5 ago 2025
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¿Qué es el MCP? Explicación del protocolo de contexto modelo para agentes de IA
Los agentes de la IA son cada día más inteligentes y útiles, pero se han enfrentado a un gran reto: conectar sin problemas con las numerosas herramientas de negocio de las que dependen las empresas. Los primeros agentes de IA trabajaban principalmente con los datos con los que habían sido entrenados y solo podían realizar llamadas a API sencillas. Eso significaba que su capacidad para interactuar con los sistemas empresariales del mundo real era limitada y a menudo torpe.
Ahora, hay un nuevo avance: el Protocolo de Contexto de Modelo, o MCP (Model Context Protocol). Se trata de una forma universal para que los agentes de IA descubran y se conecten con las herramientas empresariales de forma dinámica, sin necesidad de codificación o conectores personalizados para cada aplicación. Esto lo cambia todo sobre cómo funcionan los agentes de IA y lo que pueden hacer.
En Beam AI, hemos estado utilizando el MCP para crear agentes que gestionan miles de tareas cada minuto, en muchos sectores y sistemas. Lo que hace que MCP sea tan potente no es solo la tecnología en sí, sino cómo abre la puerta a que los agentes de IA se conviertan en partes realmente integradas de los flujos de trabajo de una empresa. En lugar de ser asistentes aislados, se están convirtiendo en compañeros de equipo conectados, capaces de utilizar cualquier herramienta que necesiten cuando la necesiten.
En este post, explicaremos por qué es importante el MCP, cómo funciona y cómo Beam AI ya lo está poniendo en práctica en agentes de IA del mundo real.
La Evolución de las Herramientas de los Agentes
Para entender la importancia de MCP, veamos cómo han evolucionado las capacidades de las herramientas de los agentes:
Generación 1: Funciones codificadas Los primeros agentes de IA sólo podían utilizar funciones predefinidas integradas en su código base. ¿Quieres añadir una nueva herramienta? Modifique el código, vuelva a desplegar y espere que nada se rompa.
Generación 2: Integraciones API Los agentes adquirieron la capacidad de llamar a las API REST, pero cada integración requería un desarrollo personalizado. Cada nueva fuente de datos significaba construir otro conector desde cero.
Generación 3: Herramientas dinámicas potenciadas por MCP Ahora, los agentes pueden descubrir y utilizar herramientas de forma dinámica a través de servidores MCP estandarizados. Un protocolo, posibilidades ilimitadas.
Esta evolución refleja lo que ocurrió en el desarrollo web: del HTML codificado a las API dinámicas y a los microservicios modernos. MCP es el momento de los microservicios para los agentes de IA.
Por qué MCP cambia las reglas del juego
Model Context Protocol, introducido por Anthropic en noviembre de 2024, se ha convertido rápidamente en el estándar de conectividad entre agentes y herramientas. He aquí por qué es transformador:
Conectividad universal
MCP actúa como un puerto USB-C para agentes de IA. En lugar de construir integraciones personalizadas para cada herramienta, los agentes se conectan a servidores MCP que exponen interfaces estandarizadas. Un protocolo funciona con miles de herramientas.
Dynamic Discovery
Los agentes pueden descubrir las herramientas disponibles en tiempo de ejecución, no sólo utilizar las preconfiguradas. Esto permite un comportamiento adaptativo basado en el entorno actual y los recursos disponibles.
La explosión de MCP: Los números no mienten
La adopción de MCP ha sido extraordinaria:
Más de 5.000 servidores MCP activos en mayo de 2025 (según el directorio público de Glama)
La adopción de plataformas importantes, incluida OpenAI (ChatGPT, Agents SDK), Microsoft (Copilot Studio, Azure AI) y Google DeepMind (Modelos Gemini)
Como señaló Demis Hassabis de Google DeepMind:
MCP se está "convirtiendo rápidamente en un estándar abierto para la era de la IA agéntica"
Cómo Beam AI aprovecha MCP para los agentes de producción
En Beam AI, hemos integrado MCP en nuestro automatización de procesos automáticos en formas que muestran su verdadero potencial:
Flujos de trabajo estructurados con herramientas dinámicas
Nuestros agentes no utilizan aleatoriamente cualquier herramienta que MCP ponga a su disposición. En su lugar, siguen flujos de trabajo estructurados derivados de Procedimientos Operativos Estándar (POE), utilizando las herramientas de MCP en puntos de decisión específicos.
Ejemplo: Nuestro agente de tramitación de siniestros de seguros:
Recibe la reclamación a través de un sistema de admisión conectado a MCP
Verifica los datos del cliente utilizando herramientas CRM habilitadas para MCP
Evalúa la validez de las reclamaciones con los servicios de detección de fraudes conectados a MCP
Las redirige adecuadamente a través de los sistemas de gestión de casos integrados en MCP
El flujo de trabajo es determinista, pero las herramientas se descubren y utilizan dinámicamente a través de MCP.
Orquestación multisistema
MCP permite a nuestros agentes orquestar procesos complejos a través de múltiples sistemas empresariales sin problemas. Un solo agente puede:
Extraer datos de clientes de Salesforce
Comprobar el inventario en SAP
Actualizar registros en la base de datos
Enviar notificaciones vía Slack
Generar documentos en Google Drive
Todo a través de conexiones estandarizadas MCP, sin código de integración personalizado.
Adaptabilidad en tiempo real
Cuando nuevos servidores MCP entran en línea, puede añadirlos a la biblioteca y descubrirlos e incorporarlos automáticamente a sus flujos de trabajo. Esto significa que las empresas pueden ampliar las capacidades de los agentes simplemente desplegando nuevos servidores MCP, sin necesidad de realizar cambios en el código.
La ventaja técnica: Por qué funciona MCP
Protocolo estandarizado
MCP utiliza JSON-RPC 2.0 sobre HTTP/SSE, lo que lo hace compatible con la infraestructura empresarial existente a la vez que es lo suficientemente ligero para operaciones en tiempo real.
Metadatos
Los servidores MCP proporcionan metadatos detallados sobre las herramientas disponibles, incluyendo descripciones, parámetros y ejemplos de uso, lo que permite a los agentes tomar decisiones inteligentes sobre la selección de herramientas.
Comunicación bidireccional
A diferencia de las simples llamadas API, MCP admite la comunicación bidireccional, lo que permite a las herramientas enviar actualizaciones a los agentes y mantener interacciones con estado.
Arquitectura componible
Los servidores MCP pueden combinarse y encadenarse, lo que permite flujos de trabajo complejos que abarcan múltiples sistemas sin un acoplamiento estrecho.
Qué es lo próximo para MCP
Basado en la hoja de ruta deAnthropic y la evolución del sector, se vislumbran varias mejoras clave:
Infraestructura empresarial
Puertas de enlace MCP: Enrutamiento centralizado, equilibrio de carga y control de acceso para despliegues empresariales
Descubrimiento de servicios: Detección automática de servidores MCP disponibles más allá de los límites de la organización
Soporte multiarrendatario: Servidores MCP compartidos que dan servicio a varios agentes y usuarios simultáneamente
Autenticación y control de acceso mejorados
Gestión de identidades mejorada: Autenticación de usuarios y agentes más sofisticada
Permisos granulares: Mejor control sobre lo que los agentes pueden acceder y modificar
Capacidades de auditoría: Registro y supervisión mejorados de las interacciones entre agentes y herramientas
Optimización del rendimiento
Caching y Batching: Transferencia de datos optimizada para operaciones de gran volumen
Despliegue en el extremo: Servidores MCP desplegados en el extremo para interacciones de baja latencia
Soporte de streaming: Flujo de datos en tiempo real para operaciones continuas
La ventaja de Beam: MCP + Inteligencia estructurada
Lo que diferencia a Beam es cómo combinamos las capacidades de la herramienta dinámica MCP con nuestro enfoque estructurado del diseño de agentes:
Flujos de trabajo deterministas: Los agentes siguen procesos probados al tiempo que aprovechan las herramientas dinámicas
Inteligencia contextual: Sofisticadas capacidades de memoria y razonamiento que toman decisiones inteligentes sobre las herramientas
Fiabilidad de la producción: Gestión de errores de nivel empresarial, supervisión y procedimientos de emergencia
Aprendizaje continuo: Los agentes mejoran sus patrones de uso de las herramientas en función de los resultados y la retroalimentación
A2A + MCP: protocolos complementarios para la era de la IA
Aunque los protocolos MCP y A2A (agente a agente) puedan parecer competitivos a primera vista, en realidad resuelven diferentes aspectos del rompecabezas de la infraestructura de la IA y trabajan juntos de forma sinérgica.
Roles distintos pero complementarios
Piense en MCP como el protocolo que permite a los agentes de IA interactuar con el mundo, proporcionando acceso a archivos, API, bases de datos y otras fuentes de datos estructuradas. Gestiona las conexiones críticas "agente-herramienta" que hacen que los agentes sean útiles en la práctica.
A2A, por otro lado, facilita la comunicación agente-agente. Proporciona el marco para que los agentes se descubran unos a otros, deleguen tareas y coordinen sus esfuerzos en diferentes plataformas y proveedores.
Trabajando juntos
La combinación es potente:
MCP gestiona la conectividad de las herramientas y el acceso a los datos
A2A permite la colaboración entre agentes y la delegación de tareas
Juntos, crean una base sólida para crear sistemas inteligentes y colaborativos que pueden acceder a las herramientas y trabajar juntos de forma eficaz.
En resumen: MCP es el futuro
Model Context Protocol cambia la forma en que los agentes de IA trabajan con los sistemas empresariales. No se trata sólo de conectar, se trata de crear agentes que puedan encontrar y utilizar herramientas de formas que antes no podíamos.
En Beam AI, ya estamos viendo cómo los agentes potenciados por MCP cambian las reglas del juego en entornos reales. A medida que MCP crezca, será tan importante para los agentes de IA como HTTP lo es para la web.
El futuro no consiste en hacer más integraciones. Se trata de agentes más inteligentes que trabajen con cualquier herramienta, en cualquier lugar, utilizando MCP como lenguaje universal
Beam AI tiene mucha experiencia en la creación de agentes habilitados para MCP en distintos sectores. Podemos mostrarle cómo MCP se adapta a su pila tecnológica y diseñar agentes que funcionen mejor con sus sistemas.
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