Los agentes de IA y los flujos de trabajo agenticos se han convertido en temas populares entre los desarrolladores y los responsables de decisiones de TI. Sin embargo, a menudo se pasa por alto la integración de sistemas heredados y aplicaciones empresariales, a pesar de ser crucial para avanzar en las capacidades de IA. Implementar agentes de IA es como la integración compleja de aplicaciones empresariales. Anthropic, un proveedor de modelos de IA, introdujo el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), que ofrece un marco que facilita las conexiones del sistema de IA con fuentes de datos externas como bases de datos, sistemas de archivos y repositorios de código. El MCP simplifica la integración de IA, abordando los desafíos de acceso a datos y mejorando la salida de la IA al apoyar la comunicación bidireccional.

Funciona con una arquitectura cliente-servidor compuesta por tres partes principales: Servidores MCP (puertas de acceso a datos para aplicaciones de IA), Clientes MCP (herramientas de IA) y una capa de comunicación segura. Esta configuración permite una interacción fluida entre los modelos de IA y los sistemas externos, mejorando la funcionalidad de los agentes al permitir operaciones en tiempo real con plataformas como GitHub. Aunque similar a los protocolos de Arquitectura Orientada a Servicios (SOA), MCP está diseñado para la IA, enfocándose en la integración eficiente con diversas fuentes de datos. Su desarrollo requiere la participación y estandarización amplia de la industria, involucrando a grandes empresas de IA como OpenAI, Google y Microsoft, para asegurar la interoperabilidad e innovación global. En última instancia, el MCP tiene como objetivo simplificar los flujos de trabajo impulsados por IA y potenciar los sistemas autónomos de IA. Su éxito depende de su adopción como un protocolo estándar, allanando el camino hacia un ecosistema de IA cohesivo.