Los agentes de inteligencia artificial (IA) han experimentado un avance significativo al extender los modelos de lenguaje mediante interacciones con sistemas externos, lo que les permite ejecutar flujos de trabajo complejos y mantener la conciencia contextual durante las operaciones. Amazon Bedrock Agents ofrece esta funcionalidad al orquestar modelos fundamentales con fuentes de datos, aplicaciones y entradas de usuarios para completar tareas orientadas a objetivos a través de la integración de API y la ampliación de bases de conocimiento. A pesar de sus ventajas, la conexión de estos agentes a diversos sistemas empresariales ha presentado desafíos en el desarrollo, ya que cada integración requiere codificación personalizada y mantenimiento continuo, ralentizando así la entrega de asistencia de IA contextual dentro del ecosistema digital de las organizaciones.
Para abordar este inconveniente, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) surge como una solución al ofrecer una forma estandarizada para que los modelos de lenguaje se conecten a fuentes de datos y herramientas. Actualmente, el MCP proporciona a los agentes acceso estándar a una lista en expansión de herramientas accesibles que pueden ser utilizadas para realizar diversas tareas. Se espera que el MCP promueva una mejor visibilidad de agentes y herramientas a través de mercados, permitiendo que los agentes compartan contexto y tengan espacios de trabajo comunes. Esto mejoraría la interacción y escalaría la interoperabilidad de agentes en toda la industria.
En una reciente demostración, se mostró cómo construir un agente de Amazon Bedrock que utiliza MCP para acceder a fuentes de datos y crear rápidamente aplicaciones de IA generativa. Un ejemplo concreto es la construcción de un agente que ayuda a entender los gastos en Amazon Web Services (AWS) al conectarse con AWS Cost Explorer, Amazon CloudWatch y Perplexity AI mediante el MCP, utilizando herramientas específicas para corroborar datos y proporcionar análisis comprensibles sobre el gasto en AWS.
El protocolo MCP, desarrollado por Anthropic como un protocolo abierto, permite a los desarrolladores exponer sus datos a través de servidores MCP, mientras construyen aplicaciones de IA que funcionan como clientes MCP. Este diseño facilita a los usuarios la creación de agentes de IA más potentes y conscientes del contexto, que pueden acceder a la información y herramientas necesarias sin requerir cambios en el código de la aplicación a medida que los servidores MCP se actualizan.
La implementación de agentes de Amazon Bedrock que aprovechan los servidores MCP sigue un enfoque paso a paso, con guías detalladas para conectar servidores MCP favoritos a estos agentes y orquestar flujos de trabajo eficaces. Además, aspectos como la creación de clientes MCP y la configuración de grupos de acciones son explicados con ejemplos de código que los desarrolladores pueden usar para integrar múltiples fuentes de datos en sus agentes.
Las organizaciones tienen ahora la oportunidad de transformar su gestión de gastos de AWS, ofreciendo a sus equipos un acceso conversacional natural a datos financieros complejos, enriqueciendo las respuestas con inteligencia contextual de fuentes como Perplexity AI. Con la integración de Amazon Bedrock y MCP, se abren un abanico de posibilidades para abordar diversos desafíos empresariales mediante el uso de tecnologías de IA.
