Los MCP han cambiado la manera de controlar el acceso tanto a nuestros datos como a externos que pueden hacer los motores de inteligencia artificial , estos middleware permiten de forma fácil y accesible conectar con número ilimitado de fuentes de datos API , lo cual permite combinar motores LLM como Claude con flujos de trabajo tipo n8n.
El MCP Anthropic es un estándar abierto pensado para que los modelos de IA descubran, obtengan contexto y ejecuten herramientas en tiempo real
n8n, Zapier y Make son plataformas de automatización (“workflow automation”) que orquestan procesos entre aplicaciones mediante disparadores y acciones. Aunque ahora exponen conectores MCP, sus “protocolos” siguen siendo propietarios y están orientados a flujos, no a interacción directa de IA.
Una forma de hacer útil de aplicar esto es por ejemplo que ahora nos permite conectar Claude Descktop con flujo de automatización de programmatic SEO , pudiendo entonces invocar desde nuestro agente de desarrollo web todas las bases de datos de recursos ( Contenido , json markup … ) y permitir a otros usuarios SEO alimentar esas base de datos con IA de forma automática. Todo ello sin comprometer a nuestro agente constructor web front/back end.
Comparativa rápida entre motores semánticos y de flujo ( n8n, Zapier y Make )
| Característica | MCP (Anthropic/Claude) | n8n | Zapier | Make.com |
| Propósito clave | Dar a la IA acceso bidireccional a herramientas, datos y prompts mediante un protocolo único | Construir flujos visuales “evento → acción” auto-alojables | Automatizar tareas entre 8 000 apps en la nube | Diseñar escenarios visuales multi-paso y API calls |
| Modelo de comunicación | Cliente-servidor: Host (IA) ↔ Clients ↔ Server | Webhooks, nodos y colas internas; ahora incluye nodos MCP Client/Trigger | Webhooks + REST; ahora ofrece Zapier MCP Server para exponer sus Zaps a agentes IA | Módulos/HTTP; escenarios disparados por tiempo o eventos |
| Estándar / vendor lock-in | Abierto, neutral, inspirado en “USB-C para IA | Propietario (fair-code) pero extensible; cada nodo sigue su propio esquema | Propietario SaaS; autenticación y hosting gestionados | Propietario SaaS; apps y módulos bajo plataforma |
| Descubrimiento de capacidades | La IA interroga al server y decide qué Tool/Resource/Prompt usar en cada turno | El creador del flujo selecciona nodos; la IA puede llamarlos solo si se exponen vía nodo MCP | Los usuarios crean Zaps; el MCP Server los empaqueta como herramientas disponibles | El diseñador define módulos; sin capa de descubrimiento IA nativa |
| Tiempo de ejecución | Sincronía y contextual: cada mensaje puede traer datos frescos y ejecutar acciones. | Asíncrono o programado; puede actuar como “gateway” para MCP | Mayoría de tareas encoladas en segundo plano; el MCP de Zapier actúa como puente | Escenarios encolados o por webhook; procesamiento por lotes |
| Casos de uso distintivos | RAG, agentes de codificación, copilotos que necesitan contexto vivo | Orquestar varios MCP Servers + API clásicas en la misma tubería | Permitir que un agente IA dispare cualquiera de los 8 000 Zaps ya existentes | Workflows complejos sin código (ERP, CRM, marketing) con o sin IA |
| Forma de extensión | Escribir un MCP Server o usar SDKs (Python, TS, Java) | Crear nodos (JS) o Workflows; publicar “nodes” en comunidad | Construir “App” en Zapier, o exponer Zaps vía su MCP Server | Subir Apps/Modules al marketplace o llamar HTTP genérico |
Claves de diferenciación
1. Capa del stack que resuelven
- MCP define cómo hablar con la IA (descubrimiento automático de herramientas, envío de texto estructurado, control de permisos).
- Las plataformas de automatización definen qué hacer cuando ocurre un evento externo y dónde enviar el resultado. Funcionan como middleware entre APIs tradicionales.
2. Flujo de control
Con MCP, el modelo dirige la orquestación: decide en cada turno si lee un recurso, invoca un Tool o continúa generando texto
En Zapier/Make/n8n, el usuario diseña la orquestación con disparadores (nuevo registro, horario, webhook) y pasos fijos.
3. Granularidad
MCP opera a nivel de herramienta semántica (“create_issue en GitHub”); la plataforma decide la llamada HTTP adecuada.
Zapier/Make/n8n trabajan a nivel de workflow completo (“cuando llegue un lead en HubSpot, crea fila en Sheets y envía email”) y exponen su propia UI.
4. Estándar abierto vs ecosistema cerrado
Anthropic publica la especificación y SDKs bajo licencia abierta
Zapier, Make y n8n publican conectores y APIs pero el protocolo interno no es un estándar externo; para usarlos fuera de sus entornos suele requerirse su runtime.
5. Sinergias, no competencia
Las plataformas han empezado a envolver sus catálogos en MCP:
- Zapier MCP Server permite a un agente Claude llamar a 8 000 apps como Tools
- n8n MCP Client/Trigger deja que un flujo se comporte como servidor o cliente MCP, combinando nodos clásicos y herramientas IA
Esto demuestra que MCP se posiciona como capa de interoperabilidad para IA, mientras que las plataformas siguen siendo el motor de ejecución de integraciones.
¿Cuándo usar cada uno?
| Necesidad | Mejor opción |
| Construir sub-agentes IA que lean código, base de datos y dispare acciones web. | Implementar servidores MCP específicos y conectarlos en Claude |
| Resolver dudas sobre clientes que combinen CRM, marketing y facturación sin programar | Crear Zaps o escenarios en Make/n8n |
| Permitir que un copiloto de IA controle cientos de integraciones ya existentes | Conectar ese copiloto al Zapier MCP Server |
| Orquestar varios MCP Servers + APIs REST en el mismo pipeline auto-alojado | n8n con nodos MCP y nodos HTTP |
MCP no pretende reemplazar a n8n, Zapier o Make; actúa como estándar de plug-and-play para que los modelos de lenguaje LLM entiendan y usen herramientas y fuentes de datos externas.
Las plataformas de automatización, por su parte, siguen siendo la capa de lógica empresarial para encadenar múltiples servicios, y ahora se benefician de MCP para ofrecer sus integraciones a la nueva generación de agentes de IA.
