Reflexiones sobre conectividad MCP e IA con Ray Bogman, Director de Innovación, Alumio
Desarrollado en 2024 por Anthropic, creadores del Claude LLM, el Protocolo de Contexto de Modelos o MCP está emergiendo rápidamente como un estándar fundacional para conectar asistentes de IA y herramientas LLM con miles de aplicaciones empresariales y fuentes de datos. El MCP proporciona una interfaz estandarizada e independiente del modelo que cualquier asistente o herramienta de IA puede utilizar para interactuar con una amplia variedad de aplicaciones y conjuntos de datos, sin necesidad de crear integraciones a medida. Como tal, it describe como el USB-C para la IA.
Para comprender mejor las aplicaciones reales de la MCP, hemos entrevistado a nuestro experto en IA y Director de Innovación, Ray Bogman, para que nos ofrezca una perspectiva más fundamentada de este nuevo estándar universal para la conectividad de la IA. Esto es lo que nos contó:
¿Qué es el MCP y cómo afecta it las integraciones de IA?
"MCP, o Model Context Protocol, es como una solución plug-and-play que estandariza la forma en que los modelos de IA, especialmente los LLM, pueden recuperar y aumentar datos de aplicaciones y fuentes de datos externas. Itmuy parecido a lo que hacemos con Alumio iPaaStender puentes entre sistemas y datos". El impacto del MCP en el mundo de la IA ha sido bastante significativo, desde que Anthropic it introdujo en 2024. No solo influye en el funcionamiento de la IA, sino it cambia por completo el enfoque de la integración. No se Itsólo de un itde la IA, sino de una nueva forma de concebir la conectividad".
¿Cómo pueden los usuarios de Alumio iPaaS aprovechar eficazmente MCP?
"Una de las principales ventajas de MCP es it permite que los modelos de inteligencia artificial interactúen directamente con los sistemas empresariales en función del contexto. Con Alumio actuando como capa de integración, esto resulta increíblemente potente para nuestros clientes".
Por ejemplo, tomemos a nuestros clientes que utilizan Alumio iPaaS para conectarse a Magento (ahora conocido como Adobe Commerce). En un futuro próximo, prevemos ofrecer una conexión de servidor MCP específica para Magento dentro del ecosistema Alumio . Lo que esto significa es que un asistente de IA, a través de MCP, podría consultar datos de Magento mediante sencillas instrucciones. Por ejemplo, un usuario podría preguntar: "¿Qué camisetas están disponibles en la colección de verano?" o "¿Qué SKU pertenecen a nuestra categoría 'essentials'?". Con MCP, esas preguntas pueden activar la recuperación de datos en tiempo real desde Magento a través de Alumio, sin necesidad de consultas personalizadas o configuraciones adicionales.
Esto convierte lo que solían ser complejas búsquedas de datos en interacciones naturales impulsadas por la IA. Alumio it ve como una oportunidad para permitir a nuestros clientes utilizar la IA no solo para contenidos o automatización, sino para aumentar dinámicamente sus catálogos de productos, sistemas de pedidos o cualquier aplicación conectada, directamente desde Alumio. Ituna forma más inteligente y flexible de utilizar la IA en todo el panorama de la integración."
¿Cuáles son otros casos de uso de MCP?
"Hay bastantes casos de uso prometedores de MCP, el potencial de cada uno depende de la disponibilidad de los conectores existentes y de cómo una aplicación expone sus datos. Aunque 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 habilitadas para MCP a través de Alumio iPaaS.
Lo bueno de MCP es it se basa en lo que ya existe. Por ejemplo, con Magento, no pedimos a los clientes que modifiquen sus sistemas o expongan nuevos puntos finales. Simplemente utilizamos las API REST estándar que ya existen. Alumio ayuda a configurar toda la inteligencia y la lógica, como el formato de contexto y la comunicación de modelos, que se requiere para que la IA comprenda y acceda a los datos a través de MCP. En otras palabras, al aprovechar las API básicas it ofrece a los clientes la posibilidad de consultar los datos que ya están conectados a sus rutas Alumio .
Esto significa que el mismo principio puede aplicarse también a otras plataformas. Si una empresa utiliza Shopify, por ejemplo, podría pedirle a un asistente de IA que extraiga los niveles de existencias en tiempo real, recupere el historial de pedidos o incluso genere un resumen de ventas, sin necesidad de crear nuevas integraciones. Ittrata de desbloquear el acceso a los datos empresariales existentes de una forma que esté preparada y sea compatible con la IA.
En última instancia, MCP permite a Alumio servir de puente, de modo que cualquier sistema al que nos conectemos hoy a través de API pueda convertirse mañana en accesible para la IA, con una fricción mínima. Eso es lo que it hace tan escalable".
¿Cómo permite MCP los asistentes de IA y los flujos de trabajo agénticos?
"Existe una relación fuerte y creciente entre la MCP y los asistentes de IA, a menudo denominados agentes. Estos agentes son básicamente tomadores de decisiones u orquestadores autónomos impulsados por IA. Se les da una petición o un objetivo y ellos se las ingenian para it recurriendo a las herramientas, servicios o fuentes de datos adecuados.
MCP actúa como la pasarela que permite a estos agentes acceder a los datos o herramientas en tiempo real que necesitan para completar una task, sin necesidad de crear nuevas integraciones personalizadas. Así, si preguntas a un agente: "¿Cuáles han sido mis categorías más vendidas hoy?", MCP it permite ir a buscar eso directamente a tu sistema, utilizando las API que ya están ahí.
Y esto es sólo el principio. Actualmente, la mayoría de los agentes realizan una task cada vez. Pero estamos avanzando hacia algo llamado flujos de trabajo agénticos, en los que varios agentes colaboran, automatizan tareas e incluso toman pequeñas decisiones por sí solos. Imagínese a un agente recopilando datos de existencias a diario, a otro comprobando tendencias y a un tercero creando un informe de ventas, todo ello funcionando silenciosamente en segundo plano.
En ese sentido, MCP no es sólo otro it de conectividad: tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones diseñan, implementan y escalan las integraciones en un mundo nativo de IA. Proporciona a los agentes de IA un lenguaje común y una forma segura de interactuar con los sistemas empresariales. Ittrata de crear un ecosistema en el que se empiecen a delegar procesos empresariales reales a la IA."
¿Es el MCP el futuro de las integraciones basadas en IA, o simplemente otra capa de conectividad?
"A lo largo de los años, los protocolos de integración han evolucionado significativamente, desde las primeras tecnologías como FTP y XML-RPC hasta estándares más modernos como SSH, SFTP, SOAP, REST APIs, GraphQL, gRPC y Webhooks. Cada uno de ellos introdujo nuevas capacidades, mejorando la forma en que los sistemas se conectan e intercambian datos. MCP (Model Context Protocol) representa el siguiente gran cambio en esta evolución, diseñado específicamente para la IA.
Lo que diferencia a MCP es que iteste punto intermedio de oro el que introduce la IA en la capa de integración, no sólo para conectar sistemas, sino para aumentar la forma en que interactuamos con ellos. A diferencia de los protocolos tradicionales que simplemente mueven datos, MCP permite a los modelos de IA acceder a esos datos e interactuar con ellos contextualmente. En otras palabras, hasta ahora sólo podíamos hacer preguntas a it modelos de IA basándonos en lo que ya habían aprendido. Con MCP, ahora podemos hacer esas mismas preguntas, pero a cualquier tipo de datos reales, de sistemas en vivo, donde se pueden teclear indicaciones para obtener datos o respuestas de aplicaciones en tiempo real.
Estamos entrando en un mundo en el que cualquier fuente de datos, aplicación o servicio puede 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 servidor o cliente, donde podemos utilizar la IA para consultar dinámicamente sus datos conectados en tiempo real. Así que sí, creo que MCP tiene el potencial de remodelar por completo la forma en que funcionan las integraciones".
Prepararse para MCP como el próximo gran cambio en IA e integraciones
Lo que revela MCP no es solo una innovación técnica, sino un cambio en la forma de abordar la integración en un mundo impulsado por la IA. Señala un alejamiento de la creación de conexiones puntuales o la consulta manual de API It hacia un modelo en el que la IA puede navegar, recuperar y actuar sobre los datos de todos los sistemas, utilizando las integraciones que las empresas ya tienen en marcha.
Para las empresas que crean y gestionan 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 basadas en avisos. Y a medida que MCP se adopta más ampliamente, el trabajo de base que los clientes han establecido a través de Alumio, les permite experimentar con la IA de forma segura, sin la complejidad de reinventar su arquitectura.
También replantea el futuro papel de la propia integración. Con MCP, la integración ya no consistirá solo en sincronizar datos entre sistemas. It en 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 utilizable, más práctica y más impactante en todos los equipos. Y a medida que las organizaciones empiecen a delegar más tareas en la IA, protocolos como MCP pueden convertirse en el pegamento que mantenga unidos los complejos flujos de trabajo de los agentes que surjan.
No Ittrata sólo de lo que it IA puede hacer, itde cómo puede encajar perfectamente en los sistemas que ya hemos construido".
Ray Bogman
Director de Innovación, Alumio
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