Agentes IA y Model Context Protocol: La nueva era de la automatización inteligente

Los agentes de inteligencia artificial están transformando radicalmente la manera en que desarrollamos software y automatizamos procesos. A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes IA pueden planificar, ejecutar acciones complejas y aprender de sus experiencias, abriendo un mundo de posibilidades que antes parecían imposibles. En este pequeño artículo exploraremos qué son exactamente estos agentes, cómo el Model Context Protocol (MCP) está revolucionando su desarrollo, y cómo puedes crear tu propio servidor MCP con TypeScript.

Los tres pilares fundamentales de un agente IA

Un agente de inteligencia artificial no es simplemente un modelo de lenguaje con esteroides. Es un sistema que combina tres componentes esenciales que trabajan en conjunto para resolver problemas del mundo real que antes solo un ser humano podía solucionar.

El cerebro: Large Language Models (LLMs)

Los LLMs como GPT-4, Claude o Gemini actúan como el centro de control del agente. Son responsables de entender el contexto, razonar sobre los problemas, crear un plan de acciones a tomar e ir ejecutando acciones para llegar a un resultado deseado. Pero a diferencia de un chatbot convencional, estos modelos no solo generan texto: analizan situaciones complejas, descomponen tareas en subtareas manejables y coordinan la ejecución de múltiples herramientas.

El LLM funciona mediante un proceso iterativo de planificación-ejecución-reflexión. Primero analiza la tarea, luego selecciona las herramientas apropiadas, ejecuta las acciones necesarias y finalmente evalúa los resultados para determinar si necesita ajustar su enfoque.

Las manos: Tools (Herramientas)

Las herramientas son las que permiten al agente interactuar con el mundo exterior. Sin ellas, el LLM sería como un genio atrapado en una lámpara: brillante pero incapaz de actuar. Las herramientas pueden ser APIs externas, conexiones a bases de datos, intérpretes de código, o cualquier función que extienda las capacidades del modelo más allá de la generación de texto.

Un agente moderno puede tener acceso a docenas de herramientas especializadas: desde calculadoras y buscadores web hasta conectores empresariales complejos que interactúan con sistemas CRM, ERPs o plataformas de análisis de datos.

La memoria: Contexto y Persistencia

La memoria es lo que convierte a un agente IA de una herramienta reactiva en un asistente verdaderamente inteligente. Los agentes modernos implementan varios tipos de memoria. La memoria a corto plazo mantiene el contexto de la conversación actual. La memoria de trabajo rastrea el progreso de tareas en curso. La memoria a largo plazo, implementada típicamente con bases de datos vectoriales, permite al agente recordar interacciones pasadas y aprender patrones a lo largo del tiempo.

Esta capacidad de memoria permite que los agentes mantengan coherencia en proyectos largos, recuerden preferencias del usuario y mejoren su desempeño con cada interacción.

Automatizando lo imposible

La verdadera revolución de los agentes IA no está en la tecnología misma, sino en su capacidad para automatizar procesos que antes requerían inteligencia humana. Veamos algunos ejemplos concretos que están transformando industrias enteras.

Servicio al cliente

Uno de los principales usos para los agentes de IA es el Servicio al Cliente, los agentes manejan desde la programación de citas hasta la autorización de trámites complejos, procesando documentación compleja que antes requería horas de trabajo manual.

Uno simplemente debe pedir al agente algo cómo "programa una cita de seguimiento para el cliente X en dos semanas" y el agente se encarga de verificar disponibilidad, enviar recordatorios, procesar autorizaciones y actualizar el expediente del cliente, todo sin intervención humana adicional.

Finanzas: detectando fraudes en tiempo real

Los bancos están implementando agentes que analizan millones de transacciones en tiempo real, identificando patrones de fraude con una precisión que supera ampliamente a los sistemas tradicionales basados en reglas. Existen datos de instituciones financieras que reportan un aumento del 38% en rentabilidad gracias a estos sistemas.

Estos agentes no solo detectan transacciones sospechosas: correlacionan datos de múltiples fuentes, analizan comportamientos históricos, y pueden predecir y prevenir fraudes antes de que ocurran. Cuando detectan una anomalía, automáticamente pueden congelar cuentas, notifican a los clientes y generan reportes de cumplimiento regulatorio.

Manufactura: prediciendo fallas antes de que ocurran

En el sector manufacturero, los agentes IA conectados a sensores IoT están transformando el mantenimiento industrial. Existen empresas que reportan una reducción del 40% en tiempos muertos no planificados. Estos agentes analizan continuamente datos de vibración, temperatura y rendimiento de las máquinas, prediciendo fallas con días o semanas de anticipación.

Cuando un agente detecta que una máquina está mostrando signos tempranos de desgaste, automáticamente programa mantenimiento preventivo, ordena repuestos y ajusta las líneas de producción para minimizar el impacto en las operaciones.

Model Context Protocol: el estándar que lo cambia todo

El Model Context Protocol (MCP), desarrollado por Anthropic, se ha ido convirtiendo en el estándar universal para conectar agentes IA con fuentes de datos (contexto) y herramientas externas. Es el equivalente a HTTP para los agentes IA: un protocolo abierto que permite comunicación estandarizada entre componentes.

La arquitectura detrás de MCP

MCP implementa una arquitectura cliente-servidor donde las aplicaciones host (como Claude Desktop o VS Code) actúan como clientes que se conectan a servidores MCP. Cada servidor expone capacidades específicas: herramientas, recursos y prompts que el agente puede utilizar.

La comunicación se realiza mediante JSON-RPC 2.0, un protocolo ligero pero poderoso que permite requests, responses y notificaciones asíncronas. Los servidores pueden ejecutarse localmente usando stdio para máximo rendimiento, o remotamente mediante HTTP con Server-Sent Events o Streamable HTTP para arquitecturas distribuidas.

Las tres capacidades fundamentales de MCP

Tools (Herramientas) son funciones que el modelo puede invocar para realizar acciones. Un tool puede ser cualquier cosa: desde una calculadora hasta una integración compleja con Salesforce.

Resources (Recursos) proporcionan acceso de solo lectura a fuentes de información. Pueden ser documentación, esquemas de base de datos, o cualquier dato contextual que el agente necesite. A diferencia de las herramientas, los recursos son controlados por la aplicación, no por el modelo.

Prompts son plantillas predefinidas que optimizan la interacción del modelo con herramientas y recursos específicos. Ayudan a guiar al agente para usar las capacidades disponibles de manera efectiva.

Construyendo tu primer servidor MCP con TypeScript

Crear un servidor MCP es sorprendentemente sencillo. Vamos a construir un servidor básico que proporcione datos meteorológicos y se conecte con Claude Desktop.

Configuración inicial del proyecto

Primero, creamos nuestro proyecto TypeScript con las dependencias necesarias. Acontinuación un ejemplo del package.json:

{
  "name": "servidor-clima-mcp",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "build": "tsc",
    "start": "node dist/index.js"
  },
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "0.6.0",
    "axios": "^1.6.0"
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^20.11.24",
    "typescript": "^5.3.3"
  }
}

Implementando el servidor de clima

Aquí está nuestro servidor MCP completo que proporciona información meteorológica:

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
import axios from "axios";

// Interfaz para los datos del clima
interface DatosClima {
  temperatura: number;
  descripcion: string;
  humedad: number;
  viento: number;
}

// Crear instancia del servidor
const servidor = new McpServer({
  name: "servidor-clima",
  version: "1.0.0"
});

// Función auxiliar para obtener datos del clima
async function obtenerClima(ciudad: string): Promise<DatosClima> {
  // En producción, usarías una API real como OpenWeatherMap
  // Por simplicidad, retornamos datos de ejemplo
  const datosEjemplo: Record<string, DatosClima> = {
    "Madrid": { 
      temperatura: 22, 
      descripcion: "Soleado", 
      humedad: 45, 
      viento: 12 
    },
    "Barcelona": { 
      temperatura: 24, 
      descripcion: "Parcialmente nublado", 
      humedad: 65, 
      viento: 8 
    },
    "default": { 
      temperatura: 20, 
      descripcion: "Despejado", 
      humedad: 50, 
      viento: 10 
    }
  };
  
  return datosEjemplo[ciudad] || datosEjemplo["default"];
}

// Registrar herramienta para consultar el clima
servidor.tool(
  "consultar_clima",
  {
    ciudad: z.string().describe("Nombre de la ciudad para consultar el clima")
  },
  async ({ ciudad }) => {
    try {
      const datos = await obtenerClima(ciudad);
      
      const respuesta = `El clima en ${ciudad}:
- Temperatura: ${datos.temperatura}°C
- Condiciones: ${datos.descripcion}
- Humedad: ${datos.humedad}%
- Velocidad del viento: ${datos.viento} km/h`;
      
      return {
        content: [{
          type: "text",
          text: respuesta
        }]
      };
    } catch (error) {
      return {
        content: [{
          type: "text",
          text: `Error al obtener el clima: ${error}`
        }]
      };
    }
  }
);

// Registrar recurso con información sobre ciudades disponibles
servidor.resource(
  "ciudades_disponibles",
  async () => {
    return {
      contents: [{
        uri: "clima://ciudades",
        mimeType: "text/plain",
        text: "Ciudades disponibles: Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Bilbao"
      }]
    };
  }
);

// Registrar prompt para uso óptimo
servidor.prompt(
  "analisis_clima",
  {
    ciudad: z.string().optional()
  },
  async ({ ciudad = "Madrid" }) => {
    return {
      messages: [{
        role: "user",
        content: {
          type: "text",
          text: `Analiza el clima actual en ${ciudad} y proporciona recomendaciones sobre qué ropa usar y actividades apropiadas para el día.`
        }
      }]
    };
  }
);

// Iniciar el servidor
async function iniciar() {
  const transporte = new StdioServerTransport();
  await servidor.connect(transporte);
  console.error("Servidor MCP de clima iniciado");
}

iniciar().catch(console.error);

Conectando con Claude Desktop

Para conectar nuestro servidor con Claude Desktop, necesitamos actualizar el archivo de configuración. En macOS, edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "clima": {
      "command": "node",
      "args": ["/ruta/a/tu/proyecto/dist/index.js"]
    }
  }
}

Una vez configurado, reinicia Claude Desktop y verás que tu servidor aparece en la lista de integraciones disponibles. Ahora Claude puede consultar el clima de cualquier ciudad usando tu servidor MCP.

El futuro ya está aquí

Los agentes IA con MCP representan un cambio fundamental en cómo construimos software. Ya no estamos limitados a aplicaciones que siguen reglas predefinidas: ahora podemos crear sistemas que razonan, planifican y se adaptan a situaciones complejas.

Para los desarrolladores, MCP ofrece una oportunidad única de participar en esta revolución. Con herramientas accesibles y un estándar abierto, cualquier ingeniero puede crear integraciones poderosas que extiendan las capacidades de los agentes IA. El ejemplo del servidor de clima que construimos es solo el comienzo: las posibilidades son verdaderamente ilimitadas.