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MCP vs gRPC: Cómo los agentes de IA y los LLMs se conectan a herramientas y datos.

#Herramientas de IA
2025-10-28 12:3814 minuto de lectura

Introducción al contenido
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El video discute los desafíos que enfrentan los agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) al conectarse a servicios externos como la reserva de vuelos, la verificación de inventario y bases de datos. Introduce dos protocolos: el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), que fue creado para que los agentes de IA accedan a herramientas y datos, y gRPC, un marco ampliamente utilizado para conectar microservicios que sobresale en rendimiento pero que no fue diseñado con la IA en mente. El video destaca las características nativas de IA del MCP, como el descubrimiento en tiempo de ejecución y la capacidad de los LLMs para obtener datos externos de manera dinámica, comparándolo con la serialización binaria y las capacidades de transmisión de gRPC. Mientras que el MCP permite un descubrimiento y uso intuitivos de las herramientas, gRPC ofrece velocidad pero requiere capas adicionales para la traducción a IA. En última instancia, el video sugiere que a medida que los sistemas de IA evolucionen, el MCP servirá como una interfaz de descubrimiento, mientras que gRPC se utilizará para manejar solicitudes de alto rendimiento.

Información Clave

  • Los agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) enfrentan desafíos al comunicarse con servicios externos para tareas como reservar vuelos o consultar bases de datos.
  • MCP (Protocolo de Contexto de Modelo), introducido por Anthropic a finales de 2024, está diseñado específicamente para que los agentes de IA conecten LLMs a herramientas y datos.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) es un marco de trabajo RPC bien conocido para conectar microservicios, pero no fue diseñado inicialmente para aplicaciones de IA.
  • Ambos protocolos abordan los desafíos relacionados con las limitaciones de la ventana de contexto de los LLM, que no pueden almacenar toda la información necesaria a la vez.
  • MCP permite a los LLMs consultar sistemas externos de manera dinámica en lugar de intentar encajar todos los datos en una ventana de contexto.
  • MCP incluye primitivas como herramientas, recursos y solicitudes con descripciones en lenguaje natural para una fácil comprensión por parte de los LLMs.
  • En MCP, el descubrimiento está integrado en el protocolo, lo que permite a los agentes de IA comprender rápidamente las capacidades disponibles.
  • gRPC ofrece características como serialización binaria eficiente, transmisión bidireccional y un rendimiento más rápido, pero proporciona información estructural en lugar del contexto semántico requerido por los LLMs.
  • A menudo se necesita una capa adaptadora en las implementaciones de gRPC para traducir consultas en lenguaje natural en llamadas RPC específicas para agentes de IA.
  • MCP utiliza JSON-RPC 2.0 para la comunicación, que es legible por humanos, mientras que gRPC utiliza buffers de protocolo para la comunicación binaria, lo que resulta en un análisis de mensajes más rápido.
  • MCP es más adecuado para el descubrimiento de IA, mientras que gRPC se destaca en velocidad y eficiencia para cargas de trabajo de alto rendimiento.

Análisis de la línea de tiempo

Palabras clave del contenido

Agentes de IA y Protocolos de Comunicación

Los agentes de IA, impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs), requieren una comunicación efectiva con servicios externos para tareas como la reserva de vuelos y la verificación de inventario. La discusión se centra en dos protocolos: el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) y la Llamada a Procedimiento Remoto de Google (gRPC), y sus roles en la mejora de las capacidades de la IA agente.

Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)

Introducido por Anthropic, MCP está diseñado para agentes de IA que facilitan conexiones entre LLMs y herramientas y datos externos. Ofrece primitivas como herramientas, recursos y solicitudes, permitiendo consultas dinámicas y descubrimiento en tiempo de ejecución de capacidades.

gRPC (Llamada a Procedimientos Remotos de Google)

gRPC es un marco de RPC rápido y confiable que organiza la comunicación entre microservicios. Utiliza buffers de protocolo para una serialización binaria eficiente y transmisión en tiempo real. Sin embargo, carece del contexto semántico necesario para los LLM, lo que a menudo requiere una capa de traducción de IA adicional.

Limitaciones de la ventana de contexto en los LLMs.

Los LLMs enfrentan limitaciones debido a su ventana de contexto, que restringe la cantidad de información que pueden retener. MCP permite a estos modelos consultar sistemas externos para obtener datos en tiempo real, superando las limitaciones de grandes conjuntos de datos o bases de datos.

Adaptabilidad de los Agentes de IA

MCP promueve la adaptabilidad en los agentes de IA, permitiéndoles aprovechar nuevas herramientas y capacidades sin necesidad de reentrenamiento. Esta flexibilidad contrasta con gRPC, que generalmente requiere un conocimiento específico de los detalles del servicio.

Flujo de comunicación en MCP y gRPC

Los procesos de comunicación para MCP y gRPC difieren fundamentalmente. MCP utiliza JSON-RPC para las conexiones, lo que permite la interacción en lenguaje natural, mientras que gRPC utiliza HTTP/2 con buffers de protocolo, ofreciendo una comunicación binaria más rápida pero requiriendo un adaptador para intenciones amigables con la IA.

Mecanismos de descubrimiento

MCP integra el descubrimiento en su protocolo, lo que permite a los agentes de IA acceder de manera dinámica a las herramientas y recursos disponibles. En contraste, gRPC solo proporciona información estructural, lo que requiere una capa de adaptador para una comprensión y uso más amplios.

Comparación de Eficiencia y Rendimiento

MCP está diseñado para la inteligencia artificial, proporcionando claridad semántica, mientras que gRPC sobresale en velocidad y escalabilidad. La elección entre ambos protocolos dependerá de los requisitos específicos de la aplicación a medida que los agentes de IA evolucionen de simples chatbots a sistemas de producción robustos.

Preguntas y respuestas relacionadas

¿Qué es MCP?

MCP, o Protocolo de Contexto del Modelo, es un protocolo diseñado específicamente desarrollado por Anthropic a finales de 2024 para que los agentes de IA conecten modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) a herramientas y datos.

gRPC y MCP son dos tecnologías de comunicación, y aunque pueden cumplir funciones similares, tienen diferencias clave.gRPC es un marco de trabajo de llamada a procedimiento remoto desarrollado por Google. Utiliza HTTP/2 para la comunicación, lo que permite el streaming de datos y una mejor eficiencia en el uso del ancho de banda. Además, gRPC utiliza Protobuf para la serialización de datos, lo que reduce el tamaño de los mensajes.MCP, por otro lado, se refiere a un protocolo de control de multipunto. Este tipo de protocolo se utiliza para administrar y controlar la comunicación en redes donde múltiples puntos finales están involucrados.Una de las principales diferencias es que gRPC está diseñado para ser usado en aplicaciones que requieren comunicación de bajo latencia y gran volumen de datos, mientras que MCP se enfoca más en la gestión y control de la comunicación en redes multiplexadas.En resumen, gRPC es ideal para servicios y aplicaciones que necesitan eficiencia y velocidad, mientras que MCP es más adecuado para el control y gestión en entornos de red complejos.

gRPC es un marco de llamada a procedimiento remoto que ofrece velocidad y fiabilidad, pero no fue diseñado con la inteligencia artificial en mente. Requiere una capa adicional de traducción de IA, mientras que MCP está específicamente construido para la IA, proporcionando contexto semántico y descubrimiento en tiempo de ejecución.

¿Cuáles son las limitaciones de los LLMs?

Los LLMs están fundamentalmente limitados por su ventana de contexto y los datos de entrenamiento a los que fueron expuestos. No pueden mantener bases de datos de clientes completas o flujos de datos en tiempo real directamente en su contexto.

¿Cómo los agentes de IA superan las limitaciones de los LLM?

Los agentes de IA pueden consultar sistemas externos bajo demanda para obtener información específica, mejorando sus capacidades sin sobrecargar su ventana de contexto.

¿Cuáles son los componentes clave del protocolo MCP?

MCP proporciona tres primitivas clave: herramientas (funciones como 'obtener clima'), recursos (datos como esquemas de bases de datos) y prompts (plantillas de interacción), todos con descripciones en lenguaje natural para LLMs.

¿Cómo se ve el flujo de comunicación en MCP?

En MCP, el flujo comienza con una aplicación host que se conecta a un cliente MCP, que luego interactúa con un servidor MCP que se conecta a servicios externos, con los resultados devueltos por el mismo camino.

¿Cómo maneja gRPC las solicitudes?

gRPC utiliza HTTP/2 para la comunicación, lo que permite streaming bidireccional y multiplexión, lo que permite que múltiples solicitudes se manejen simultáneamente.

¿Cuál es el mecanismo de descubrimiento en MCP?

MCP tiene descubrimiento integrado, lo que permite a los clientes conectarse a un servidor MCP y llamar inmediatamente a comandos como tool/list o resources/list para entender las capacidades disponibles de una manera semántica.

¿Por qué los desarrolladores necesitan una capa de traducción de IA para gRPC?

Los desarrolladores necesitan una capa de traducción de IA porque gRPC proporciona información estructural a través de definiciones protobuf en lugar de contexto semántico, lo que requiere un paso adicional para traducir la intención del lenguaje natural en llamadas RPC específicas.

¿Cómo se comparan las eficiencias de MCP y gRPC?

MCP utiliza JSON-RPC 2.0 con mensajes basados en texto, lo que facilita su lectura pero a menudo es más verboso. En contraste, gRPC utiliza buffers de protocolo binario, que son más rápidos y pequeños pero menos legibles para los humanos.

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