Información sobre la conectividad de MCP e IA con Ray Bogman, director de innovación de Alumio
Desarrollado en 2024 por Anthropic, creadores del LLM Claude, el Model Context Protocol o MCP se está convirtiendo rápidamente en un estándar fundamental para conectar los asistentes de IA y las herramientas de LLM con miles de aplicaciones empresariales y fuentes de datos. MCP proporciona una interfaz estandarizada e independiente del modelo que cualquier asistente o herramienta de inteligencia artificial puede utilizar para interactuar con una amplia variedad de aplicaciones y conjuntos de datos, sin necesidad de crear integraciones a medida. Como tal, se describe como el USB-C para IA.
Para entender mejor las aplicaciones del MCP en el mundo real, entrevistamos a nuestro experto residente en IA y jefe de innovación, Ray Bogman, para que nos diera una perspectiva más sólida sobre este nuevo estándar universal para la conectividad de la IA. Esto es lo que tenía que decir:
¿Qué es el MCP y cómo afecta a las integraciones de IA?
«El MCP, o Model Context Protocol, es como una solución lista para usar que estandariza la forma en que los modelos de IA, especialmente los LLM, pueden recuperar y aumentar los datos de aplicaciones y fuentes de datos externas. Es muy similar a lo que hacemos con el iPaaS de Alumio: unir sistemas y datos. El impacto del MCP en el mundo de la IA ha sido bastante significativo, desde que Anthropic lo introdujo en 2024. No solo afecta al funcionamiento de la IA, sino que cambia por completo la forma en que se aborda la integración. No se trata solo de un avance de la IA, sino de una nueva forma de pensar acerca de la conectividad».
¿Cómo pueden los usuarios de Alumio iPaaS aprovechar MCP de manera efectiva?
«Una de las principales ventajas de MCP es la forma en que permite que los modelos de IA interactúen directamente con los sistemas empresariales teniendo en cuenta el contexto. Con Alumio actuando como capa de integración, esto se vuelve increíblemente poderoso para nuestros clientes.
Por ejemplo, tomemos a nuestros clientes que utilizan la iPaaS de Alumio para conectarse a Magento (ahora conocido como Adobe Commerce). En un futuro próximo, tenemos previsto ofrecer una conexión de servidor MCP específica para Magento dentro del ecosistema de Alumio. Lo que esto significa es que un asistente de inteligencia artificial, a través de MCP, podría consultar datos de Magento con instrucciones simples. Por ejemplo, un usuario podría preguntar: «¿Qué camisetas están disponibles en la colección de verano?» o «¿Qué SKU pertenecen a nuestra categoría «imprescindibles»?». Con el MCP instalado, esas instrucciones pueden activar la recuperación de datos en tiempo real desde Magento a través de Alumio, sin necesidad de consultas personalizadas ni configuraciones adicionales.
Esto convierte lo que solían ser búsquedas de datos complejas en interacciones naturales impulsadas por la IA. Alumio lo ve como una oportunidad para permitir a nuestros clientes utilizar la IA no solo para el contenido o la automatización, sino también para aumentar de forma dinámica sus catálogos de productos, sistemas de pedidos o cualquier aplicación conectada, directamente desde Alumio. Es una forma más inteligente y flexible de utilizar la IA en todo el panorama de la integración».
¿Cuáles son algunos otros casos de uso de MCP?
«Hay bastantes casos de uso prometedores de MCP, y el potencial de cada uno depende de la disponibilidad de los conectores existentes y de la forma en que una aplicación expone sus datos. Si bien Magento (Adobe Commerce) es un ejemplo, también trabajamos con aplicaciones como Spryker, Shopify, Shopware, BigCommerce y muchas otras, cada una de las cuales podría admitir conexiones compatibles con MCP a través de la iPaaS de Alumio.
La belleza de MCP es que se basa en lo que ya existe. Por ejemplo, con Magento, no pedimos a los clientes que modifiquen sus sistemas ni expongan nuevos terminales. Simplemente utilizamos las API REST estándar que ya existen. Alumio ayuda a configurar toda la inteligencia y la lógica, como el formato del contexto y la comunicación entre modelos, que son necesarias para que la IA comprenda los datos y acceda a ellos a través del MCP. En otras palabras, al aprovechar las API básicas, ofrece a los clientes la posibilidad de consultar los datos que ya están conectados a sus rutas de Alumio.
Esto significa que el mismo principio también se puede aplicar en otras plataformas. Si una empresa usa Shopify, por ejemplo, podría pedirle a un asistente de inteligencia artificial que analizara los niveles de existencias en tiempo real, consultara el historial de pedidos o incluso generara un resumen de ventas, sin necesidad de crear nuevas integraciones. Se trata de desbloquear el acceso a los datos empresariales existentes de forma rápida y compatible con la IA.
En última instancia, MCP permite que Alumio sirva de puente, por lo que cualquier sistema al que nos conectemos hoy a través de las API podrá ser accesible mediante IA mañana, con una fricción mínima. Eso es lo que lo hace tan escalable».
¿Cómo habilita MCP los asistentes de inteligencia artificial y los flujos de trabajo de las agencias?
«Existe una relación sólida y creciente entre el MCP y los asistentes de IA, a menudo denominados agentes. Estos agentes son básicamente responsables de la toma de decisiones u orquestadores autónomos impulsados por la inteligencia artificial. Se les asigna un objetivo o una meta, y ellos descubren la manera de lograrlo recurriendo a las herramientas, los servicios o las fuentes de datos adecuados.
MCP actúa como la puerta de enlace que permite a estos agentes acceder a los datos o las herramientas en tiempo real que necesitan para completar una tarea, sin necesidad de crear nuevas integraciones personalizadas. Así que si le preguntas a un agente: «¿Cuáles han sido mis categorías más vendidas en la actualidad?» , MCP le permite buscarlo directamente desde su sistema, utilizando las API que ya existen.
Y esto es solo el principio. En la actualidad, la mayoría de los agentes se encargan de una tarea a la vez. Pero hacia lo que nos dirigimos es hacia algo llamado flujos de trabajo de agencia, donde varios agentes colaboran, automatizan tareas e incluso toman pequeñas decisiones por su cuenta. Imagine que un agente recopila datos de existencias a diario, otro comprueba las tendencias y un tercero crea un informe de ventas, todo ello sin hacer ruido en segundo plano.
En ese sentido, el MCP no es solo otro método de conectividad: tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones diseñan, implementan y escalan las integraciones en un mundo nativo de la IA. Proporciona a los agentes de inteligencia artificial un lenguaje común y una forma segura de interactuar con los sistemas empresariales. Se trata de crear un ecosistema en el que se empiecen a delegar procesos empresariales reales a la IA».
¿Es MCP el futuro de las integraciones impulsadas por la IA o simplemente otra capa de conectividad?
«A lo largo de los años, los protocolos de integración han evolucionado significativamente, desde tecnologías tempranas como FTP y XML-RPC hasta estándares más modernos como SSH, SFTP, SOAP, REST API, GraphQL, gRPC y Webhooks. Cada uno de ellos introdujo nuevas capacidades que mejoraron la forma en que los sistemas se conectan e intercambian datos. El MCP (Model Context Protocol) representa el siguiente cambio importante en esta evolución, diseñado específicamente para la IA.
Lo que diferencia a MCP es que es este punto medio dorado el que lleva a la IA a la capa de integración, no solo para conectar sistemas, sino también para aumentar la forma en que interactuamos con ellos. A diferencia de los protocolos tradicionales que se limitan a mover datos, el MCP permite a los modelos de IA acceder a esos datos e interactuar con ellos de forma contextual. En otras palabras, hasta ahora, solo podíamos hacer preguntas a los modelos de IA basándonos en aquello en lo que ya se había entrenado. Con MCP, ahora podemos hacer esas mismas preguntas, pero a cualquier tipo de datos reales, desde sistemas en vivo, donde se pueden escribir las instrucciones para obtener datos o las respuestas de las aplicaciones en tiempo real.
Estamos entrando en un mundo en el que cualquier fuente de datos, aplicación o servicio puede pasar a formar parte de un sistema más amplio impulsado por la IA. Mientras que los marcos actuales, como RAG (Retrieval Augmented Generation), extraen datos de una sola fuente, MCP nos permite acceder a múltiples fuentes. Cada sistema puede actuar como un servidor o un cliente, donde podemos usar la inteligencia artificial para consultar dinámicamente los datos conectados en tiempo real. Así que sí, creo que MCP tiene el potencial de cambiar por completo la forma en que funcionan las integraciones».
Prepararse para el MCP como el próximo gran cambio en la inteligencia artificial y las integraciones
Lo que revela MCP no es solo una innovación técnica, sino un cambio en la forma en que abordamos la integración en un mundo impulsado por la IA. Es una señal de que estamos abandonando la creación de conexiones únicas o la consulta manual de las API a un modelo en el que la IA pueda navegar, recuperar y actuar sobre los datos de todos los sistemas, utilizando las integraciones que ya tienen las empresas.
Para las empresas que crean y administran estas integraciones con soluciones como Alumio iPaaS, esto abre una nueva capa de valor. Las conexiones existentes se convierten en algo más que rutas de integración: se convierten en puntos de acceso para interacciones inteligentes y rápidas. Y a medida que el MCP se va adoptando cada vez más, las bases que los clientes han sentado con Alumio les permiten experimentar con la IA de forma segura y sin la complejidad de reinventar su arquitectura.
También replantea el papel futuro de la integración en sí misma. Con MCP, la integración ya no se limitará a sincronizar datos entre sistemas. Se tratará de permitir un diálogo en tiempo real y consciente del contexto entre la IA y las herramientas que utilizan las empresas. Esto hace que la IA sea más útil, más práctica y más impactante en todos los equipos. Además, a medida que las organizaciones comienzan a delegar más tareas a la IA, los protocolos como el MCP pueden convertirse en el pegamento que mantiene unidos los complejos flujos de trabajo de las agencias que surgen.
No se trata solo de lo que la IA puede hacer, sino de cómo puede adaptarse perfectamente a los sistemas que ya hemos creado».
Ray Bogman
Director de Innovación, Alumio
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