Los agentes de IA necesitan conectarse rápida y fácilmente en entornos distribuidos, y MCP les ayuda a lograrlo.
Resumen
- Los agentes de IA tienen dificultades para conectarse en entornos distribuidos donde los datos y las herramientas están dispersos, lo que limita su potencial de toma de decisiones en tiempo real.
- El protocolo de contexto de modelo crea una estandarización similar a USB-C, lo que permite que cualquier modelo de IA se conecte sin problemas con cualquier fuente o herramienta de datos.
- La adopción de Google y OpenAI demuestra la viabilidad de MCP, con miles de servidores que demuestran un rápido crecimiento del ecosistema para las estrategias de IA empresarial.
La inferencia tradicional de IA se basa en modelos de lenguaje extensos (LLM) estáticos que no pueden ver más allá de sus fechas límite de entrenamiento. Si algo no está en el conjunto de datos de entrenamiento, para el modelo, simplemente no existe.
En cambio, los agentes de IA pueden extraer datos en tiempo real de múltiples fuentes externas. Estos agentes buscan activamente nueva información en respuesta a los cambios ambientales, sin necesidad de intervención humana.
La IA de Agentic abre un amplio abanico de nuevas aplicaciones en diversos sectores, desde la monitorización de pacientes en tiempo real en el sector sanitario hasta la negociación de alta frecuencia en los mercados financieros. En estos casos de uso, los agentes de IA pueden conectarse a fuentes de datos para obtener información actualizada y tomar decisiones informadas sobre la mejor acción a seguir.
Si bien los agentes de IA pueden lograr mucho más que los LLM estáticos, la complejidad de la infraestructura y el ecosistema podría impedirles alcanzar su máximo potencial. En un momento en que la IA multimodelo alojada en infraestructuras híbridas multicloud se ha convertido en la norma, los agentes pueden tener dificultades para conectarse a datos y herramientas distribuidos en entornos locales y en la nube. Este es el problema que el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) busca resolver.
Con la ayuda de los servidores MCP, los agentes de IA pueden extraer fácilmente la información más reciente de bases de datos locales, acceder a nuevas herramientas alojadas en diferentes nubes, conectarse con otros agentes distribuidos para colaborar en objetivos comunes y mucho más. Por lo tanto, la aplicación de la tecnología MCP puede llevar la IA agentic al siguiente nivel.
MCP ayuda a abordar la complejidad de la IA
En años anteriores, la llegada de la computación en la nube cambió la forma en que las empresas acceden a la infraestructura digital. Comenzando con entornos locales tradicionales, pasaron a la nube única, luego a la nube híbrida y, finalmente, a la multinube híbrida. Hoy en día, observamos una evolución similar con la IA. Los ecosistemas de IA están proliferando y las empresas recurren a una amplia variedad de proveedores de datos, modelos e infraestructura para impulsar sus estrategias de IA.
Las empresas reconocieron la necesidad de habilitar la conectividad entre entornos de IA distribuidos, y algunas incluso comenzaron a escribir código personalizado como solución alternativa. Sin embargo, este no era un enfoque escalable ni totalmente fiable. Se necesitaba una forma sencilla y repetible de conectar modelos y activos de IA, y eso es precisamente lo que ofrece MCP.
Desarrollado por Anthropic y lanzado como marco de código abierto en noviembre de 2024, MCP es un enfoque estandarizado para contextualizar los modelos de IA. Como se explica en la guía del usuario de MCP, MCP ofrece a los modelos de IA lo que el cable USB-C estándar ofreció a los dispositivos. [1] Al igual que USB-C facilita la conexión de cualquier dispositivo a cualquier periférico, MCP facilita la conexión de cualquier modelo de IA a cualquier fuente de datos o herramienta, independientemente de dónde se encuentren. Esto incluye permitir que los agentes de IA accedan a herramientas nuevas o actualizadas sin necesidad de reprogramarlas.
Esto nos lleva a preguntarnos: ¿Cuáles son las implicaciones del MCP para las empresas a medida que maduran sus estrategias de IA? Con el MCP, las empresas tienen la oportunidad de lograr mucho más de lo que podrían lograr solo con LLM, y esto debe influir en su toma de decisiones. Deben considerar cuándo deben avanzar desde:
- Enseñarle al modelo lo que sabe (ajuste fino)
a:
- Dejar que el modelo encuentre lo que necesita ( generación aumentada por recuperación o RAG)
a:
- Dejar que el modelo actúe según lo que encuentre en tiempo real (IA agente con MCP)
La industria tecnológica ha respondido muy positivamente al lanzamiento de MCP, lo que demuestra la verdadera demanda de un marco de IA abierto y estandarizado. El ecosistema de MCP está creciendo rápidamente y ya hay miles de servidores disponibles. Grandes empresas como Google y OpenAI han adoptado la tecnología, lo que demuestra que MCP es mucho más que una simple publicidad. Dhanji R. Prasana, director de tecnología de Block, lo expresó de la mejor manera:
Las tecnologías abiertas como el Protocolo de Contexto Modelo son los puentes que conectan la IA con las aplicaciones del mundo real, garantizando que la innovación sea accesible, transparente y basada en la colaboración”.[2]
Cómo elegir la infraestructura adecuada para MCP
MCP está diseñado para permitir un enfoque flexible y distribuido de la IA empresarial, y es muy eficaz en este aspecto. Sin embargo, elegir la infraestructura adecuada es esencial para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece MCP. Existen varias opciones de infraestructura que inevitablemente generarán resultados deficientes:
- Podría usar un modelo solo en la nube, pero esto resulta en una dependencia de un proveedor, anulando así las ventajas de usar MCP. Solo podría elegir los modelos y herramientas que residen en esa nube específica.
- Se podría utilizar una combinación de infraestructura pública y privada conectada a través de Internet, pero esto generará problemas de rendimiento y riesgos para la privacidad de los datos.
- Podrías crear un entorno totalmente privado para la IA. Esto cumpliría con tus requisitos de privacidad de datos, pero también te aislaría de otras herramientas y socios.
Para hacer realidad el futuro de la IA con agentes, necesita una infraestructura tan flexible e independiente del proveedor como la propia MCP. Esto es lo que puede conseguir implementando en Equinix. Además de nuestros centros de datos de coubicación disponibles en 76 mercados estratégicos a nivel mundial, también podrá conectarse fácilmente con nuestro ecosistema de socios de IA, incluyendo proveedores de hardware como NVIDIA y Groq .
Además, Equinix Fabric® ofrece capacidades de red flexibles y escalables para conectar diferentes entornos y optimizar su infraestructura distribuida para la IA. Obtendrá la conectividad segura y de baja latencia que necesita para conectar sus agentes de IA con datos, modelos, herramientas y otros agentes.
Con Equinix Fabric como la columna vertebral de su ecosistema de IA, puede acceder a servidores MCP en diferentes entornos, maximizando así la eficacia de sus agentes de IA. Por ejemplo, puede alojar agentes en una infraestructura privada en un centro de datos de coubicación de Equinix cuando necesite cumplir con los requisitos de soberanía y residencia de datos. Al mismo tiempo, puede configurar conexiones virtuales directas de baja latencia a cientos de nubes y otros proveedores de servicios desde cualquier lugar. Esto garantiza que ninguna fuente de datos ni herramienta quede inaccesible.
Aplicando el poder de MCP en Equinix
Además de ayudar a nuestros clientes a obtener la infraestructura necesaria para aprovechar MCP, Equinix está integrando MCP en nuestras propias soluciones. Por ejemplo, la API de Equinix Fabric ofrece diversas herramientas que facilitan a los clientes comprender el rendimiento de sus conexiones virtuales y ajustarlas sobre la marcha. Utilizamos MCP para brindar a nuestros clientes acceso bajo demanda a estas funciones mediante una sencilla interfaz de chat.
El diagrama a continuación muestra las posibilidades de conectar servidores MCP con la conectividad de Equinix Fabric. En este ejemplo, un usuario chatea con un agente de IA alojado en la nube. El agente extrae datos de una base de datos vectorial en un centro de datos de coubicación de Equinix y accede a las herramientas de la API de Equinix Fabric a través de un servidor MCP alojado en otra nube.
El agente puede encontrar al instante los datos que necesita para responder las preguntas del usuario o las herramientas necesarias para realizar las acciones solicitadas. El usuario no necesita conocer los detalles de lo que sucede entre bastidores y puede centrarse en los resultados.
Para obtener más información sobre cómo los centros de datos preparados para IA están permitiendo la integración multicloud híbrida y otros aspectos importantes de la infraestructura de IA preparada para el futuro, lea el informe de ESG Architecting a Data Center Optimized for the AI Era (Arquitectura de un centro de datos optimizado para la era de la IA) . [3]
Para ver MCP en acción usted mismo, solicite una prueba de concepto gratuita en un Centro de validación de soluciones Equinix cerca de usted.
[1] Introducción: Comience a utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
[2] Introducción al Protocolo de Contexto Modelo , Anthropic, 25 de noviembre de 2024.
[3] Scott Sinclair y Moyna Keane, Arquitectura de un centro de datos optimizado para la era de la IA , Enterprise Strategy Group, ahora parte de Omdia, mayo de 2025.
EQUINIX Blog. L. S. y J. A. Traducido al español
