MCP, ACP, A2A, Agent Skills, llms.txt: protocolos de la IA generativa para programar

Imagina que cada vez que cambias de editor de código tienes que volver a configurar desde cero el autocompletado, la detección de errores y la navegación entre ficheros. Que cada lenguaje de programación necesita una integración hecha a medida para cada IDE del mercado.

Suena a pesadilla, ¿verdad?

Pues eso era lo que pasaba antes de que apareciera el Language Server Protocol. Un estándar que resolvió un problema que parecía insalvable y que, ahora, sirve de inspiración para una nueva generación de protocolos nacidos al calor de la inteligencia artificial generativa.

Porque la IA ha llegado a nuestros editores, a nuestros terminales y a nuestros flujos de trabajo. Y con ella ha venido el caos: cada herramienta habla su propio idioma, cada agente tiene su propia forma de conectarse, cada asistente entiende el contexto a su manera. El panorama se parece demasiado al lejano oeste.

En este artículo vamos a repasar los 7 protocolos y estándares que están definiendo cómo la IA interactúa con nuestro código, nuestros editores y nuestras herramientas. Desde el veterano LSP hasta los recién llegados como A2A o Agent Skills. Esto es lo que vamos a ver:

• LSP: el protocolo que estandarizó la comunicación entre editores y servidores de lenguaje
• MCP: el “USB-C” para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos
• ACP: el puente entre editores de código y agentes de IA
• A2A: la vía para que los agentes hablen entre ellos
• Agent Skills: carpetas de instrucciones para dar superpoderes a los agentes
• AGENTS.md: el README para agentes de programación
• llms.txt: el mapa de tu web para que los LLMs la entiendan

Un resumen en vídeo y luego ya nos metemos a fondo.

¿Qué es LSP? ¶

LSP (Language Server Protocol) es un protocolo creado por Microsoft que estandariza la comunicación entre editores de código y servidores de lenguaje. Gracias a él, funciones como el autocompletado, el “ir a definición” o la detección de errores se implementan una sola vez y funcionan en cualquier editor compatible.

No es un protocolo de IA. Es anterior a toda esta revolución. Pero es imposible entender los protocolos actuales sin hablar de él, porque ha sido la inspiración directa de varios de ellos.

📎 Web oficial: https://microsoft.github.io/language-server-protocol/

🏛️ LSP: el abuelo que lo empezó todo

¿Qué problema resuelve? ¶

Uno muy concreto. Si tenías 5 editores de código y 10 lenguajes de programación, necesitabas 50 integraciones diferentes para que funciones como el autocompletado, el “ir a definición” o la detección de errores estuvieran disponibles en todos los sitios. Era un trabajo enorme que se repetía una y otra vez.

La idea de Microsoft fue sencilla y potente: crear un protocolo estándar para que un Language Server (un proceso que entiende un lenguaje de programación) pueda comunicarse con cualquier editor. De esta forma, quien desarrolla un servidor de lenguaje lo hace una sola vez y funciona en VS Code, en Atom, en Eclipse, en Neovim… donde sea.

El protocolo define el formato de los mensajes enviados mediante JSON-RPC entre la herramienta de desarrollo y el servidor de lenguaje. Así se consiguieron estandarizar funciones que hoy damos por sentadas: autocompletado, documentación al pasar el cursor, búsqueda de referencias, renombrado de variables.

🧠 LSP eliminó la necesidad de crear integraciones específicas para cada combinación de editor y lenguaje. Es un patrón de diseño que veremos repetido en los protocolos de IA: estandarizar la comunicación para que las piezas encajen sin importar quién las fabrique.

Su especificación va por la versión 3.17 y se ha implementado para decenas de lenguajes. Si usas VS Code, PHPStorm, WebStorm o cualquier editor moderno, estás usando LSP sin saberlo. Y ese modelo de “implementa una vez, funciona en todas partes” es el mismo que persiguen ahora los protocolos de IA.

¿Qué es MCP? ¶

MCP (Model Context Protocol) es un estándar open source creado por Anthropic para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos. Si LSP conectaba editores con servidores de lenguaje, MCP conecta aplicaciones de IA con fuentes de datos, herramientas y flujos de trabajo.

La analogía que utilizan sus creadores es bastante acertada: piensa en MCP como un puerto USB-C para aplicaciones de IA. De la misma forma que USB-C proporciona una vía estandarizada para conectar dispositivos electrónicos, MCP proporciona una vía estandarizada para conectar aplicaciones de IA con el mundo exterior.

📎 Web oficial: https://modelcontextprotocol.io

🔌 MCP: el USB-C de la inteligencia artificial

¿Qué problema resuelve? ¶

Los modelos de lenguaje son potentes, pero están aislados. No pueden acceder a tus ficheros locales, a tu base de datos, a tu calendario o a tus herramientas de búsqueda… a menos que alguien programe esa conexión. Y hasta ahora, cada conexión era un desarrollo a medida.

MCP define una arquitectura cliente-servidor donde:

1. La aplicación de IA (Claude, ChatGPT u otra) actúa como cliente MCP
2. Los servidores MCP exponen datos, herramientas y prompts especializados
3. El protocolo define cómo se comunican ambas partes

¿Qué puede hacer? ¶

Las posibilidades son amplias. Algunos ejemplos reales:

• Un agente que accede a tu Google Calendar y a Notion para actuar como asistente personalizado
• Claude Code generando una aplicación web completa a partir de un diseño de Figma
• Chatbots empresariales conectados a múltiples bases de datos de una organización
• Modelos de IA creando diseños 3D en Blender

¿Quién lo integra? ¶

MCP ha conseguido una adopción muy notable. Está soportado por Claude, ChatGPT y multitud de herramientas de desarrollo. Puedes encontrar servidores MCP para conectar con Slack, Google Drive, GitHub, bases de datos, APIs externas y casi cualquier servicio que imagines.

Lo interesante de MCP es que separa las preocupaciones: quien construye un servidor MCP no necesita saber qué aplicación de IA lo va a consumir, y quien construye la aplicación de IA no necesita saber los detalles internos de cada servicio externo. El protocolo actúa como puente universal. Si quieres pasar a la práctica, tenemos un tutorial para crear un servidor MCP desde cero con TypeScript y una guía para instalar MCP en 16 agentes de IA.

¿Qué es ACP? ¶

ACP (Agent Client Protocol) es un protocolo abierto que estandariza la comunicación entre editores de código (o IDEs) y agentes de programación con IA. Creado por Zed (el editor de los creadores de Atom y Tree-sitter) y con el respaldo de JetBrains, es el equivalente a LSP pero para agentes de IA.

Un agente que implementa ACP funciona en cualquier editor compatible. Un editor que soporta ACP tiene acceso a todo el ecosistema de agentes. Sin integraciones a medida.

📎 Web oficial: https://agentclientprotocol.com

🏗️ ACP: cuando el agente se muda a tu editor

¿Qué problema resuelve? ¶

Hoy en día, los agentes de IA y los editores están demasiado acoplados. Cada editor tiene que construir integraciones a medida para cada agente que quiera soportar, y cada agente tiene que implementar APIs específicas para cada editor en el que quiera funcionar.

Esto genera tres problemas claros:

• Sobrecarga de integración: cada nueva combinación agente-editor requiere trabajo personalizado
• Compatibilidad limitada: los agentes funcionan solo con un subconjunto de editores
• Dependencia del vendedor: elegir un agente a menudo significa aceptar sus interfaces disponibles

¿Cómo funciona? ¶

ACP contempla dos escenarios de conexión:

• Agentes locales: se ejecutan como subprocesos del editor y se comunican mediante JSON-RPC sobre stdio
• Agentes remotos: se alojan en la nube y se comunican por HTTP o WebSocket

El protocolo reutiliza las representaciones JSON de MCP donde es posible, lo que facilita la integración entre ambos estándares. El formato predeterminado para texto legible es Markdown, lo que permite suficiente flexibilidad para mostrar formato enriquecido sin necesidad de renderizar HTML.

¿Quién lo integra? ¶

La lista ya es notable. Como editores: Zed (de forma nativa), JetBrains IDEs (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm…), Neovim, Emacs y otros. Como agentes: Claude Code, Codex CLI de OpenAI, Gemini CLI (que también soporta MCP; consulta nuestras buenas prácticas para Gemini CLI), Cline, OpenCode, Kiro, Mistral Vibe y un ecosistema en constante crecimiento.

Zed y JetBrains han lanzado el ACP Registry, un directorio de agentes de IA integrado en los IDEs. Registras tu agente una vez y queda disponible en todos los editores compatibles.

🔁 ACP convierte a los agentes en portables. Implementas el protocolo una sola vez y tu agente funciona en Zed, JetBrains, Neovim y cualquier editor que soporte el estándar. Es la misma filosofía que hizo grande a LSP, aplicada al mundo de los agentes de IA.

Las SDKs están disponibles en Kotlin, Python, Rust y TypeScript, lo que cubre la mayoría de escenarios de desarrollo.

¿Qué es A2A? ¶

A2A (Agent2Agent Protocol) es un estándar abierto para la comunicación y colaboración entre agentes de IA. Desarrollado por Google y donado a la Linux Foundation, proporciona un lenguaje común para que agentes construidos con frameworks y proveedores distintos puedan trabajar juntos.

Hasta ahora hemos visto protocolos que conectan cosas con agentes: datos (MCP), editores (ACP). Pero ¿qué pasa cuando un agente necesita hablar con otro agente? A2A resuelve esa pieza del puzzle.

📎 Web oficial: https://a2a-protocol.org

🤝 A2A: los agentes se hablan entre ellos

¿Qué problema resuelve? ¶

En un mundo donde los agentes se construyen con frameworks distintos (LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel, soluciones propias), es necesario un “idioma común” para que puedan trabajar juntos. A2A proporciona tres beneficios clave:

• Interoperabilidad: conecta agentes construidos sobre plataformas diferentes para crear sistemas compuestos
• Flujos de trabajo complejos: permite que los agentes deleguen subtareas, intercambien información y coordinen acciones
• Seguridad y opacidad: los agentes interactúan sin necesidad de compartir su memoria interna, herramientas o lógica propietaria

¿Cómo encaja con MCP? ¶

Esta es una pregunta que surge con frecuencia. A2A y MCP son estándares complementarios, no competidores:

• MCP proporciona comunicación agente-a-herramienta. Estandariza cómo un agente se conecta a sus herramientas, APIs y recursos para obtener información
• A2A proporciona comunicación agente-a-agente. Actúa como la “internet pública” que permite a los agentes (incluidos los que usan MCP) colaborar entre sí y compartir sus hallazgos

Un agente puede estar construido con cualquier framework, equipado con herramientas mediante MCP y comunicarse con otros agentes mediante A2A. Cada protocolo tiene su función.

¿Quién lo integra? ¶

Al estar bajo el paraguas de la Linux Foundation, A2A cuenta con un ecosistema amplio. Dispone de SDKs oficiales en Python, JavaScript, Java, C#/.NET y Go. IBM ha incorporado su propio ACP (diferente al de Zed) dentro de la especificación A2A. Y ya existe un curso en DeepLearning.AI para aprender a usarlo.

¿Qué es Agent Skills? ¶

Agent Skills es un formato abierto creado por Anthropic para dar a los agentes de IA nuevas capacidades y conocimientos especializados. Se trata de carpetas con instrucciones, scripts y recursos que los agentes pueden descubrir y usar bajo demanda para realizar tareas con mayor precisión.

Si MCP conecta agentes con herramientas externas, Agent Skills les proporciona conocimiento procedimental: el saber hacer que necesitan para trabajar bien en contextos específicos.

📎 Web oficial: https://agentskills.io

🦸 Agent Skills para programadores

¿Qué problema resuelve? ¶

Los agentes son cada vez más capaces, pero a menudo no tienen el contexto que necesitan para trabajar de forma fiable en tareas reales. No conocen tus procesos internos, las convenciones de tu equipo ni el flujo de trabajo para generar un informe financiero.

Las skills resuelven esto empaquetando conocimiento experto en paquetes portables y reutilizables. La filosofía es “escribe una vez, usa en todas partes”.

¿Cómo se estructura una skill? ¶

Una skill es una carpeta que contiene, como mínimo, un fichero SKILL.md:

my-skill/
├── SKILL.md        # Obligatorio: instrucciones y metadatos
├── scripts/        # Opcional: código ejecutable (Python, Bash, JS)
├── references/     # Opcional: documentación adicional
└── assets/         # Opcional: plantillas y recursos

El fichero SKILL.md combina metadatos YAML con instrucciones en Markdown:

---
name: pdf-processing
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents.
---

# Procesamiento de PDFs

Instrucciones detalladas para el agente...

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El sistema de carga progresiva ¶

Una de las claves de Agent Skills es cómo gestiona la ventana de contexto. No se carga todo de golpe, sino en tres niveles:

1. Descubrimiento: el agente solo ve el nombre y la descripción de cada skill disponible
2. Activación: cuando la petición del usuario encaja con una skill, se carga el contenido completo del SKILL.md (se recomienda menos de 5000 tokens)
3. Ejecución: el agente accede a scripts o ficheros adicionales solo cuando los necesita

Esto permite tener cientos de skills instaladas sin sobrecargar el contexto del modelo. Solo se carga lo relevante para cada tarea.

¿Quién lo integra? ¶

La adopción ha crecido con rapidez. Agent Skills están soportadas por Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot, VS Code, Cursor y un número cada vez mayor de herramientas. El estándar se desarrolla de forma abierta en GitHub y acepta contribuciones de la comunidad.

📦 Agent Skills resuelve un problema fundamental: los agentes son inteligentes pero les falta contexto. Con una simple carpeta de ficheros Markdown y scripts, puedes dar a cualquier agente compatible la experiencia específica que necesita para hacer bien un trabajo concreto.

¿Qué es AGENTS.md? ¶

AGENTS.md es un fichero en formato Markdown que se coloca en la raíz de un repositorio para dar instrucciones a los agentes de programación sobre cómo trabajar con ese proyecto. Es, en esencia, un README pensado para agentes: un lugar dedicado y predecible donde proporcionar contexto sobre comandos, convenciones y flujos de trabajo.

Si las Agent Skills son paquetes de conocimiento reutilizable, AGENTS.md es algo más sencillo y directo: instrucciones específicas para tu proyecto concreto.

📎 Web oficial: https://agents.md

📝 AGENTS.md: el README para agentes

¿Qué problema resuelve? ¶

Los ficheros README están pensados para humanos: guías de inicio rápido, descripciones del proyecto, directrices de contribución. AGENTS.md lo complementa con el contexto adicional que necesitan los agentes: comandos de compilación, tests, convenciones de código y detalles que ensuciarían un README o que no son relevantes para contribuidores humanos.

¿Cómo se usa? ¶

Creas un fichero AGENTS.md en la raíz de tu repositorio y añades las secciones que ayuden a un agente a trabajar bien con tu proyecto:

# AGENTS.md

## Setup commands

- Install deps: `pnpm install`
- Start dev server: `pnpm dev`
- Run tests: `pnpm test`

## Code style

- TypeScript strict mode
- Single quotes, no semicolons
- Use functional patterns where possible

## PR instructions

- Title format: [project-name] Title
- Always run `pnpm lint` and `pnpm test` before committing

Para monorepos grandes puedes usar ficheros AGENTS.md anidados en cada subproyecto. Los agentes leen el fichero más cercano en el árbol de directorios, así que el más próximo tiene prioridad.

¿Quién lo integra? ¶

La lista es impresionante. AGENTS.md es compatible con más de 20 agentes y herramientas: Codex de OpenAI, Jules de Google, GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI, Aider, VS Code, Zed, Devin, y muchos más. Además, más de 60.000 proyectos open source en GitHub ya incluyen un fichero AGENTS.md.

Su fuerza está en la sencillez. No hay protocolo que implementar, ni SDK que instalar, ni API que configurar. Es un fichero de texto plano que los agentes leen. Nada más.

¿Qué es llms.txt? ¶

llms.txt es un fichero Markdown que se coloca en la ruta /llms.txt de un sitio web para proporcionar información estructurada y concisa a los modelos de lenguaje. Propuesto por Jeremy Howard (cofundador de fast.ai), funciona como un mapa curado de tu web pensado para que los LLMs la entiendan durante la inferencia.

Si robots.txt le dice a los bots qué pueden rastrear y sitemap.xml lista las páginas indexables, llms.txt ofrece una visión curada y concisa del sitio para modelos de lenguaje.

📎 Web oficial: https://llmstxt.org

🗺️ llms.txt: el mapa de tu web para modelos de lenguaje

¿Qué problema resuelve? ¶

Los modelos de lenguaje dependen cada vez más de la información de sitios web, pero se enfrentan a una limitación: las ventanas de contexto son demasiado pequeñas para procesar webs enteras. Convertir páginas HTML complejas con navegación, anuncios y JavaScript en texto legible para un LLM es difícil e impreciso.

Un sitemap.xml no es sustituto porque lista todas las páginas (demasiadas para una ventana de contexto), no incluye versiones optimizadas para LLMs y no enlaza a recursos externos que podrían ser útiles para entender el proyecto.

¿Cómo se estructura? ¶

El formato es Markdown con una estructura específica:

# Nombre del proyecto

> Resumen breve con información clave

Detalles opcionales sobre el proyecto

## Docs

- [Guía rápida](https://ejemplo.com/docs/quickstart.html.md): Descripción breve
- [Referencia API](https://ejemplo.com/docs/api.html.md): Documentación completa

## Optional

- [Documentación extra](https://ejemplo.com/docs/extras.html.md): Se puede omitir si el contexto es corto

La sección “Optional” tiene un significado especial: si se incluye, las URLs listadas ahí pueden omitirse cuando se necesita un contexto más corto. Es una forma elegante de gestionar la prioridad de la información.

Además, llms.txt propone que las páginas del sitio ofrezcan una versión Markdown limpia añadiendo .md a la URL original. Así, un LLM puede acceder a ejemplo.com/docs/api.html.md y obtener contenido optimizado para su consumo.

¿Quién lo integra? ¶

El estándar ha sido adoptado por una variedad de herramientas y proyectos. Existen plugins para VitePress, Docusaurus y Drupal, además de una librería PHP y extensiones para VS Code. Directorios como llmstxt.site y directory.llmstxt.cloud recopilan los ficheros llms.txt disponibles en la web. Todos los proyectos de Answer.AI y fast.ai que usan nbdev generan versiones .md de sus páginas de forma predeterminada.

La tabla de las diferencias ¶

Para tener una visión de conjunto, esta tabla resume las características clave de cada protocolo:

Protocolo	Creador	Problema que resuelve	Tipo de comunicación	Formato	Adopción destacada
LSP	Microsoft	Editor ↔ Servidor de lenguaje	JSON-RPC	Especificación formal	VS Code, JetBrains, Neovim, Eclipse
MCP	Anthropic → Linux Foundation	App de IA ↔ Herramientas externas	JSON-RPC (cliente-servidor)	Especificación abierta	Claude, ChatGPT, editores, herramientas
ACP	Zed + JetBrains	Editor ↔ Agente de IA	JSON-RPC sobre stdio/HTTP/WS	Especificación abierta	Zed, JetBrains, Neovim, Emacs
A2A	Google → Linux Foundation	Agente ↔ Agente	HTTP con JSON	Especificación abierta	SDKs en Python, JS, Java, C#, Go
Agent Skills	Anthropic	Dar conocimiento experto a agentes	Sistema de ficheros	Carpeta con SKILL.md	Claude Code, Codex, Copilot, Cursor
AGENTS.md	Comunidad (OpenAI Codex)	Instrucciones de proyecto para agentes	Lectura de fichero	Markdown plano	+60k repos, +20 agentes compatibles
llms.txt	Jeremy Howard	Web legible para LLMs	HTTP (fichero estático)	Markdown estructurado	Plugins VitePress, Docusaurus, Drupal

Y ahora, ¿qué hago con todo esto? ¶

Si has llegado hasta aquí te estarás preguntando: “Vale, muy bonito, pero ¿qué debería hacer yo con todo esto?”

La respuesta depende de tu perfil.

Si eres desarrollador y trabajas con agentes de IA, lo mínimo es crear un AGENTS.md en tus repositorios. Es gratis, lleva 10 minutos y mejora de forma notable cómo los agentes trabajan con tu código. Si usas Claude Code, Codex o cualquier otro agente, notarás la diferencia.

Si mantienes una librería, framework o documentación técnica, añade un fichero llms.txt a tu sitio. Los developers que usen LLMs para consultar tu documentación te lo agradecerán (y tú tendrás menos issues mal formulados).

Si construyes herramientas de IA o agentes, MCP y ACP son los dos protocolos que deberías tener en tu radar. MCP para conectar con servicios externos, ACP para integrarte con editores. Y no pierdas de vista WebMCP, que lleva el concepto de tools al navegador para que las webs se comuniquen directamente con agentes. Si tu agente necesita colaborar con otros agentes, A2A es el estándar que está ganando tracción.

Si quieres empaquetar conocimiento experto, Agent Skills te permite crear carpetas de instrucciones que cualquier agente compatible puede descubrir y usar. Es una forma potente de escalar la experiencia de tu equipo.

El ecosistema de protocolos de IA está madurando con rapidez. Hace apenas un año, la mayoría de estas especificaciones no existían o estaban en fase embrionaria. Hoy son estándares abiertos con adopción real y creciente.

Lo más relevante no es memorizar cada detalle de cada protocolo. Lo importante es entender que la era de las integraciones a medida está llegando a su fin. Del mismo modo que LSP eliminó la necesidad de programar autocompletados para cada editor, estos nuevos protocolos están eliminando las barreras entre agentes, editores, herramientas y datos.

Y como developers, eso son buenas noticias. Porque cuanto más estándar sea la comunicación, más tiempo podemos dedicar a lo que de verdad importa: resolver problemas y construir cosas que funcionen.