MCP en la práctica: de APIs a la orquestación de agentes

Llevar MCP a la práctica implica diseñar herramientas lo bastante gruesas para ser útiles pero lo bastante finas para mantenerse seguras. Compartimos lecciones de proyectos de integración donde servidores MCP envuelven APIs y fuentes de datos existentes, y los agentes realizan comprobaciones de estado, generación de informes y manejo de excepciones.

También discutimos cuándo usar flujos impulsados por agentes frente a pipelines ETL o API tradicionales: los agentes destacan en pasos exploratorios y con muchas decisiones; los pipelines siguen siendo mejores para movimiento de datos de alto volumen y determinista.

Saldrá con una visión más clara del lugar de MCP y los agentes de IA en su hoja de ruta de integración.