Aunque están surgiendo varios protocolos nuevos emergen para integrar agentes de IA con datos y servicios externos, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está ganando adeptos rápidamente. Este artículo compara el MCP con las API tradicionales, explorando sus diferencias, beneficios y aplicaciones en el mundo real para las empresas que buscan escalar las capacidades de IA con menos complejidad.
Los agentes de IA son tan útiles como los datos y herramientas a los que pueden acceder. Tanto si necesita actualizaciones meteorológicas en tiempo real, búsquedas de documentos privados o flujos de trabajo empresariales personalizados, la capa de integración importa.
Entender lo básico
Las API tradicionales sirven de puente para que los sistemas interactúen con servicios externos, funcionan según un modelo cliente-servidor y ocultan 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 agiliza el acceso de las aplicaciones de IA a las herramientas y la información.
Presentación de MCP
A finales de 2024, Antrópica introdujo el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) como una forma estandarizada para que los agentes de IA accedan a datos y capacidades externas.
MCP tiene inicioa a ganar popularidad como protocolo común, siendo aceptado por como Asana, Atlassian, Block (antes Square), Google, Intercom, PayPal, SnetyStripe y Webflowentre otros. De forma similar a cómo USB-C estandariza las conexiones, MCP agiliza 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 clientes a través de sesiones JSON RPC 2.0 conectadas a servidores externos.
Piense en un sitio web de viajes que necesite información meteorológica actualizada o instrucciones de conducción:
Las API tradicionales requieren una para puntos finales específicos. El código debe crearse a medida con parámetros específicos para recuperar los datos que necesita. necesita.
Aprovechar MCP le permite ser independiente del proveedor. Una conexión MCP a los datos meteorológicos de un proveedor puede cambiarse rápida y fácilmente por otro proveedor con cambios mínimos.
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El diseño centrado en el usuario en acción
Construir sistemas con IA centrada en el usuario implica adaptar las interacciones en función de las necesidades del usuario. Por ejemplo, un agente de atención al cliente con IA que utilice API puede necesitar varios puntos finales para distintas 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 empresa?
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 forma parte del viaje. Al combinar las limitaciones empresariales con el enfoque de integración adecuado, ya sean API o MCP, se crea una solución más eficaz que crece con la organización a medida que evolucionan las 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 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 exclusivos de su empresa. Las API tradicionales han resistido el paso del tiempo, pero MCP aporta un elemento dinámico adecuado para las aplicaciones de IA que necesitan evolucionar sobre la marcha.
Ambos enfoques cumplen una función en su entorno de IA al conectar eficazmente datos y servicios con sus agentes de IA. Es de esperar que estas capas de integración trabajen en tándem, simplificando la forma en que su empresa aprovecha el poder de la IA.
En breve:
- Las API ofrecen un método probado para conectar sistemas a través de puntos finales establecidos.
- MCP estandariza la conexión, ofreciendo un descubrimiento dinámico de nuevas capacidades en tiempo de ejecución.
- El diseño de MCP aborda las necesidades modernas de IA con un protocolo uniforme muy parecido a una conexión USB-C.
- La combinación de ambos enfoques permite una adaptación más fácil y una respuesta más rápida a la evolución de las necesidades de los clientes.
- El diseño centrado en el usuario sigue siendo esencial a la hora de integrar estas tecnologías en los procesos empresariales.
