La inteligencia artificial generativa continúa evolucionando rápidamente, impulsando la aparición de nuevas herramientas y modelos. Gartner identifica la inteligencia artificial agencial como una tendencia tecnológica clave para 2025, y las organizaciones están explorando cómo integrar estos agentes en sus entornos empresariales. Un desafío crucial en este contexto es establecer una comunicación fluida entre herramientas, una necesidad que aborda el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), iniciativa de Anthropic.
MCP es un protocolo de código abierto diseñado para estandarizar la comunicación entre distintas herramientas y facilitar la conexión de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje con APIs empresariales y herramientas externas. Sin embargo, las grandes organizaciones, particularmente en el sector financiero, enfrentan complicaciones debido a la complejidad en la gobernanza de datos y modelos operativos.
A menudo, los equipos desarrollan herramientas de manera aislada, lo que conlleva a esfuerzos duplicados y desperdicio de recursos. Este enfoque propicia una reducción en la innovación y genera inconsistencias en la integración de sistemas, dificultando la escalabilidad de las iniciativas de inteligencia artificial. No obstante, las soluciones generativas pueden ofrecer ventajas significativas en procesos como el procesamiento post-operacional, la automatización del servicio al cliente y el cumplimiento regulatorio.
Una solución innovadora es el uso de un servidor centralizado de MCP con Amazon Bedrock, que ofrece acceso compartido a herramientas y recursos. Esto permite a los equipos enfocarse en desarrollar capacidades de inteligencia artificial en lugar de mantener herramientas. Al estandarizar el acceso a través del MCP, se acelera el desarrollo de agentes de inteligencia artificial y se mejora la gobernanza y la seguridad al gestionar el acceso de forma centralizada, reduciendo el riesgo de exfiltración de datos.
En organizaciones financieras, los servidores MCP pueden gestionarse a través de diferentes líneas de negocio, cada una con funciones específicas, como la ejecución de operaciones o la gestión de riesgos. Esto facilita que cada división desarrolle servidores MCP que se integran en un registro central, promoviendo la colaboración y el uso eficiente de soluciones de inteligencia artificial.
La arquitectura de esta solución incluye una API de descubrimiento de servidores MCP, aplicaciones agenciales alojadas en AWS Fargate y un hub central de servidores MCP. Estos componentes garantizan una infraestructura escalable y segura.
Los beneficios son numerosos, ya que la solución ofrece escalabilidad y resiliencia sin que las organizaciones necesiten gestionar la infraestructura. La seguridad se incrementa mediante controles de red, asegurando que las conexiones sean con servidores MCP confiables.
Este modelo es aplicable no solo en la industria financiera, sino también en diversas cargas de trabajo empresariales. Se propone una serie de pasos para implementar aplicaciones agenciales en escenarios como la ejecución de operaciones post-trade, utilizando servidores MCP.
En conclusión, esta solución ofrece un enfoque centralizado y pragmático para implementar servidores MCP en AWS, permitiendo a las organizaciones concentrarse en desarrollar aplicaciones innovadoras y superar ineficiencias operativas. La centralización facilita un acceso más rápido hacia flujos de trabajo más inteligentes y resultados mejorados para los clientes.
