Vicent Perez

Este finde he estado trasteando con #MCP (Model Context Protocol) y tengo que decir que me parece brutal lo que ha hecho la gente de Anthropic 🤯 Como ya sabes, los #LLMs tienen sus limitaciones. Por un lado, han sido entrenados con un corpus de datos muuuuy grande, pero limitado. Y por otro, no pueden ejecutar por sí mismos ninguna operación de escritura. Para esquivar estas limitaciones, hay varias técnicas, entre ellas lo que en inglés llamamos "function calling". Ejemplos sencillos y que aparecen en todas las documentaciones: acceder a datos meteorológicos, a noticias, búsqueda de vuelos, creación de eventos en el calendario, etc. Básicamente, nos permite tanto obtener información que no está dentro del modelo como actuar o ejecutar acciones que permiten modificar el mundo exterior. Por ejemplo, queremos saber qué tiempo va a hacer mañana en Valencia. Desarrollamos un par de funciones, get_location(city) y get_weather_data(lon, lat), utilizando APIs para la obtención de coordenadas y de datos meteorológicos. Y, cuando el usuario introduce un prompt: "Tiempo mañana en Valencia", el modelo detecta que no tiene esa información y que necesita hacer una llamada a una herramienta externa. Consulta las herramientas que tiene disponibles y ve get_location() y get_weather_data(). Prepara la llamada en base a los datos que tiene disponibles y las ejecuta. Hasta aquí bien, todo súper potente y interesante, nada nuevo. Pero, ¿y qué pasa si quiero desarrollar un conjunto de herramientas, más complejas, agnosticas al lenguaje de programación y quiero poder reutilizarlas o compartirlas con el resto del mundo para que se integren con mi sistema? O, ¿y si quiero utilizar herramientas que ya han sido creadas por un 3r party ahorrando tiempo en desarrollo? Aquí es donde entra el 𝗲𝗹 𝗼 𝗼𝗰𝗼𝗹. Lo que ha creado la gente de Anthropic es un estándar abierto (¡importante!) para la integración entre aplicaciones de inteligencia artificial y fuentes de datos o herramientas externas, eliminando la necesidad de crear integraciones personalizadas. Lo que ves en el diagrama ya es un ejemplo real de un servidor MCP de Slack que permite utilizar todas esas herramientas. Lo tienes disponible en el GitHub oficial de MCP. De momento, quédate con esto. En el siguiente post entraremos en más detalles técnicos y ejemplos reales que te van a volar la cabeza 🤯 ▪️ MCP Clients ▪️ MCP Servers ▪️ Tools, Resources & Prompts ▪️ Official registry Y un montón de ejemplos y casos de uso que ya tienes disponibles y que vas a poder utilizar en tu día a día. Yo no sé tú, pero yo estoy como un niño el día de los reyes magos 😄 Cuéntame, ¿ya lo has probado? ¿Estás utilizando algún server en Cursor, Claude Desktop, etc? Si te apetece deja un comentario y lo hablamos :) Un abrazo!!!