MCP, el protocolo de contexto modelo introducido por Anthrope en noviembre de 2024, es un estándar abierto para conectar asistentes de IA con fuentes de datos y entornos de desarrollo. Está construido para un futuro donde cada asistente de IA se conecte directamente a su entorno, donde el modelo sabe qué archivos tiene abierto, qué texto está seleccionado, qué acabas de escribir y en qué ha estado trabajando. Y ahí es donde comienzan los riesgos de seguridad. Le da a los asistentes de IA como GitHub Copilot Todo lo que pueden necesitar para ayudarlo: abrir archivos, fragmentos de código, incluso lo que se selecciona en el editor. Cuando usa herramientas habilitadas para MCP que transmiten datos a servidores remotos, todo se envía a través del cable. Eso podría estar bien para la mayoría de los desarrolladores. Pero si trabaja en una empresa financiera, un hospital o cualquier organización con limitaciones regulatorias en las que debe tener mucho cuidado con lo que deja su red, MCP hace que sea realmente fácil perder el control de muchas cosas. Digamos que está trabajando en el código de estudio de Visual en una aplicación de atención médica, y selecciona algunas líneas de código para depurar una consultoría: un momento de rutina en su día. Ese fragmento puede incluir cadenas de conexión, datos de prueba con información real del paciente y parte de su esquema. Le pide a Copilot que ayude y apruebe una herramienta MCP que se conecta a un servidor remoto, y todo se envía a servidores externos. Eso no es solo arriesgado. It could be a compliance violation under HIPAA, SOX, or PCI-DSS, depending on what gets transmitted.These are the kinds of things developers accidentally send every day without realizing it: Internal URLs and system identifiersPasswords or tokens in local config filesNetwork details or VPN informationLocal test data that includes real user info, SSNs, or other sensitive valuesWith MCP, devs on your team could be approving tools that send Todas esas cosas a los servidores fuera de su red sin darse cuenta, y a menudo no hay una manera fácil de saber lo que se ha enviado. Pero esto no es solo un problema de MCP; Es parte de un cambio más grande donde las herramientas de IA se están volviendo más conscientes del contexto en todos los ámbitos. Extensiones del navegador que leen sus pestañas, asistentes de codificación de IA que escanean toda su base de código, herramientas de productividad que analizan sus documentos, todos están recopilando más información para proporcionar una mejor asistencia. Con MCP, las apuestas son simplemente más visibles porque la tubería de datos está formalizada. Muchas empresas ahora enfrentan una opción entre las ganancias de productividad de IA y el cumplimiento regulatorio. Algunas organizaciones están construyendo entornos de desarrollo obtenidos por el aire para proyectos sensibles, aunque lograr un verdadero aislamiento con herramientas de IA puede ser complejo ya que muchos aún requieren conectividad externa. Otros se apoyan en las soluciones de monitoreo de nivel de red y prevención de pérdidas de datos que pueden detectar cuándo se transmiten el código o los archivos de configuración externamente. Y algunos están profundizando y construyendo implementaciones de MCP personalizadas que desinfectan datos antes de la transmisión, eliminando cualquier cosa que parezca credenciales o identificadores confidenciales. Una cosa que puede ayudar son los controles organizacionales en herramientas de desarrollo como VS Code. La mayoría de las organizaciones conscientes de la seguridad pueden deshabilitar centralmente el soporte o control de MCP qué servidores están disponibles a través de políticas grupales y la configuración de la empresa de copilot de GitHub. Pero ahí es donde se vuelve complicado, porque MCP no solo recibe respuestas. Envía datos aguas arriba, potencialmente a un servidor fuera de su organización, lo que significa que cada solicitud conlleva riesgos. Los proveedores de seguridad están comenzando a ponerse al día. Algunos están construyendo herramientas de monitoreo conscientes de MCP que pueden marcar datos potencialmente confidenciales antes de que salga de la red. Otros están desarrollando modelos de implementación híbridos donde el razonamiento de IA ocurre en las instalaciones, pero aún puede acceder a un conocimiento externo cuando sea necesario. Nuestra industria tendrá que encontrar mejores soluciones empresariales para asegurar MCP si queremos satisfacer las necesidades de todas las organizaciones. La tensión entre la capacidad de IA y la seguridad de los datos probablemente impulsará la innovación en las técnicas de IA que preservan la privacidad, los enfoques de aprendizaje federado y los modelos de implementación híbridos que mantienen el contexto sensible local, y al mismo tiempo brindan asistencia inteligente. Muy bien.