En los últimos años, la adopción de inteligencia artificial en entornos empresariales ha crecido exponencialmente. Modelos de lenguaje de nueva generación (LLMs) como GPT, Claude o Llama han demostrado su capacidad para automatizar tareas y ofrecer experiencias conversacionales sofisticadas. Pero aún existe un gran desafío: conectar estos modelos con servicios reales para garantizar respuestas útiles, actualizadas y seguras.
Limitaciones del enfoque Function Calling
Tradicionalmente, las integraciones se realizaban mediante "function calling", donde cada LLM define su propio formato para invocar APIs externas. Este enfoque presenta problemas como:
- Falta de estandarización: Cada modelo usa estructuras JSON distintas.
- Baja predictibilidad: Los modelos pueden malinterpretar funciones o argumentos.
- Conectores frágiles: Cada API necesita una implementación personalizada.
El resultado: un ecosistema fragmentado que complica la escalabilidad y el mantenimiento.
MCP: una nueva era de interoperabilidad
El Model Context Protocol (MCP) surge como un estándar abierto que separa la lógica de decisión del modelo (qué hacer) de la ejecución (cómo hacerlo), a través de un protocolo común basado en JSON-RPC.
¿Por qué MCP marca la diferencia?
- Protocolo universal: MCP permite que clientes como Jelou interactúen con múltiples servicios sin importar el modelo subyacente.
- Menor fricción: Se usa un lenguaje común para llamadas y respuestas, evitando lógica personalizada.
- Alta escalabilidad: Basta con agregar un nuevo servidor MCP para integrar un sistema, sin reescribir prompts ni integraciones.
MCP ofrece una forma de universalizar la ejecución de instrucciones generadas por modelos, manteniendo la compatibilidad y simplificando la arquitectura.
Jelou como MCP Host
En Jelou, creemos que la clave del futuro está en facilitar conexiones seguras y ágiles entre IA y servicios reales. Por eso, trabajamos para que nuestra plataforma funcione como MCP Host, permitiendo que asistentes conversacionales accedan a datos y funcionalidades externas de forma estándar.
Además, impulsamos un entorno de desarrollo que permita:
- Construir MCP Servers personalizados dentro de Jelou.
- Configurar lógicas de negocio fácilmente, con ayuda de un LLM.
- Mantener la seguridad, aislando cada servicio en un entorno seguro.
Comparación: Function Calling vs MCP
| Enfoque | Estandarización | Interoperabilidad | Escalabilidad |
|---|---|---|---|
| Function Calling | Baja | Limitada | Frágil |
| MCP (con JSON-RPC) | Alta | Universal | Elevada |
Ejemplo práctico: búsqueda de cliente en CRM
Function Calling (GPT-4o)
functions = [{
"name": "buscar_cliente",
"description": "Busca información de un cliente en el CRM",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"email": {"type": "string"},
"campos": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
}
}
}]MCP (JSON-RPC)
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "crm.buscarCliente",
"params": {
"email": "juan@empresa.com",
"campos": ["nombre", "ultimo_pedido"]
},
"id": 1
}Arquitectura Bridge: conectando modelos no compatibles
Para modelos que aún no soportan MCP de forma nativa, en Jelou estamos desarrollando un componente puente llamado Bridge. Este traduce llamadas de modelos tradicionales a MCP, asegurando interoperabilidad total.
El Model Context Protocol representa un avance clave para conectar IA con servicios reales de manera estandarizada y escalable. En Jelou, apostamos por una IA más potente, accesible y confiable, y estamos construyendo las bases para que cualquier empresa pueda integrarse al futuro conversacional con facilidad.
