Este Protocolo Gratuito Pone la IA en Cualquier Aplicación

Las aplicaciones web modernas ofrecen una potencia inmensa, sin embargo, los usuarios a menudo lidian con interfaces torpes y manuales. Navegar por menús intrincados, introducir datos precisos en innumerables campos y dominar flujos de trabajo complejos sigue siendo la norma. Esta dependencia de la interacción manual crea fricción, obstaculizando la productividad y limitando el potencial intuitivo del software sofisticado.

Imagina un futuro donde simplemente le dices a una aplicación lo que quieres que haga, usando lenguaje natural. En lugar de ajustar minuciosamente deslizadores o escribir valores en formularios, articulas tus deseos y el software obedece instantáneamente. Este cambio de paradigma transforma la experiencia del usuario, haciendo que las herramientas potentes sean accesibles e intuitivas a través de comandos simples y conversacionales.

WebMCP, el Web Model Control Protocol, es la tecnología fundamental que permite este profundo cambio. Va mucho más allá de los simples chatbots, que principalmente responden preguntas, para facilitar un verdadero control de aplicaciones impulsado por IA. Este estándar abierto permite que la inteligencia artificial interactúe directamente y manipule los modelos de datos subyacentes —o "stores"— de cualquier aplicación web, traduciendo las indicaciones conversacionales en comandos precisos y accionables. WebMCP simplifica la mejora de la funcionalidad del sitio para aplicaciones que ya siguen un patrón Model-View-Controller (MVC), común en frameworks como Redux React o Zustand React.

Jack Herrington, un destacado educador tecnológico, demostró recientemente el potencial revolucionario de WebMCP en su video, "WebMCP Is A Free AI In Your App Let's." Herrington mostró una aplicación tradicional de modelado paramétrico 3D, diseñada específicamente para proyectos Multiboard, ahora dotada de capacidades de IA. Anteriormente, los usuarios medían manualmente los componentes con calibradores e introducían laboriosamente las dimensiones en una interfaz renderizada con OpenSCAD, un proceso que Herrington describió como "sucks."

Con WebMCP y la extensión MCP-B instalada en el navegador, una IA ahora puede interpretar directamente comandos como "establecer la altura a 81 mm y cerrar el panel frontal." La aplicación, construida con WASM para la renderización de OpenSCAD y Three.js para la visualización, integra WebMCP sin problemas. Los desarrolladores registran "tools" —funciones como `list parameters`, `get parameters` y `set parameters`— proporcionando a la IA una forma estructurada de interactuar. La IA utiliza la descripción de la herramienta y el esquema de entrada para determinar cómo enviar los argumentos correctos y ejecutar funciones. Esta conexión directa y programática mejora drásticamente el valor de una aplicación, haciéndola instantáneamente más inteligente y fácil de usar sin requerir un alojamiento de IA complejo.

Jack Herrington, una figura destacada en el desarrollo web, mostró recientemente el poder transformador de WebMCP con un caso de uso convincente y real: una herramienta de modelado paramétrico 3D para el sistema de organización Multiboard. Este sistema de código abierto, imprimible en 3D, permite a los usuarios crear paneles y accesorios personalizados para la organización de talleres. La aplicación de Herrington permite a los usuarios diseñar piezas a medida, renderizadas a partir de código OpenSCAD, lo que la hace invaluable para la fabricación personalizada dentro del ecosistema Multiboard.

Anteriormente, configurar estos intrincados modelos era un proceso laborioso, lo que representaba un punto de dolor significativo para los diseñadores. Los usuarios recuperaban sus calipers físicos, medían meticulosamente los componentes del mundo real y luego introducían manualmente docenas de parámetros dimensionales precisos en la interfaz de modelado. Esta entrada manual de datos para cada longitud, anchura, altura y recorte de panel no solo consumía mucho tiempo y era repetitiva, sino que también era muy susceptible a errores, convirtiendo una tarea de diseño creativo en una labor tediosa y orientada a los detalles.

WebMCP agiliza radicalmente esta interacción. Herrington demostró el escenario 'después' simplemente dando comandos de voz a una AI integrada a través de la extensión de navegador MCP-B. Instrucciones como "set the height to 81mm and close off the front panel" actualizan instantáneamente el complejo modelo 3D. La AI interpreta estas instrucciones en lenguaje natural, modifica los parámetros subyacentes de OpenSCAD, y la aplicación, aprovechando WASM para la ejecución de OpenSCAD y Three.js para la renderización, muestra inmediatamente el modelo revisado y completamente formado.

Este cambio transforma un proceso engorroso y manual en una experiencia de diseño fluida y conversacional. Lo que antes requería una entrada numérica precisa y ajustes manuales repetitivos ahora responde a comandos de voz intuitivos, entregando un valor inmediato y tangible. WebMCP abstrae eficazmente la complejidad de gestionar docenas de campos de entrada, permitiendo a los creadores centrarse en la intención del diseño en lugar de la mecánica de la interfaz, haciendo que el modelado paramétrico avanzado sea accesible, eficiente y notablemente intuitivo para cualquier usuario.

WebMCP, o Web Model Context Protocol, surge no como otra JavaScript library o standalone application, sino como un web standard propuesto. Su objetivo fundamental es estandarizar cómo los agentes de inteligencia artificial se comunican directamente con las aplicaciones web, permitiendo una interacción programática y sin interrupciones. Este protocolo tiene como objetivo transformar cómo la AI entiende y manipula el contenido web.

En su esencia, WebMCP dicta que los sitios web expongan sus funcionalidades específicas como "tools" estructuradas. Estas podrían incluir operaciones granulares como `set_parameter` para ajustar un valor en un modelo 3D, o `get_data` para recuperar información de una base de datos. Los desarrolladores registran estas capacidades a través de una nueva API del navegador, `navigator.modelContext`, creando un contrato legible por máquina para la lógica de su aplicación.

Este acceso directo a la API contrasta fuertemente con el método frágil y anticuado de interacción de la AI: el screen scraping. Los agentes de AI tradicionales a menudo dependen del análisis visual de una página web, analizando píxeles y DOM elements para inferir la funcionalidad. Tales enfoques son inherentemente lentos, computacionalmente costosos y frecuentemente se rompen incluso con actualizaciones menores de la interfaz de usuario, lo que los hace poco fiables para una automatización robusta.

WebMCP ofrece una alternativa semántica, robusta y eficiente, permitiendo a la AI eludir completamente la capa visual e interactuar directamente con el modelo de datos subyacente de una aplicación. Esta línea directa de comunicación es un cambio de paradigma. Aunque todavía es un W3C Draft Community Group Report, lo que indica un desarrollo continuo e interés de la industria, su potencial es claro, con avances y discusiones tempranas ya surgiendo, como se destaca en el Chrome for Developers blog: WebMCP is available for early preview | Blog - Chrome for Developers.

La implementación de WebMCP crea eficazmente una interfaz programática para cualquier aplicación web, convirtiendo interfaces de usuario complejas en conjuntos de comandos accesibles para la AI. Esto no solo agiliza la automatización, sino que también abre posibilidades completamente nuevas para que los agentes inteligentes asistan a los usuarios dentro de los ecosistemas web existentes, mejorando la productividad sin requerir una revisión completa de la aplicación.

WebMCP se integra perfectamente con las arquitecturas de aplicaciones existentes, particularmente aquellas construidas sobre un paradigma Model-View-Controller (MVC) o similar basado en estados. La herramienta de modelado Multiboard 3D de Jack Herrington ejemplifica esto al aprovechar una pila web robusta y moderna para crear una experiencia lista para la IA.

En el núcleo de esta pila se encuentra TanStack Store, una potente biblioteca que gestiona el estado mutable de la aplicación. Para el trabajo pesado de la generación 3D, la aplicación compila OpenSCAD —un kernel CAD paramétrico basado en texto— directamente a WASM (WebAssembly). Esto permite que los cálculos geométricos complejos se ejecuten de manera eficiente dentro del navegador. Finalmente, Three.js toma la salida de malla de OpenSCAD y la renderiza en una escena 3D interactiva.

Esta arquitectura basada en estados proporciona la base perfecta para WebMCP. Una IA, actuando como un controlador externo inteligente, emite comandos que interactúan directamente con el "modelo" de la aplicación, es decir, sus datos y estado centrales. Esta clara separación de responsabilidades asegura que los comandos de la IA tengan un impacto predecible y controlado en el comportamiento de la aplicación.

Considere el flujo de datos: una IA, a través de la extensión de navegador MCP-B, llama a una herramienta WebMCP registrada dentro de la aplicación, como "set parameter". Esta herramienta, diseñada para validar y procesar la entrada de la IA (por ejemplo, "set height to 81mm"), luego activa una actualización en el TanStack Store. Esta modificación del store representa un cambio en el estado fundamental de la aplicación, como un valor de parámetro para un modelo 3D.

Fundamentalmente, este cambio de estado se propaga automáticamente a través de la aplicación. Los parámetros actualizados en el TanStack Store impulsan al motor OpenSCAD compilado en WASM a reevaluar y regenerar el modelo 3D. La nueva malla se alimenta luego a Three.js, que vuelve a renderizar instantáneamente el objeto actualizado en pantalla. Este bucle reactivo asegura que la interfaz de usuario siempre refleje el estado actual, impulsado por los comandos de la IA.

Los desarrolladores no necesitan reconstruir sus aplicaciones desde cero para ser compatibles con WebMCP. En su lugar, simplemente necesitan exponer funciones o acciones específicas dentro de su sistema de gestión de estado existente como herramientas WebMCP. Esto implica definir el propósito de la herramienta, el esquema de entrada esperado y la función `execute` que se conecta directamente a los métodos `setState` de su store. Este esfuerzo de integración mínimo desbloquea un potente control de IA para cualquier aplicación web bien estructurada.

La implementación de WebMCP de Herrington comienza con una función dedicada `registerWebMcpTools`, invocada al inicio de la aplicación. Esta función primero aplica un polyfill al contexto de WebMCP si es necesario, asegurando una amplia compatibilidad con el navegador. Luego recupera el `model context` del objeto `navigator` del navegador, que sirve como centro principal para registrar todas las herramientas invocables por IA disponibles dentro de la aplicación.

Cada herramienta registrada con WebMCP requiere tres componentes críticos para que la IA interactúe eficazmente. Los desarrolladores definen un nombre único para la herramienta, como "set parameter" o "list parameters", dejando claro su propósito de inmediato. Fundamentalmente, una descripción clara y concisa guía a la IA para comprender la función exacta de la herramienta y los escenarios apropiados para su invocación. Esta explicación en lenguaje natural es primordial para el proceso de toma de decisiones de la IA, permitiéndole elegir inteligentemente la acción correcta.

Un esquema de entrada, aprovechando las robustas capacidades de JSON schema, dicta la estructura precisa y las reglas de validación para los argumentos que la AI envía a la herramienta. Esta validación rigurosa asegura que la AI proporcione datos correctamente formateados y válidos, previniendo errores y mejorando la fiabilidad general de las interacciones impulsadas por la AI. Finalmente, la función `execute` encapsula la lógica central de la aplicación. Cuando la AI solicita la acción de una herramienta, esta función se ejecuta, traduciendo la intención de alto nivel de la AI en operaciones de aplicación concretas y ejecutables.

Considere la herramienta "set parameter" dentro de la aplicación Herrington's Multiboard. El papel principal de esta herramienta es ajustar un valor paramétrico específico, como la altura o el ancho, para el modelo 3D subyacente. Su función `execute` dedica una cantidad significativa de código a una validación de entrada robusta, analizando la solicitud entrante de la AI contra su JSON schema definido. Si la AI proporciona argumentos mal formados o fuera de rango, el sistema devuelve una respuesta detallada, guiando inteligentemente a la AI hacia un formato de entrada correcto para intentos posteriores.

Tras una validación exitosa, la función `execute` llama a `project_actions.set_override`. Este paso crucial actualiza directamente el estado interno de la aplicación modificando el parámetro relevante dentro del TanStack Store. El `project_store` funciona como la única fuente de verdad para el estado de todo el proyecto, lo que significa que cualquier cambio activa automáticamente una cascada de actualizaciones reactivas. Esto incluye un nuevo renderizado del modelo OpenSCAD.

Este proceso sin interrupciones implica volver a ejecutar el código OpenSCAD a través de WASM con los parámetros actualizados, generando una nueva malla y renderizándola eficientemente en el navegador a través de Three.js. Todas estas complejas mecánicas de visualización ocurren automáticamente, sin requerir interacción directa del usuario o instrucción explícita de la AI. Esta arquitectura demuestra poderosamente el potencial de WebMCP: conectar una AI directamente a la gestión del estado interno de una aplicación, abstrayendo las complejidades del pipeline de renderizado.

La AI no necesita entender elementos específicos de la interfaz de usuario o motores de renderizado; simplemente interactúa con herramientas y esquemas bien definidos. Esta abstracción hace que la integración de capacidades sofisticadas de AI en aplicaciones web existentes sea notablemente sencilla y eficiente, mejorando la interacción del usuario con una sobrecarga de desarrollo mínima.

WebMCP, aunque es un estándar web propuesto innovador para la integración perfecta de la AI, no requiere esperar a una implementación nativa en el navegador para liberar su potencial. Los desarrolladores pueden aprovechar sus potentes capacidades hoy a través de un polyfill crítico: la Extensión MCP-B. Esta extensión de navegador para Chrome implementa la API `navigator.modelContext`, llevando efectivamente la funcionalidad central de WebMCP a los navegadores actuales y haciendo posible la visión de aplicaciones impulsadas por AI ahora mismo.

Esta extensión sirve como el puente indispensable de su AI, transformando páginas web pasivas en plataformas interactivas de AI. Permite de manera robusta que agentes inteligentes, como Claude, descubran e interactúen activamente con las herramientas y funcionalidades específicas expuestas por una aplicación web local. Este canal de comunicación bidireccional es crucial para que una AI no solo comprenda el contexto de la aplicación, sino también para manipular su estado interno y ejecutar comandos precisos.

La instalación de la MCP-B Extension es un proceso rápido y fácil de usar, disponible directamente desde la Chrome Web Store. Una vez activa, la interfaz de la extensión muestra inmediatamente las herramientas registradas desde `localhost` (por ejemplo, `list parameters`, `set parameters`, `get parameters`), precisamente como se demuestra en el perspicaz video de Jack Herrington. Esta confirmación visual instantánea verifica la exitosa preparación de su aplicación para la interacción con la AI, mostrando sus funciones expuestas para uso inmediato.

Los agentes de AI utilizan los ricos metadatos descriptivos y los esquemas de entrada estructurados proporcionados por estas herramientas registradas para comprender su propósito, los argumentos requeridos y cómo invocarlas de forma segura y precisa. Esto permite que comandos sofisticados en lenguaje natural impulsen acciones complejas de la aplicación, pasando de tediosos ajustes manuales de la UI a intuitivas indicaciones conversacionales. Para aquellos que exploran soluciones robustas de gestión de datos que complementan dichos sistemas reactivos, el TanStack Start Overview | TanStack Start React Docs ofrece un valioso contexto arquitectónico. Los desarrolladores obtienen un mecanismo potente y abierto para dotar a las aplicaciones existentes de una capa inteligente y conversacional sin necesidad de alojamiento propietario de AI, haciendo que cualquier aplicación esté lista para la AI.

WebMCP cambia fundamentalmente el panorama de la automatización web con AI, dejando obsoleto el screen scraping tradicional. En lugar de depender de un análisis visual frágil, este estándar propuesto permite a la AI comunicarse directamente con la lógica interna expuesta de una aplicación. Este cambio de paradigma ofrece una alternativa robusta, eficiente y segura al a menudo frustrante mundo de la automatización basada en DOM.

La fiabilidad se erige como un diferenciador principal. Las herramientas convencionales de screen scraping, como las construidas con Selenium o Puppeteer, operan analizando estructuras HTML y apuntando a elementos DOM específicos. Incluso cambios menores en la clase CSS de un botón o en la posición de un elemento pueden romper inmediatamente estos scripts. WebMCP, por el contrario, establece un contrato API estable y explícito directamente con el estado de la aplicación y las acciones disponibles. Este contrato permanece inmutable independientemente de las modificaciones de la UI del frontend, asegurando una automatización consistente e inquebrantable para los agentes de AI.

La eficiencia y el ahorro de costos se ven profundamente afectados. Alimentar un documento HTML completo a una AI para su análisis es un proceso intensivo en tokens y costoso. WebMCP reduce drásticamente esta sobrecarga al transmitir solo cargas de datos estructuradas y relevantes, por ejemplo, los parámetros precisos necesarios para configurar un 3D model, no la página completa. Este intercambio de datos dirigido conduce a una optimización significativa de los recursos; las estadísticas iniciales indican una notable reducción del 53% en el costo operativo y una impresionante disminución del 78.6% en el consumo de tokens para las interacciones con la AI, haciendo que las capacidades avanzadas sean mucho más accesibles.

La seguridad y el control del usuario reciben una mejora crítica. Los scripts de automatización headless a menudo se ejecutan en segundo plano, potencialmente sin el consentimiento explícito del usuario, y pueden introducir considerables vulnerabilidades de seguridad. WebMCP opera completamente dentro del entorno del propio navegador del usuario, aprovechando sus modelos de seguridad robustos e integrados. La MCP-B extension actúa como un guardián explícito, requiriendo la activación del usuario y un permiso explícito antes de que ocurra cualquier acceso de la AI. Este diseño empodera a los usuarios con un control granular, transformando la AI en un asistente de confianza dentro del navegador en lugar de un agente externo potencialmente intrusivo.

Más allá de simplemente ver píxeles e interpretar HTML, WebMCP introduce un profundo cambio de paradigma: su aplicación no solo se ve, sino que se entiende intrínsecamente. La web tradicional, diseñada para ojos humanos, presenta información. WebMCP transforma esto en una web funcional para inteligencias artificiales, donde las aplicaciones declaran explícitamente sus capacidades.

Fundamental para esta transformación es el Tool Contract. Cada aplicación habilitada para WebMCP publica un contrato formal, legible por máquina, que detalla qué funciones ofrece y cómo un agente de AI puede invocarlas. No se trata de adivinar clics de botones; es una declaración explícita: "esto es lo que puedo hacer, y así es como me pides que lo haga."

Esta comprensión explícita permite a la AI realizar acciones complejas y de varios pasos con una fiabilidad sin precedentes. La AI comprende la lógica subyacente de la aplicación y las herramientas disponibles, no solo su diseño visual. Cuando una AI necesita ajustar una dimensión de Multiboard, no navega por una UI; llama a la herramienta `set parameter` con valores específicos, como lo demuestra el proyecto de Jack Herrington.

El frágil screen scraping y la automatización de UI quebradiza quedan obsoletos. En su lugar, los agentes de AI interactúan directamente con la interfaz programática de la aplicación, asegurando que las acciones tengan éxito incluso si el diseño visual cambia. Este cambio fundamental empodera a la AI para convertirse en un copiloto verdaderamente capaz dentro de sus aplicaciones, ejecutando tareas con precisión y consistencia.

En última instancia, WebMCP eleva su aplicación a un ciudadano de primera clase en el floreciente mundo de los agentes de AI. Va más allá de ser una interfaz pasiva, convirtiéndose en un endpoint activo y programable que contribuye significativamente a flujos de trabajo sofisticados impulsados por AI. Su aplicación se convierte en un servicio inteligente, directamente consumible y orquestable por AI avanzada, desbloqueando nuevos niveles de automatización y experiencia de usuario.

La característica más atractiva de WebMCP reside en su diseño model-agnostic. A diferencia de las integraciones de AI propietarias que vinculan las aplicaciones a un único modelo de lenguaje grande (LLM) de un proveedor, WebMCP propone un estándar de comunicación abierto y universal. Este protocolo actúa como un puente neutral, permitiendo que cualquier agente de AI que entienda su lenguaje interactúe con una aplicación habilitada para WebMCP. Esto cambia fundamentalmente el control de los proveedores de AI y lo devuelve a los desarrolladores y usuarios.

Imagine un ecosistema donde su asistente de AI elegido, ya sea Gemini de Google, Claude de Anthropic, GPT de OpenAI o un modelo de código abierto ejecutado localmente, pueda entender y manipular sin problemas cualquier sitio web compatible con WebMCP. Esto evita que los desarrolladores sufran vendor lock-in, asegurando que las capacidades de AI de sus aplicaciones permanezcan a prueba de futuro frente a los cambios en el panorama de los LLM. Una aplicación construida hoy con WebMCP no quedará obsoleta si mañana surge un nuevo modelo de AI más potente.

Este enfoque abierto desbloquea una visión poderosa para la web: los usuarios llevan su asistente de AI preferido a cualquier sitio para ayudarles a realizar tareas. En lugar de estar confinados a las características de AI integradas, a menudo limitadas, de un sitio, los usuarios obtienen la libertad de implementar su AI personal y personalizada para gestionar flujos de trabajo complejos, automatizar la entrada de datos o incluso generar diseños, como se ve con el sistema Multiboard de Jack Herrington. Para más información sobre los diseños físicos, explore el MultiBuild | Free 3D-Printed Modular Organization System.

En última instancia, WebMCP defiende un futuro de AI descentralizada. Transforma las aplicaciones web de interfaces pasivas en entornos activos e inteligentes que dan la bienvenida a una colaboración diversa de AI. Este estándar promete una web verdaderamente interoperable, donde el poder de la AI está dictado por la elección del usuario y la innovación abierta, no por los jardines vallados de los gigantes tecnológicos.

Los desarrolladores se encuentran ahora en el precipicio de una web verdaderamente AI-native. El ejemplo de OpenSCAD de Jack Herrington demuestra claramente cómo dotar a las aplicaciones existentes de un control inteligente y programático. El camino para integrar la IA en la funcionalidad central de tu aplicación es más claro que nunca, yendo más allá del scraping visual hacia una interacción directa a nivel de API.

Comienza tu viaje explorando la sólida prueba de concepto de Herrington. Su repositorio de GitHub jherr/webmcp-openscad proporciona un ejemplo completo y funcional, mostrando cómo TanStack Store, OpenSCAD compilado con WASM y Three.js forman un backend accesible para IA. Este código detallado ofrece un plan invaluable para exponer el estado interno y las acciones, convirtiéndolo en el punto de partida perfecto para tu propia experimentación y desarrollo.

A continuación, instala la esencial Extensión MCP-B para Chrome desde la Chrome Web Store. Este puente de navegador crucial permite que tu máquina local se comunique sin problemas con las aplicaciones habilitadas para WebMCP. Te permite interactuar con sus herramientas expuestas utilizando un modelo de IA de tu elección, representando el punto de entrada inmediato para experimentar y construir dentro de este nuevo paradigma revolucionario.

Ahora, dirige tu mirada crítica a tus propias aplicaciones. ¿Qué tareas manuales y repetitivas realizan tus usuarios con frecuencia que podrían beneficiarse de la automatización inteligente? Piensa en flujos de trabajo de configuración complejos, entrada de datos en varios pasos o secuencias de acciones que, aunque simples individualmente, se vuelven tediosas cuando se repiten. WebMCP te permite definir estas acciones críticas de la aplicación como funciones invocables, completas con esquemas de entrada precisos y descripciones legibles por humanos para una IA.

Esto no se trata de reemplazar tu interfaz de usuario existente; se trata de aumentarla profundamente con una capa inteligente y conversacional. Al hacer que la lógica interna de tu aplicación sea programáticamente accesible, empoderas a las IAs para que comprendan y manipulen sus funciones directamente, impulsando una eficiencia sin precedentes y abriendo modalidades de interacción completamente nuevas para los usuarios. WebMCP defiende un estándar abierto y agnóstico al modelo, asegurando que tus integraciones de IA sigan siendo flexibles, interoperables y a prueba de futuro. Da estos primeros pasos y ayuda a dar forma al futuro de la interacción con las aplicaciones.

¿Qué es WebMCP (Web Model Context Protocol)?

WebMCP es un estándar web abierto propuesto que permite a los sitios web exponer su funcionalidad como 'herramientas' estructuradas que los agentes de IA pueden llamar directamente, lo que permite una automatización en el navegador más fiable y eficiente.

¿En qué se diferencia WebMCP del screen scraping?

En lugar de analizar HTML frágil, que se rompe con los cambios de la interfaz de usuario, WebMCP proporciona un contrato de API estable y legible por máquina. Esto hace que las interacciones de IA sean más rápidas, económicas y mucho más fiables.

¿Necesito alojar mi propio modelo de IA para usar WebMCP?

No. WebMCP permite que tu sitio web se conecte con agentes de IA que ya se ejecutan en el navegador del usuario (a través de extensiones como MCP-B). Simplemente proporcionas las herramientas; el usuario trae su propia IA.

¿Está WebMCP listo para su uso en producción?

WebMCP se encuentra actualmente en una etapa experimental de vista previa temprana. Está disponible en Chrome Canary detrás de una bandera de función y está siendo incubado por el W3C, pero aún no es un estándar web ampliamente compatible.