En el ámbito empresarial, la demanda de sistemas de inteligencia artificial está en aumento, pero con ella también vienen complejidades significativas. Las organizaciones que implementan agentes y sistemas basados en IA a menudo enfrentan desafíos relacionados con la integración de múltiples herramientas y la orquestación de flujos de trabajo. Normalmente, un agente invoca herramientas externas, como APIs o bases de datos, para ejecutar acciones específicas o recuperar información. Sin embargo, este proceso puede complicarse cuando se busca escalar y reutilizar estas herramientas de manera eficiente a lo largo de la empresa.
En este contexto, surge el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) como una solución robusta. Este protocolo busca estandarizar la forma en que se manejan los canales, agentes y datos de los clientes, promoviendo una experiencia más fluida y eficiente. Al simplificar la integración de herramientas, las empresas pueden enfocarse en seleccionar y utilizar herramientas adecuadas sin preocuparse por el desarrollo de código de integración personalizado.
Para materializar el MCP, es vital contar con una infraestructura escalable que soporte tanto los servidores como los modelos de lenguaje grande (LLM). Amazon SageMaker AI se presenta como una opción óptima, permitiendo alojar LLMs sin la preocupación por escalabilidad o manejo de tareas complicadas. Los servidores MCP pueden ser desplegados en diversos entornos de AWS, como Amazon EC2, Amazon ECS y AWS Lambda.
El MCP genera un avance frente a las arquitecturas de microservicios tradicionales. Aunque estos brindan modularidad, también requieren integraciones complicadas y separadas para cada servicio. El MCP, por su parte, facilita una comunicación bidireccional en tiempo real, ideal para sistemas de IA que necesitan acceso fiable y modular a múltiples recursos.
Existen varias herramientas para implementar servidores MCP, destacándose FastAPI y FastMCP. FastMCP, adecuado para prototipos rápidos, ofrece rapidez en el desarrollo, mientras que FastAPI proporciona un control detallado y flexibilidad para flujos de trabajo más complejos.
Esta arquitectura permite a las organizaciones optimizar la integración de IA, reduciendo la necesidad de personalizaciones y obstáculos de mantenimiento. Con la posibilidad de conectar modelos de manera segura a sistemas críticos, las empresas pueden transformar procesos como el procesamiento de préstamos y agilizar operaciones. En un mundo en constante evolución, el MCP junto a SageMaker AI establecen una base sólida para futuras innovaciones en inteligencia artificial.
