5 mejores prácticas para usar MCP servidores

Por Maneeza Malik, Director o Directora de Marketing de Producto

El Protocolo de contexto modelo (MCP) Se ha convertido en un estándar abierto para conectar aplicaciones y agentes de inteligencia artificial con herramientas, datos y sistemas empresariales. Introducido por Antropico En noviembre de 2024, MCP proporciona una interfaz común para que los agentes y aplicaciones de inteligencia artificial interactúen entre sí:

• Herramientas: funciones que un agente de IA puede activar, como consultar una base de datos, crear una solicitud de asistencia o recuperar información sobre el cliente
• Recursos: los datos y el contexto a los que un agente de IA puede acceder, como archivos, registros de bases de datos o documentación corporativa
• Prompts: instrucciones o plantillas reutilizables que guían la interacción de un agente de IA con estas capacidades

¿Qué es un MCP servidor?

Un MCP servidor expone herramientas, recursos y indicaciones a través de la MCP interfaz. En lugar de crear integraciones separadas para cada aplicación o agente de IA, las organizaciones pueden exponer capacidades compartidas a través de una interfaz común que varios agentes de IA pueden descubrir y reutilizar.

MCP No sustituye a las APIs

MCP y las APIs tienen diferentes objetivos. Las APIs exponen las capacidades de la aplicación y del sistema, mientras que MCP proporcionan una forma estandarizada para que las aplicaciones y los agentes de IA puedan descubrir y interactuar con herramientas, recursos y indicaciones que puedan estar respaldadas por esas APIs y sistemas. Un MCP servidor puede exponer estas capacidades mediante las API existentes y los sistemas empresariales, en lugar de sustituirlas.

Saber cuándo es necesario MCP

MCP No es la opción correcta automáticamente para todas las aplicaciones de IA. Las integraciones directas a través de API pueden ser más simples cuando se dispone de un pequeño número de agentes de IA con flujos de trabajo estables específicos para cada aplicación.

MCP Se vuelve más valioso cuando las capacidades se necesitan compartido, reutilizado, accedido y gestionado de forma coherente a través de agentes de IA, equipos o aplicaciones.

La pregunta clave no es si se debe usar MCP. La cuestión es dónde se MCP puede agregar valor al reducir la complejidad de la integración, aumentar la reutilización y proporcionar una base más sólida para las aplicaciones de IA a medida que estas se amplían.

Las siguientes cinco mejores prácticas proporcionan un marco para tomar esa decisión y utilizarlas de manera MCP efectiva cuando y donde tenga sentido.

Mejora #1: Comience con el problema de la integración, no con el protocolo

No comience con: “¿Dónde podemos utilizarlo MCP?” En cambio, comience con: “¿Qué problemas de integración estamos tratando de resolver?”

Si todo lo que tienes es un solo agente de IA o un puñado de agentes de IA que necesitan acceso a unas pocas APIs y recursos estables que no están compartidos, entonces una integración directa puede ser todo lo que necesitas. En ese caso, MCP tal vez no proporcione suficiente valor adicional para justificar la abstracción adicional.

MCP Se vuelve más convincente cuando Las mismas capacidades deben ser consumidas por múltiples agentes de IA, equipos o aplicaciones de IA.. En lugar de tener que crear y mantener repetidamente las mismas integraciones orientadas a agentes, un MCP servidor puede exponer esas capacidades a través de una interfaz común.
Al considerar MCP la situación, busque problemas como:

• Los mismos datos o capacidades empresariales deben ser accesibles por parte de múltiples agentes de IA.
• Los equipos están construyendo repetidamente integraciones similares
• Las aplicaciones de IA necesitan un acceso constante a capacidades compartidas
• La complejidad de la integración está aumentando a medida que aumenta el número de agentes y aplicaciones de inteligencia artificial.
• Quieres estandarizar la forma en que las herramientas y capacidades se presentan a los clientes de IA

El objetivo no es utilizar MCP la tecnología por su propio bien. El objetivo es reducir la complejidad de la integración, estandarizar el acceso a las capacidades y crear bloques de construcción reutilizables que puedan ser compartidos entre los agentes y aplicaciones de IA.

Mejor Práctica #2: Identificar capacidades que valen la pena compartir

Una vez que hayas identificado un problema de integración compartido, busca las capacidades que necesitan varios agentes de IA.
Pueden ser ejemplos:

• Buscar registros de clientes
• Verificación del inventario
• Crear una solicitud de asistencia al cliente
• Consultar datos financieros
• Buscando el conocimiento interno

Los candidatos más fuertes son aquellas capacidades que sean de uso general, relativamente estables y que probablemente puedan ser reutilizadas en múltiples agentes y aplicaciones de IA. Centralizar estas capacidades detrás de un MCP servidor puede eliminar las integraciones duplicadas y proporcionar a los agentes de IA una forma coherente de acceder a ellas.

Aquí es donde MCP comienza a funcionar como infraestructura compartida para la IA, en lugar de ser simplemente otra capa de integración.

Mejora #3: Diseñar MCP servidores para agentes, no APIs

Un MCP servidor debería hacer más que simplemente replicar los puntos finales de la API existentes a través de una interfaz estandarizada. Diseña sus capacidades en función de lo que los agentes de IA necesitan para realizar, en lugar de simplemente replicar los puntos finales de las APIs subyacentes.

Por ejemplo, en lugar de exponer docenas de puntos finales de nivel bajo, proporciona herramientas específicas como:

• search_customer
• get_open_orders
• crear caso de soporte

Las herramientas específicas facilitan que los agentes de IA puedan descubrir, comprender y combinar capacidades en flujos de trabajo más amplios.

El objetivo es dar a los agentes de IA capacidades que puedan descubrir, comprender, seleccionar y utilizar de manera confiable — no simplemente para reproducir una superficie de API existente.

Mejora #4: Tratar a los MCP servidores como una infraestructura compartida

Un MCP servidor puede comenzar como una forma sencilla para que un único agente de IA acceda a unos pocos instrumentos o fuentes de datos. Pero una vez que múltiples agentes, aplicaciones o equipos dependan de él, el servidor se convierte en una infraestructura compartida. Un cambio en una herramienta, permiso, esquema o comportamiento del backend puede afectar a todos los usuarios.

Eso significa que los MCP servidores deben diseñarse y operarse con la misma disciplina que se aplica a otros servicios compartidos y APIs: los contratos claros, el comportamiento predecible, los controles de seguridad, la observabilidad, las pruebas, la versiónación y la gobernanza deben considerarse como aspectos de primera clase.

Presta mucha atención a:

• Nombres de las herramientas clarosUtiliza nombres que indiquen a un agente de IA qué es realmente la función de la herramienta.
  • Por ejemplo: “search_customer en lugar de execute_function_7”.
• Descripciones precisasDescribe lo que hace la herramienta, qué información espera y cuándo debería utilizarse.
  • Por ejemplo: “encontrar clientes por correo electrónico, ID de cuenta o nombre de empresa”.
• Entradas y salidas bien definidasUtiliza esquemas explícitos y estructuras de respuesta predecibles.
  • Por ejemplo: “customer_id: cadena → objeto de cliente estructurado”.
• Niveles de abstracción adecuadosExponer las capacidades empresariales significativas en lugar de divulgar detalles de implementación.
  • Por ejemplo: proporcione “crear_caso_de_soporte en lugar de exponer todas las llamadas API subyacentes necesarias para crear uno”.
• Límites sensatosDistinguir claramente entre las operaciones que leen información y las que crean, modifican o eliminan datos.
  • Por ejemplo: las acciones destructivas o las que tienen consecuencias deberían tener interfaces y controles apropiadamente explícitos.
• Valuación y pruebas rigurosasEl test no solo verifica si una herramienta funciona, sino también si los agentes seleccionan la herramienta correcta, proporcionan entradas válidas, interpretan los resultados correctamente y respetan los requisitos de autorización y seguridad. También se evalúan los casos de fallo y los casos extremos, así como la ejecución satisfactoria.
• Seguridad y permisosAplique un acceso con privilegios mínimos y asegúrese de que los agentes de IA puedan realizar únicamente las operaciones para las que están autorizados. Exponer una herramienta a través de un servicio no debe MCP eludir o debilitar los controles de autorización implementados por los sistemas subyacentes.
• Fiabilidad y observabilidadMonitora los fallos de la herramienta, la latencia, las fallas de la dependencia y lossage patrones inusuales. Cuando un MCP servidor está compartido, una herramienta poco fiable puede convertirse en un problema de fiabilidad para muchos agentes y flujos de trabajo de IA.
• Gestión del cambio y versiónesTrate los esquemas, descripciones, permisos y cambios de comportamiento de las herramientas como cambios en la API. Los cambios que parecen menores —incluyendo cambios en los nombres, descripciones, esquemas o permisos de las herramientas— pueden afectar la forma en que los agentes de IA descubren, seleccionan o invocan las herramientas y pueden impactar en los flujos de trabajo posteriores.

Esto es importante porque los MCP servidores pueden dar a los agentes de IA acceso no solo a la información, sino también a las acciones que pueden cambiar los sistemas y los datos. Una vez que estas capacidades se comparten entre los agentes y equipos de IA, el MCP servidor se convierte en parte del perímetro operativo y de seguridad de la organización. Fiabilidad, seguridad, compatibilidad y gobernanza por lo tanto, adquieren la misma importancia que la funcionalidad.

Mejor práctica #5: Utilízalo MCP cuando sea eficaz

MCP Ofrece la mayor ventaja cuando resuelve un problema más amplio de arquitectura, en lugar de simplemente añadir otra forma de conectar una API con un agente de inteligencia artificial.

Utiliza esta lista de verificación para evaluar dónde MCP tiene sentido.

Las API directas pueden ser suficientes cuando:

• Tiene uno o varios agentes de IA
• Los flujos de trabajo están estrictamente definidos y estables
• Las integraciones son específicas de cada aplicación
• Las capacidades no se comparten entre los agentes o aplicaciones de IA.
• Un solo equipo es el propietario de los agentes de IA y de sus integraciones
• Las integraciones API directas son simples, estables y fáciles de mantener

MCP Se vuelve más convincente cuando:

• Muchos agentes de IA necesitan las mismas capacidades.
• Múltiples equipos están construyendo y desplegando agentes de inteligencia artificial
• Las mismas integraciones se están duplicando
• Las capacidades deben ser reutilizadas en las aplicaciones de IA
• Los agentes de IA necesitan un descubrimiento y acceso a las herramientas estandarizados
• Estás construyendo flujos de trabajo o orquestación multiagent
• Tu arquitectura de integración se está convirtiendo en un problema de plataforma compartida

Piensen en esto como un espectro en lugar de una opción binaria.

No es necesario trasladar todo a MCP un nivel superior. Comienza con las capacidades en las que la normalización, la reutilización y la gobernanza compartida aportan un valor claro.

Integración de Drive AI a gran escala con MCP servidores

MCP Es más valioso cuando la integración de IA se convierte en un problema de arquitectura compartida. Si varios agentes, equipos o aplicaciones de IA necesitan acceso coherente a las mismas capacidades, un MCP servidor puede reducir la duplicación de integraciones y proporcionar una base estandarizada para descubrir, proteger y administrar esas capacidades.

La mejor estrategia es comenzar por el problema. Identifique lo que debe compartirse, diseñe capacidades en función de cómo los agentes de IA lo utilizan y administre los MCP servidores con la fiabilidad y la gobernanza que se esperan de una infraestructura compartida.

La pregunta no es “¿deberíamos utilizar MCP servidores?” sino “¿dónde se MCP generarán suficientes recursos reutilizables, consistencia y escalabilidad para justificar su introducción?”.”

Conocer la diferencia es lo que convierte MCP una otra capa de integración en una ventaja estratégica para escalar la IA.

Conoce más Jitterbit MCP sobre los agentes de IA

¿Listo para dar el siguiente paso? Explora nuestros recursos para obtener más información. Jitterbit MCP y explore nuestro portafolio de agentes de IA en Jitterbit Marketplace.