Esta es la última de las cuatro partes de esta serie. La Parte 1 se puede encontrar aquíParte 2 aquíy parte 3 aquí.
9. Instrucciones futuras y lista de deseos para MCP
La trayectoria de la integración de la herramienta MCP y AI es emocionante, y hay áreas claras donde la comunidad y las empresas están impulsando las cosas. Aquí hay algunos instrucciones futuras y elementos de “lista de deseos” Eso podría dar forma a la próxima ola de desarrollo de MCP:
Seguridad y autenticación formalizadas: Como se señaló, una de las principales necesidades es Mecanismos de seguridad estándar En la especificación de MCP. Podemos esperar esfuerzos para definir una capa de autenticación, tal vez un estándar de flujo o clave API de tipo OAuth para los servidores MCP para que los clientes puedan conectarse de forma segura a servidores remotos sin configuración personalizada para cada uno. Esto podría involucrar a los servidores que anuncian su método de autenticación (por ejemplo, “necesito un token”) y los clientes que manejan el intercambio de tokens. Además, un modelo de permiso podría ser introducido. Por ejemplo, un cliente de IA podría transmitir un alcance de acciones permitidas para una sesión, o los servidores MCP podrían admitir los roles de los usuarios. Si bien no es trivial, “Normas para la seguridad y la autenticación de MCP“Se anticipan a medida que MCP se mueve a dominios más empresariales y multiuséricos. En la práctica, esto también podría significar un mejor sandboxing, tal vez ejecutar ciertas acciones de MCP en entornos aislados (think about un servidor de MCP dockerizado para tareas peligrosas).
MCP Gateway/Capa de orquestación: En este momento, si una IA necesita usar cinco herramientas, abre cinco conexiones a diferentes servidores. Una mejora futura podría ser un Puerta de enlace de MCP—Un punto closing unificado que agrega múltiples servicios de MCP. Piense en ello como un proxy que expone muchas herramientas bajo un mismo techo, posiblemente manejando el enrutamiento e incluso la toma de decisiones de alto nivel sobre qué herramienta usar. Tal puerta de entrada podría manejar multitenancia (Por lo tanto, un servicio puede servir a muchos usuarios y herramientas mientras mantiene los datos separados) y hacer cumplir las políticas (como los límites de velocidad, registrar todas las acciones de IA para auditoría, and so on.). Para los usuarios, simplifica la configuración: apunte la IA a un solo lugar y tiene todas sus herramientas integradas.
Una puerta de entrada también podría manejar selección de herramientas: A medida que crece el número de servidores MCP disponibles, una IA podría tener acceso a herramientas superpuestas (quizás dos conectores de bases de datos diferentes). Una capa de orquestación inteligente podría ayudar a elegir el correcto o combinar los resultados. También podríamos ver un servicio de registro o descubrimientodonde un agente de IA puede consultar “¿Qué servicios de MCP están disponibles en toda la empresa?” Sin preconfiguración, comparable a la forma en que los microservicios pueden registrarse. Esto se relaciona con la implementación empresarial: las empresas pueden alojar un catálogo interno de puntos finales de MCP (para API internas, fuentes de datos, and so on.), y los sistemas de IA podrían descubrirlos y usarlos dinámicamente.
Agentes de IA optimizados y ajustados: En el lado del modelo de IA, probablemente veremos modelos que están ajustado para el uso de la herramienta y MCP específicamente. Antrópico ya mencionado futuro “Modelos de IA optimizados para la interacción MCP. ” Esto podría significar que el modelo entiende el protocolo profundamente, sabe cómo formatear las solicitudes exactamente, y tal vez ha sido capacitado en registros de operaciones basadas en MCP exitosas. Agentes impulsados por MCP más eficientes y confiables.
Expansión de MCP incorporado en aplicaciones: En este momento, la mayoría de los servidores MCP son complementos de la comunidad. Pero think about si el software program fashionable comenzó a enviar con soporte de MCP fuera de la caja. El futuro podría ser sostenido Aplicaciones con servidores nativos de MCP. La visión de “Más aplicaciones envío con servidores MCP incorporados“Es possible. En la práctica, esto podría significar, por ejemplo, FIGMA o VS Code incluye un punto closing MCP que puede habilitar en la configuración. O un proveedor de software program empresarial como Salesforce proporciona una interfaz MCP como parte de su conjunto de API. La IA debe interactuar con su aplicación, posiblemente conduciendo a esquemas estandarizados para los tipos de aplicaciones comunes.
Razonamiento de agente mejorado y estrategias multiolores: Los futuros agentes de IA pueden mejorar en MultiSting, resolución de problemas múltiples. Podrían aprender estrategias como usar una herramienta para recopilar información, razonamiento, luego usar otra para actuar. Esto está relacionado con las mejoras del modelo, pero también con la construcción de módulos de planificación de nivel superior en la parte superior del modelo RAW. Proyectos como AutoGpt intentan esto, pero integrarse estrechamente con MCP podrían producir un “agente automático” que puede configurar y ejecutar flujos de trabajo complejos. También podríamos ver agentes colaborativos (Múltiples agentes de IA con diferentes especializaciones de MCP trabajando juntas). Por ejemplo, una IA podría especializarse en consultas de bases de datos y otra en informes de escritura; A través de MCP y un coordinador, podrían manejar conjuntamente una tarea de “generar un informe trimestral”.
Interfaz de usuario e innovaciones de experiencia: En el lado del usuario, a medida que estos agentes de IA se vuelven más capaces, las interfaces podrían evolucionar. En lugar de una easy ventana de chat, es posible que tenga un “tablero” de IA que muestre qué herramientas están en uso, con alternancias para habilitarlas/deshabilitarlas. Los usuarios podrían arrastrar y arrastrar las conexiones (“adjuntar” un servidor MCP a su agente, como enchufar un dispositivo). También, mecanismos de retroalimentación podría mejorarse: Eg, si la IA hace algo a través de MCP, la interfaz de usuario podría mostrar una confirmación (como “AI creó un archivo Report.xlsx usando Excel MCP”). Esto genera confianza y también permite a los usuarios corregir el curso si es necesario. Algunos imaginan un futuro en el que interactuar con un agente de IA se vuelve como administrar a un empleado: usted le da acceso (claves MCP) a ciertos recursos, revisa sus resultados y aumenta gradualmente la responsabilidad.
El tema basic de las direcciones futuras está haciendo MCP más sin costuras, seguras y potentes. Estamos en el escenario comparable a los primeros protocolos de Web: los conceptos básicos están funcionando, y ahora se trata de refinamiento y escala.
10. Pensamientos finales: desbloquear una nueva ola de flujos de trabajo inteligentes compuestos e inteligentes
MCP aún puede estar en su infancia, pero está preparado para ser una tecnología basic sobre cómo construimos y usamos software program en la period de la IA. Al estandarizar la interfaz entre los agentes y aplicaciones de IA, MCP está haciendo para la IA lo que las API hicieron para los servicios net: generar integración compuesto, reutilizable y escalable. Esto tiene profundas implicaciones para los desarrolladores y empresas.
Pronto podríamos vivir en un mundo donde los asistentes de IA no se limitan a responder preguntas, sino que son verdaderas compañeros de trabajo. Utilizarán herramientas en nuestro nombre, coordinarán tareas complejas y se adaptarán a nuevas herramientas tan fácilmente como una nueva contratación, o tal vez aún más fácilmente. Los flujos de trabajo que una vez requirieron pegar scripts o hacer clic en docenas de UI pueden lograrse mediante una conversación easy con una IA que “conoce las cuerdas”. Y la belleza es, gracias a MCP, las cuerdas están estandarizadas: la IA no tiene que aprender cada una desde cero para cada aplicación.
Para los ingenieros de software program, la adopción de MCP en herramientas ofrece un ventaja estratégica. Significa que su producto puede conectarse al ecosistema emergente de los agentes de IA. Los usuarios pueden preferir herramientas que funcionen con sus asistentes de IA fuera de la caja.
La imagen más grande es composibilidad. Hemos visto servicios compuestos en la nube (microservicios) y componentes de la interfaz de usuario compuestos en frontend; ahora estamos viendo inteligencia componible. Puede mezclar y combinar las capacidades de IA con capacidades de herramientas para ensamblar soluciones a los problemas en la marcha. Recuerda la filosofía de Unix (“Haz una cosa bien”) pero se aplica a la IA y las herramientas, donde un agente tuve datos de un servicio MCP a otro, orquestando una solución. Esto desbloquea la creatividad: los desarrolladores e incluso los usuarios finales pueden soñar flujos de trabajo sin esperar a que alguien integre formalmente esos productos. ¿Quiere que su herramienta de diseño hable con su editor de código? Si ambos tienen MCP, puede unirlos con un poco de agente. En efecto, Los usuarios se convierten en integradoresinstruyendo a su IA que tejiera soluciones juntas advert hoc. Ese es un cambio poderoso.
Por supuesto, para desbloquearlo por completo, necesitaremos abordar los desafíos discutidos, principalmente en torno a la confianza y la solidez, pero aquellos se sienten superables con el desarrollo activo y la vigilancia de la comunidad. El hecho de que los principales jugadores como Anthrope estén impulsando esto como código abierto, y que compañías como Zapier están a bordo, le da confianza en que MCP (o algo muy parecido) persistirá y crecerá. Es revelador que incluso en su fase temprana, tenemos historias de éxito como Blender MCP Going Viral y actual de productividad (por ejemplo, “implementación de UI 5X más rápida” con Figma MCP). Estos proporcionan una concept de lo que un ecosistema MCP maduro podría hacer en todos los dominios.
Para los ingenieros que leen esta inmersión profunda, la comida para llevar es clara: MCP importa. Vale la pena entender y tal vez experimentar en su contexto. Ya sea que esté integrando una IA en su flujo de trabajo de desarrollo a través de los servidores MCP existentes, o construyendo uno para su proyecto, la inversión podría dar sus frutos al automatizar el trabajo de gruñidos y habilitar nuevas funciones. Como con cualquier estándar, existe un efecto de pink: los contribuyentes principales ayudan a dirigirlo y también se benefician de estar por delante de la curva a medida que crece la adopción.
En la reflexión closing, MCP representa un cambio de paradigma donde La IA se trata como un usuario y operador de software program de primera clase. Nos estamos moviendo hacia un futuro en el que usar una computadora podría significar decirle a una IA qué resultado desea, y descubre qué aplicaciones abrir y qué botones presionar, una verdadera desarrollador private/asistente. Es un poco como tener una superpotencia, o al menos un equipo muy competente trabajando para usted. Y como cualquier revolución en las interfaces informáticas (GUI, tacto, voz, and so on.), una vez que la experimenta, volver a la antigua manera se siente limitante. MCP es un facilitador clave de esa revolución para los desarrolladores.
Pero la dirección está establecida: Agentes de IA que pueden interactuar con fluidez y de forma segura con el amplio mundo del software program. Si tiene éxito, MCP habrá desbloqueado una nueva ola de flujos de trabajo inteligentes compuestos que aumentan la productividad e incluso cómo pensamos en la resolución de problemas. En un sentido muy actual, podría ayudar “Eliminar la carga de lo mecánico para que las personas puedan centrarse en la creatividad“Como lo expresó el CTO de Block.
Y es por eso que MCP importa.
Está construyendo el puente para un futuro donde los humanos y la IA colaboren a través del software program de una manera que solo estamos comenzando a imaginar, pero que pronto podría convertirse en la nueva normalidad en ingeniería de software program y más allá.
