Cómo habilitar tu aplicación legacy para el futuro de la IA con MCP

La mayoría de las empresas sueña con adoptar inteligencia artificial, pero aún está atrapada en sistemas legacy que apenas exponen APIs.

Los beneficios son enormes — desde automatización hasta decisiones basadas en datos — sin embargo, el costo de reescribir todo es alto.

Ignorar la IA, por otro lado, puede ser el comienzo del fin para cualquier negocio que dependa de software.

La buena noticia es que existe un término medio.

Con el Model Context Protocol (MCP), puedes habilitar tu sistema legacy para interactuar con modelos de IA de forma segura e incremental, sin reconstruir tu aplicación desde cero.

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¿Por qué los sistemas legacy y la IA no se entienden?

En la mayoría de los equipos de TI, trabajar con sistemas legacy es sinónimo de dolores de cabeza.

Un sistema antiguo normalmente significa dos cosas:

• El software ha alcanzado la madurez y ya es demasiado crítico para ser alterado.
• La tecnología o el dominio de negocio ya no están bien documentados.

Con la llegada de la IA, esta realidad se ha convertido en un problema estratégico.

Las empresas quieren que sus modelos entiendan el negocio, pero enfrentan obstáculos como:

• Ausencia de APIs o documentación actualizada
• Datos mal estructurados
• Reglas de negocio distribuidas en código antiguo
• Falta de contexto para que la IA comprenda las intenciones del usuario

El resultado es predecible: la IA no entiende tu legacy, y tu legacy no sabe cómo hablar con la IA.

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Qué es MCP y por qué importa

El Model Context Protocol (MCP), propuesto por Anthropic, es un estándar abierto de comunicación entre sistemas y modelos de IA.

En términos simples: define un protocolo para que una IA pueda consultar, comprender y ejecutar acciones dentro de un software, de manera estandarizada y segura.

Si HTTP fue el protocolo que permitió que los sistemas se comunicaran vía web, MCP es el protocolo que permite que las IAs se comuniquen con sistemas corporativos.

Con él, puedes:

• Exponer datos y operaciones de tu sistema legacy como “herramientas” de IA.
• Permitir que los modelos entiendan el contexto de tu aplicación sin necesidad de reescribir nada.
• Modernizar gradualmente tu ecosistema, manteniendo la base existente.

En otras palabras: transformas tu sistema legacy en un sistema “IA-ready”.

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Aplicando MCP en la práctica

La implementación de MCP es simple y tiene poco impacto estructural.

Lenguajes como Java, JavaScript, .NET y Python ya tienen bibliotecas compatibles.

Puedes configurar el protocolo como un proyecto sidecar o hacer que la propia aplicación actúe como servidor MCP.

En este escenario, el cliente es la propia IA — que se conecta a tu servidor para obtener contexto.

Veamos un ejemplo en Java utilizando Spring Boot y Spring AI MCP.

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Paso 1 — Agregando dependencias

<properties>
    <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

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Paso 2 — Configurando el servidor MCP

spring.application.name=mcp
spring.ai.mcp.server.name=spring-mcp
spring.ai.mcp.server.version=1.0.0

Los valores de server.name y server.version sirven para identificar tu servidor y controlar versiones de los contextos disponibles.

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Paso 3 — Exponiendo herramientas para la IA

En MCP, cada herramienta es equivalente a un endpoint REST — una funcionalidad que la IA puede consultar o ejecutar.

Ejemplo: vamos a exponer una herramienta que retorna todos los usuarios registrados en una fecha específica.

package com.example.mcp;

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import com.example.repository.UserRepository;
import com.example.dto.UserDTO;

import java.time.LocalDate;
import java.util.List;

public class DatabaseLLMProvider {

    private final UserRepository repository;

    public DatabaseLLMProvider(UserRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }

    @Tool(description = "Fetch all users registered at a specific date")
    public List<UserDTO> getAllUsersRegisteredAtDate(
        @ToolParam(description = "Date used in the search") LocalDate date
    ) {
        return repository.findAllByDate(date)
                         .stream()
                         .map(UserDTO::new)
                         .toList();
    }
}

Las anotaciones @Tool y @ToolParam son el punto clave: informan a la IA sobre el propósito y los parámetros de la herramienta.

Evita descripciones vagas o genéricas — el contexto debe ser claro y directo para que el modelo sepa cuándo y cómo usar el recurso.

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Paso 4 — Registrando el servidor MCP

Para que un cliente (como ChatGPT, Copilot o Cursor) reconozca tu servidor MCP, se requiere un archivo de configuración similar a este:

{
  "mcpServers": {
    "mymcp": {
      "command": "",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/myapp",
        "run",
        "artifact.jar"
      ]
    }
  }
}

Después del registro, la IA podrá conectarse y utilizar las herramientas expuestas por tu sistema legacy como si fueran extensiones nativas.

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⚠️ Precauciones al exponer herramientas MCP

MCP es poderoso, pero debe usarse con responsabilidad.

Algunas buenas prácticas esenciales:

• No expongas bases de datos o credenciales directamente.
• Valida los parámetros recibidos de la IA.
• Monitorea logs y llamadas.
• Evita herramientas genéricas — prefiere contextos específicos con alcance limitado.

Esto evita riesgos de prompt injection y mantiene tu infraestructura protegida.

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Conclusión

Implementar IA en un sistema legacy es posible — y MCP es un excelente primer paso.

Aproxima a tu equipo técnico al ecosistema de IA sin necesidad de reformular toda la base del sistema.

La IA no se trata de reemplazar — se trata de ampliar. Si tu sistema aún no conversa con inteligencia, es hora de cambiar eso. Contáctanos y descubre cómo MCP puede acelerar tu transformación.

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Escrito por el equipo Sapiens IT — ingenieros que construyen antes de escribir.