GPT Actions vs MCP: comparación técnica

GPT Actions de OpenAI y Model Context Protocol (MCP) de Anthropic resuelven el mismo problema fundamental: permitir que un modelo de IA llame a herramientas y APIs externas durante una conversación. Lo resuelven de formas muy distintas.

Este artículo es una comparación técnica de ambos enfoques. Cubre arquitectura, mecánica del protocolo, autenticación, descubrimiento de herramientas y las compensaciones que importan al elegir entre ellos (o al usar ambos).

Qué son GPT Actions

GPT Actions son el mecanismo de OpenAI para permitir que los Custom GPTs (y, de forma más amplia, los asistentes creados mediante la API de OpenAI) llamen a APIs HTTP externas. El concepto se lanzó con GPT Store a finales de 2023 y evolucionó a partir del sistema anterior ChatGPT Plugins.

La idea central: proporcionas una especificación OpenAPI (versión 3.0 o 3.1) que describe los endpoints, parámetros y esquemas de respuesta de tu API. El sistema de OpenAI analiza esta especificación y presenta los endpoints como herramientas invocables para el modelo. Cuando el modelo decide invocar una, los servidores de OpenAI realizan la solicitud HTTP en nombre del usuario.

Aquí tienes un esquema OpenAPI mínimo que define una sola acción para buscar un cliente por email:

openapi: "3.1.0"
info:
  title: "API de búsqueda de clientes"
  version: "1.0.0"
servers:
  - url: "https://api.example.com"
paths:
  /customers/search:
    get:
      operationId: "searchCustomer"
      summary: "Buscar un cliente por email"
      parameters:
        - name: "email"
          in: "query"
          required: true
          schema:
            type: "string"
            format: "email"
          description: "La dirección de email del cliente"
      responses:
        "200":
          description: "Cliente encontrado"
          content:
            application/json:
              schema:
                type: "object"
                properties:
                  id:
                    type: "string"
                  name:
                    type: "string"
                  email:
                    type: "string"
                  plan:
                    type: "string"

Pegas o subes este esquema en GPT Builder (o lo referencias mediante una URL), configuras la autenticación, y el Custom GPT ya puede llamar a GET /customers/search?email=... cuando el modelo lo considere relevante. (La creación de la especificación es la parte que puede automatizarse: Quickchat AI, por ejemplo, genera la acción equivalente a partir de una descripción de una frase, basada en la documentación en vivo de la API).

Propiedades arquitectónicas clave de GPT Actions:

• Ejecución del lado del servidor: la infraestructura de OpenAI realiza la llamada HTTP saliente. Tu API recibe la solicitud desde el rango de IPs de OpenAI, no desde el navegador del usuario final.
• OpenAPI como formato de esquema: el modelo usa los campos operationId, summary y description de la especificación OpenAPI para entender cuándo y cómo llamar a cada endpoint.
• Solo REST/HTTP: las Actions se limitan a métodos HTTP estándar (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH) sobre HTTPS.
• Opciones de autenticación: OAuth 2.0, API key (enviada como header o parámetro de consulta), o sin autenticación. OpenAI gestiona el flujo de intercambio de tokens OAuth en nombre del usuario.
• Definiciones de herramientas estáticas: el conjunto de acciones disponibles queda fijo en el momento de la configuración. El modelo no puede descubrir nuevos endpoints en tiempo de ejecución.

Qué es MCP

Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto, publicado por Anthropic a finales de 2024, que estandariza cómo las aplicaciones de IA se comunican con herramientas y fuentes de datos externas. No está ligado a ningún modelo o proveedor específico.

Escribimos una guía completa sobre cómo funciona MCP que cubre el protocolo desde los fundamentos. La versión breve: MCP define una arquitectura cliente-servidor donde una aplicación de IA (el cliente MCP) se conecta a uno o más servidores MCP, descubre herramientas disponibles mediante una solicitud tools/list y las invoca mediante mensajes tools/call. La comunicación usa JSON-RPC 2.0.

Aquí está la misma herramienta de búsqueda de clientes expresada como una definición de herramienta MCP:

{
  "name": "search_customer",
  "description": "Buscar un cliente por dirección de email",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "email": {
        "type": "string",
        "description": "La dirección de email del cliente"
      }
    },
    "required": ["email"]
  }
}

Esta definición vive dentro de un servidor MCP (un programa pequeño que envuelve tu lógica de negocio). Cuando un cliente MCP envía una solicitud tools/call con name: "search_customer" y arguments: {"email": "user@example.com"}, el servidor ejecuta el código que haya detrás de esa herramienta (una llamada a una API, una consulta a una base de datos, una lectura de archivo) y devuelve el resultado. Si lo que quieres exponer es un asistente de IA en lugar de lógica de negocio sin procesar, puedes omitir por completo la escritura del servidor: tu Agente de Quickchat AI puede exponerse como una herramienta MCP con una URL alojada.

Comparación de arquitectura

Los dos enfoques difieren en dónde se ejecuta el código, cómo fluye la comunicación y qué abstracciones exponen.

GPT Actions: centralizado, nativo de HTTP

User <-> ChatGPT (OpenAI servers) --HTTPS--> Your API server

El modelo y el ejecutor de acciones viven juntos del lado de OpenAI. Cuando el modelo decide llamar a una acción, el backend de OpenAI construye una solicitud HTTP basada en la especificación OpenAPI, la envía a tu API, recibe la respuesta y devuelve el resultado al modelo. El cliente del usuario (navegador, app móvil) nunca se comunica directamente con tu API.

Esto significa:

1. Tu API debe ser accesible públicamente por HTTPS (o al menos alcanzable desde la infraestructura de OpenAI).
2. La latencia incluye un viaje de ida y vuelta desde OpenAI hasta tu servidor y de regreso.
3. Todos los datos de solicitud y respuesta pasan por los servidores de OpenAI.

MCP: descentralizado, nativo de protocolo

User <-> AI Application (MCP Client) <--JSON-RPC--> MCP Server <-> Your API / DB / service

El cliente MCP se ejecuta donde se ejecuta la aplicación de IA. Para Claude Desktop, eso es en la máquina del usuario. Para un agente de IA alojado en la nube (como Quickchat AI), el cliente MCP se ejecuta en el backend del agente. El servidor MCP puede ejecutarse localmente (comunicándose por stdio), en la misma red o de forma remota sobre HTTP con Server-Sent Events (SSE) o el transporte más reciente Streamable HTTP.

Esto significa:

1. Los servidores MCP pueden acceder a recursos locales (archivos, bases de datos, servicios localhost) que no están expuestos a internet público.
2. La comunicación es bidireccional. Los servidores pueden enviar notificaciones a los clientes (por ejemplo, cuando cambia un recurso).
3. El protocolo es independiente del transporte. Funciona sobre pipes stdio, SSE o HTTP simple.

Tabla comparativa

Análisis técnico: una integración de ejemplo

Para concretar las diferencias, considera una tarea común: consultar una base de datos PostgreSQL para obtener pedidos de clientes y devolver los resultados al usuario.

Enfoque con GPT Actions

Necesitas crear y alojar una API HTTP delante de tu base de datos:

# Servidor de API Flask (simplificado)
from flask import Flask, request, jsonify
import psycopg2

app = Flask(__name__)

@app.route("/orders", methods=["GET"])
def get_orders():
    customer_email = request.args.get("email")
    conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=myuser")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(
        "SELECT order_id, product, amount, status FROM orders WHERE customer_email = %s",
        (customer_email,)
    )
    rows = cur.fetchall()
    cur.close()
    conn.close()
    return jsonify([
        {"order_id": r[0], "product": r[1], "amount": float(r[2]), "status": r[3]}
        for r in rows
    ])

Luego escribes una especificación OpenAPI para este endpoint, despliegas la API con TLS, configuras la autenticación y pegas la especificación en GPT Builder. OpenAI se encarga del resto: lee la especificación, muestra al modelo la operación disponible y realiza la llamada HTTP cuando hace falta.

La configuración total implica: un servidor de API en ejecución, un endpoint HTTPS público, una especificación OpenAPI y la configuración de GPT Action en la UI de OpenAI.

Enfoque con MCP

Escribes un servidor MCP que envuelve la misma consulta a la base de datos:

# Servidor MCP que usa el SDK de Python de mcp
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
import psycopg2
import json

server = Server("orders-server")

@server.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_orders",
            description="Buscar pedidos de un cliente por email",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "email": {
                        "type": "string",
                        "description": "Dirección de email del cliente"
                    }
                },
                "required": ["email"]
            }
        )
    ]

@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "get_orders":
        conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=myuser")
        cur = conn.cursor()
        cur.execute(
            "SELECT order_id, product, amount, status FROM orders WHERE customer_email = %s",
            (arguments["email"],)
        )
        rows = cur.fetchall()
        cur.close()
        conn.close()
        results = [
            {"order_id": r[0], "product": r[1], "amount": float(r[2]), "status": r[3]}
            for r in rows
        ]
        return [TextContent(type="text", text=json.dumps(results, indent=2))]

Si el servidor MCP se ejecuta localmente (sobre stdio), puede conectarse directamente a una base de datos en localhost o en la red local. No se necesita un endpoint público. Si el servidor se ejecuta de forma remota, necesita un endpoint HTTP, pero se comunica usando JSON-RPC sobre SSE o Streamable HTTP en lugar de REST directo.

La configuración total para uso local implica: el script del servidor MCP, la configuración del cliente MCP (apuntando al comando del servidor) y una conexión a la base de datos. No hay especificación OpenAPI, ni certificado TLS, ni API pública.

Diferencias clave en la práctica

La ruta de GPT Actions requiere más infraestructura (un servicio HTTP desplegado), pero aprovecha patrones de API REST existentes que la mayoría de los equipos ya conocen. Si ya tienes una API REST, añadir una GPT Action consiste principalmente en escribir la especificación OpenAPI.

La ruta de MCP requiere menos infraestructura para casos de uso locales, pero introduce un protocolo nuevo que tu equipo debe aprender. Para despliegues remotos, los requisitos de infraestructura son similares a los de GPT Actions, pero el modelo de comunicación es distinto (conexiones persistentes, encuadre JSON-RPC, notificaciones bidireccionales).

Cómo Quickchat AI gestiona ambos enfoques

El sistema AI Actions de Quickchat AI admite dos tipos de acciones distintos que corresponden a estos dos paradigmas: HTTP Request Actions y Remote MCP Actions.

HTTP Request Actions

HTTP Request Actions son conceptualmente similares a GPT Actions. Configuras un endpoint HTTP, método, headers, parámetros de consulta y una plantilla de cuerpo JSON. El AI Agent recopila valores de parámetros a partir de la conversación y el backend de Quickchat realiza la solicitud HTTP del lado del servidor.

Una HTTP Request Action consta de:

• Una URL de endpoint con placeholders {{parameter}} (por ejemplo, https://api.hubapi.com/crm/v3/objects/contacts)
• Un método HTTP (GET, POST, PATCH, PUT, DELETE)
• Headers (incluidos tokens de autorización sustituidos del lado del servidor)
• Una plantilla de cuerpo JSON con placeholders de parámetros
• Parámetros de consulta con placeholders
• Un conjunto de parámetros tipados (string, number, boolean, float) con descripciones, indicadores de obligatoriedad y valores predeterminados

En tiempo de ejecución, la IA determina qué parámetros rellenar según el contexto de la conversación. El backend inyecta los valores de los parámetros en la URL, los headers, el cuerpo y la cadena de consulta, reemplazando los placeholders {{param_name}}. Luego realiza la solicitud HTTP y devuelve la respuesta a la IA para su interpretación.

Para ver un ejemplo detallado, consulta nuestra guía de HubSpot AI Actions.

Remote MCP Actions

Remote MCP Actions conectan el AI Agent a un servidor MCP externo. En lugar de definir endpoints HTTP individuales, proporcionas la URL del servidor MCP y credenciales de autenticación opcionales (un bearer token y/o headers personalizados). El backend de Quickchat actúa como cliente MCP: se conecta al servidor remoto, descubre herramientas disponibles mediante la llamada de protocolo estándar tools/list y las presenta al modelo de IA.

La configuración requiere:

• La URL del servidor MCP (un endpoint HTTPS que sirve el transporte MCP Streamable HTTP o SSE)
• Un token de autenticación opcional
• Headers personalizados opcionales
• Una lista de herramientas descubiertas con controles individuales activo/inactivo
• Una configuración predeterminada de activación de herramientas (si las herramientas recién descubiertas están activas de forma predeterminada)

Una vez conectado, cada herramienta expuesta por el servidor MCP queda disponible para el AI Agent durante las conversaciones. La IA ve los nombres y descripciones de herramientas de la respuesta tools/list del servidor MCP y puede invocarlas cuando haga falta. La selección de herramientas puede acotarse mediante la configuración allowed_tools, que te permite habilitar o deshabilitar herramientas específicas del servidor.

Este enfoque es especialmente útil al integrar servicios que ya publican servidores MCP (como MCP de Shopify), porque puedes conectarte al servidor existente en lugar de crear acciones HTTP individuales para cada endpoint.

Cuándo usar cada opción en Quickchat

Usa HTTP Request Actions cuando:

• Estás integrando con un endpoint específico de una API REST
• Quieres control detallado sobre el formato de la solicitud (headers, estructura del cuerpo, query params)
• La API no tiene un servidor MCP publicado
• Necesitas inyección de credenciales del lado del servidor (como tokens OAuth para HubSpot, Zendesk, etc.)

Usa Remote MCP Actions cuando:

• El servicio publica un servidor MCP
• Quieres conectarte a varias herramientas de un solo servicio en una acción
• Quieres descubrimiento dinámico de herramientas (las herramientas disponibles para la IA pueden cambiar a medida que el servidor MCP se actualiza)
• Estás creando un sistema multiagente donde una IA delega a otra mediante MCP

Ventajas y desventajas

GPT Actions

Ventajas:

• Tecnología familiar. Si tienes una API REST existente, ya tienes la mayor parte de lo que necesitas. Escribir una especificación OpenAPI está bien documentado y las herramientas son maduras.
• El formato OpenAPI se adopta ampliamente. Las especificaciones pueden generarse automáticamente desde muchos frameworks web (FastAPI, Express con swagger-jsdoc, Spring Boot con springdoc).
• OpenAI gestiona la ejecución de solicitudes HTTP, la terminación TLS y el manejo de errores en su infraestructura.
• La compatibilidad con OAuth 2.0 está integrada con actualización automática de tokens.

Desventajas:

• Limitado al ecosistema de OpenAI. Una acción que creas para un Custom GPT no puede reutilizarse con Claude, Gemini ni ningún otro proveedor de modelos sin reimplementación.
• Tu API debe ser accesible públicamente. No hay soporte para recursos locales o de redes privadas.
• No hay descubrimiento dinámico de herramientas. Añadir un nuevo endpoint requiere actualizar la especificación OpenAPI y reconfigurar el GPT.
• Solo unidireccional. Tu API no puede enviar actualizaciones ni notificaciones de vuelta al modelo fuera de las respuestas HTTP.
• Todos los datos pasan por los servidores de OpenAI, lo que puede ser un problema para cargas de trabajo sensibles.
• Los límites de tasa y los timeouts de ejecución los controla OpenAI, no tú.

MCP

Ventajas:

• Independiente del proveedor. El mismo servidor MCP funciona con Claude, Cursor, Quickchat AI y cualquier otro cliente que implemente el protocolo.
• Admite recursos locales. Un servidor MCP ejecutado sobre stdio puede acceder a archivos, bases de datos y servicios en la máquina local sin exponer nada a internet.
• Descubrimiento dinámico de herramientas. La IA puede consultar al servidor por herramientas disponibles en tiempo de ejecución. Las herramientas pueden añadirse, eliminarse o actualizarse sin reconfigurar el cliente.
• Comunicación bidireccional. Los servidores pueden notificar cambios a los clientes (por ejemplo, se modificó un archivo, se creó un nuevo registro).
• Sesiones con estado. La conexión persiste a través de varias invocaciones de herramientas dentro de una conversación, lo que habilita flujos de trabajo que requieren contexto de llamadas anteriores.
• Especificación abierta. Cualquiera puede inspeccionar, implementar o extender el protocolo.

Desventajas:

• Ecosistema más joven. El protocolo se publicó a finales de 2024, por lo que las herramientas, la documentación y el conocimiento de la comunidad todavía se están desarrollando en comparación con OpenAPI.
• Requiere ejecutar un servidor MCP. Para despliegues remotos, esto significa alojar un servicio adicional (aunque puede ser ligero).
• No hay una especificación de autenticación estandarizada (a principios de 2026). Las implementaciones varían entre autenticación basada en tokens, headers personalizados y extensiones OAuth. La especificación MCP Authorization sigue evolucionando.
• El encuadre JSON-RPC añade una capa de abstracción que puede resultar poco familiar para equipos acostumbrados a REST.
• La compatibilidad de clientes varía. No todas las aplicaciones de IA admiten todos los transportes o funciones de MCP.

Cuándo usar cada uno

La elección depende de tus restricciones:

Elige GPT Actions si:

• Estás creando exclusivamente para ChatGPT o la API de OpenAI.
• Ya tienes una API REST pública con una especificación OpenAPI.
• Necesitas que la plataforma gestione OAuth 2.0 por ti.
• Quieres la ruta más simple desde “API existente” hasta “herramienta invocable por IA”.

Elige MCP si:

• Necesitas que tus herramientas funcionen en varios proveedores de IA.
• Quieres exponer recursos locales o de red privada a una IA sin hacerlos públicos.
• Necesitas descubrimiento dinámico de herramientas, comunicación bidireccional o sesiones con estado.
• Estás creando una arquitectura multiagente donde distintos sistemas de IA necesitan coordinarse.

Usa ambos si:

• Tienes una API REST existente que quieres exponer como GPT Action para usuarios de ChatGPT, pero también quieres publicar un servidor MCP para Claude, Cursor y otros clientes. La lógica de negocio subyacente puede compartirse; el adaptador de protocolo es una capa fina por encima.

La tendencia de convergencia

GPT Actions y MCP partieron de filosofías de diseño distintas (nativa de HTTP vs. nativa de protocolo), pero la brecha se está reduciendo.

OpenAI añadió compatibilidad con MCP al Agents SDK en marzo de 2025, lo que permite que agentes basados en OpenAI se conecten a servidores MCP junto con la llamada a funciones tradicional. Esto no sustituye a GPT Actions (que siguen siendo la forma de añadir llamadas a herramientas a Custom GPTs en ChatGPT), pero indica que OpenAI reconoce MCP como un estándar viable para la comunicación entre agentes y herramientas.

Del lado de MCP, el protocolo ahora admite transporte Streamable HTTP, lo que hace que los servidores MCP remotos se parezcan más a servicios HTTP tradicionales. Un servidor MCP detrás de un endpoint Streamable HTTP no está lejos arquitectónicamente de una API REST, aunque sigue usando JSON-RPC internamente en lugar de convenciones REST.

El resultado probable es que ambos patrones coexistan. Los esquemas OpenAPI seguirán siendo la forma estándar de describir APIs REST, y GPT Actions (o mecanismos similares) seguirán siendo el puente más simple entre esas APIs y los modelos de IA en el ecosistema de OpenAI. MCP crecerá como el estándar entre proveedores para la integración de herramientas, especialmente en arquitecturas agénticas y multimodelo. Plataformas como Quickchat AI, que admiten tanto HTTP Request Actions como Remote MCP Actions, te dan la flexibilidad de usar el enfoque que mejor se ajuste a tu integración específica.

Lecturas adicionales

• Especificación MCP
• Cómo funciona Model Context Protocol: explicación de MCP
• MCP vs HTTP
• Da a tu AI Agent herramientas en vivo desde un servidor MCP remoto: construcción práctica
• Documentación de OpenAI Actions
• Especificación OpenAPI
• Directorio de servidores MCP
• Desafíos de crear un AI Agent sobre Shopify MCP