Aunque están surgiendo varios protocolos nuevos para integrar agentes de IA con datos y servicios externos, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está ganando terreno rápidamente. Este artículo compara el MCP con las API tradicionales, explorando sus diferencias, ventajas y aplicaciones en el mundo real para las empresas que buscan ampliar sus capacidades de IA con menos complejidad.
Los agentes de IA solo son tan útiles como los datos y las herramientas a los que pueden acceder. Ya sea que necesite actualizaciones meteorológicas en tiempo real, búsquedas de documentos privados o flujos de trabajo empresariales personalizados, la capa de integración es importante.
Comprender los conceptos básicos
Las API tradicionales sirven de puente para que los sistemas interactúen con servicios externos, funcionando según un modelo cliente-servidor y ocultando las complejidades tras puntos finales bien definidos. Las API RESTful, por ejemplo, utilizan métodos HTTP como GET o POST. Aunque son eficaces para muchas necesidades empresariales, tienen limitaciones para los requisitos modernos de la IA.
MCP optimiza la forma en que las aplicaciones de IA acceden a las herramientas y la información.
Presentamos MCP
A finales de 2024, Anthropic introdujo el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) como una forma estandarizada para que los agentes de IA accedan a datos y capacidades externos.
MCP ha comenzado a ganar popularidad como protocolo común, siendo aceptado por empresas como Asana, Atlassian, Block (antes Square), Google, Intercom, PayPal, Snety, Stripe y Webflow, entre otras. De forma similar a cómo el USB-C estandariza las conexiones, MCP optimiza la forma en que las aplicaciones de IA acceden a las herramientas y la información. MCP también utiliza un modelo cliente-servidor, en el que un host MCP gestiona los clientes a través de sesiones JSON RPC 2.0 conectadas a servidores externos.
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Las API tradicionales requieren una codificación personalizada para puntos finales específicos. El código debe crearse a medida con parámetros específicos para recuperar los datos que necesitas.
Aprovechar MCP le permite ser independiente del proveedor. Una conexión MCP a los datos meteorológicos de un proveedor se puede cambiar rápida y fácilmente por otro proveedor con cambios mínimos.
Diseño centrado en el usuario en acción
La creación de sistemas con IA centrada en el usuario implica adaptar las interacciones en función de las necesidades de los usuarios. Por ejemplo, un agente de atención al cliente con IA que utiliza API puede necesitar varios puntos finales para diferentes solicitudes, como comprobar el estado de un pedido. Con MCP, el agente de IA puede descubrir dinámicamente herramientas, como una para el seguimiento personalizado de pedidos, desde un servidor MCP. Esto reduce el tiempo de desarrollo y ayuda a responder rápidamente a las nuevas necesidades de los clientes.
¿Por qué es importante para su negocio?
Comprender estas herramientas y sus puntos fuertes le permite alinear su tecnología con sus objetivos empresariales. Reconocer que la IA generativa puede no resolver todos los problemas es parte del proceso. Al combinar las limitaciones empresariales con el enfoque de integración adecuado, ya sea API o MCP, se crea una solución más eficaz que crece con su organización a medida que evolucionan sus necesidades.
Comprender estas herramientas y sus puntos fuertes le permite alinear su tecnología con sus objetivos empresariales.
Aunque MCP introduce una nueva capa diseñada para las necesidades de la IA, no sustituye a las API. Muchos servidores MCP envuelven las API existentes, tendiendo un puente entre los enfoques tradicionales y los modernos. Este enfoque por capas ofrece la estabilidad de las API establecidas combinada con la interfaz adaptable y estandarizada de MCP.
La selección de la herramienta de integración adecuada depende de los requisitos específicos de su empresa. Las API tradicionales han resistido el paso del tiempo, pero MCP aporta un elemento dinámico adecuado para aplicaciones de IA que necesitan evolucionar sobre la marcha.
Ambos enfoques cumplen una función en su entorno de IA al conectar de manera eficiente los datos y los servicios con sus agentes de IA. Es de esperar que estas capas de integración funcionen en conjunto, simplificando la forma en que su empresa aprovecha el poder de la IA.
En resumen:
- Las API proporcionan un método probado para conectar sistemas a través de puntos finales establecidos.
- MCP estandariza la conexión, ofreciendo un descubrimiento dinámico en tiempo de ejecución de nuevas capacidades.
- El diseño de MCP responde a las necesidades actuales de la IA con un protocolo uniforme muy similar a una conexión USB-C.
- La combinación de ambos enfoques permite una adaptación más fácil y una respuesta más rápida a las necesidades cambiantes de los clientes.
- El diseño centrado en el usuario sigue siendo esencial a la hora de integrar estas tecnologías en los procesos empresariales.
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