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Una decisión que muchas empresas deben tomar al implementar casos de uso de IA gira en torno a conectar sus fuentes de datos a los modelos están usando.
Existen diferentes marcos como LangChain para integrar bases de datos, pero los desarrolladores deben escribir código cada vez que conectan modelos a una nueva fuente de datos. antrópico espera cambiar ese paradigma lanzando lo que espera ser un estándar en integración de datos.
antrópico lanzó su Protocolo de contexto modelo (MCP) como una herramienta de código abierto para proporcionar a los usuarios una forma estándar de conectar fuentes de datos a casos de uso de IA. en un publicación de weblogAnthropic dijo que el protocolo servirá como un “estándar abierto common” para conectar sistemas de inteligencia synthetic a fuentes de datos. La thought es que MCP permita que modelos como Claude consulten bases de datos directamente.
Alex Albert, jefe de Relaciones Claude en Anthropic, dijo en X que el objetivo de la empresa es “construir un mundo donde la IA se conecte a cualquier fuente de datos” con MCP como un “traductor common”.
“Parte de lo que hace que MCP sea poderoso es que maneja tanto los recursos locales (sus bases de datos, archivos, servicios) como los remotos (API como Slack o GitHub) a través del mismo protocolo”, dijo Albert.
Una forma estándar de integrar fuentes de datos no sólo facilita a los desarrolladores señalar grandes modelos de lenguaje (LLM) directamente a la información, sino que también facilita los problemas de recuperación de datos para las empresas que crean agentes de IA.
Dado que MCP es un proyecto de código abierto, la compañía dijo que anima a los usuarios a contribuir a su repositorio de conectores e implementaciones.
Un estándar para la integración de datos
Todavía no existe una forma estándar de conectar fuentes de datos con modelos; esta decisión se deja en manos de los usuarios empresariales y de los proveedores de modelos y bases de datos. Los desarrolladores tienden a escribir un código Python específico o una instancia de LangChain para dirigir los LLM a las bases de datos. Dado que cada LLM funciona de manera un poco diferente entre sí, los desarrolladores necesitan un código separado para que cada uno se conecte a fuentes de datos específicas. Esto a menudo da como resultado que diferentes modelos llamen a las mismas bases de datos sin la capacidad de trabajar juntos sin problemas.
Otras empresas amplían sus bases de datos para facilitar la creación de incrustaciones de vectores que puedan conectarse a LLM. Un ejemplo de ello es la integración de Microsoft Azure SQL a la tela. Empresas más pequeñas como Fastn también ofrecen una método diferente para conectar fuentes de datos.
Anthropic, sin embargo, quiere que MCP funcione incluso más allá de Claude como un paso hacia la interoperabilidad de modelos y fuentes de datos.
“MCP es un estándar abierto que permite a los desarrolladores crear conexiones bidireccionales seguras entre sus fuentes de datos y herramientas impulsadas por IA. La arquitectura es sencilla: los desarrolladores pueden exponer sus datos a través de servidores MCP o crear aplicaciones de inteligencia synthetic (clientes MCP) que se conecten a estos servidores”, dijo Anthropic en la publicación del weblog.
Varios comentaristas en las redes sociales elogió el anuncio de MCP, especialmente los lanzamientos de código abierto del protocolo. Algunos usuarios en foros como Noticias de piratas informáticos fueron más cautelosos y cuestionaron el valor de un estándar como el MCP.
Por supuesto, MCP es un estándar sólo para la familia de modelos Claude en este momento. Sin embargo, Anthropic lanzó servidores MCP prediseñados para Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres y Puppeteer.
VentureBeat contactó a Anthropic para obtener comentarios adicionales.
La compañía dijo que los primeros en adoptar MCP incluyen Block y Apollo, con proveedores como Zed, Replit, Sourcegraph y Codeium trabajando en agentes de inteligencia synthetic que usan MCP para obtener información de fuentes de datos.
Cualquier desarrollador interesado en MCP puede acceder al protocolo inmediatamente después de instalar los servidores MCP prediseñados a través de la aplicación de escritorio Claude. Las empresas también pueden crear su propio servidor MCP utilizando Python o TypeScript.
