).
  2. El modelo IA: es la aplicación de Inteligencia Artificial, dónde el usuario trabaja puede ser por ejemplo ChatGPT o a nivel de desarrolladores, VS Code que procesa las consultas de los usuarios.
  3. El servidor MCP: interpreta las solicitudes del modelo y realiza las conexiones, es el puente en sí.
  4. Fuentes de información: son las fuentes de datos, las APIs o servicios que aportan la información solicitada por el usuario a través del modelo.

Pero, ¿y en el ámbito geoespacial cómo se implementan los MCPs? Ya existen ejemplos específicos de uso de esta tecnología en el entorno de los Sistemas de Información Geográfica , la Teledetección y la visualización de datos. Vamos a ver algunos ejemplos, aquí tienes una web dónde puedes realizar una búsqueda de determinados MCPs que te interese para tus proyectos:

  1. En el campo de las bases de datos , en relación con POstgreSQL/POstGIS , podemos incluir este desarrollado por TypeScript denominado “PostGIS MCP server”:

  1. En el campo de los SIG, QGIS también posee varios MCP, por ejemplo, el denominado “QGISMCP” que puedes encontrar en GitHub y que conecta QGIS con Claude para crear un entorno asistido y poder trabajar con datos, realizar consultas facilitando la resolución de dudas al usuario.

  1. A nivel de visualización de datos, Carto es un buen ejemplo de implantación de un servidor MCP, llamado “CARTO MCP Server“, en su ecosistema integrando de esta manera la IA para resolver consultas y acelerar procesos.

En una próxima entrada llevaremos a cabo un ejemplo de integración de un MCP en uno de estos programas.

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