Los agentes de inteligencia artificial (IA) han dado un paso importante al extender los modelos de lenguaje mediante interacciones con sistemas externos, permitiéndoles ejecutar flujos de trabajo complejos y mantener la conciencia contextual a lo largo de 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 mediante la integración de API y la ampliación de bases de conocimiento. A pesar de sus ventajas, las conexiones de estos agentes a diversos sistemas empresariales han presentado cuellos de botella en el desarrollo, ya que cada integración requería codificación personalizada y un mantenimiento continuo, lo que ralentiza la entrega de asistencia de IA contextual dentro del ecosistema digital de las organizaciones. Sin embargo, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) se presenta como una solución a este desafío, proporcionando una forma estandarizada para que los modelos de lenguaje se conecten a fuentes de datos y herramientas.
Actualmente, el MCP ofrece a los agentes acceso estándar a una lista en expansión de herramientas accesibles que se pueden utilizar 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 dispongan de espacios de trabajo comunes para mejorar la interacción y escalar 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 construir rápidamente aplicaciones de IA generativa.
Un ejemplo concreto es la construcción de un agente que ayuda a comprender los gastos en Amazon Web Services (AWS) al conectarse con AWS Cost Explorer, Amazon CloudWatch y Perplexity AI a través del MCP, utilizando herramientas específicas de MCP 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 crear agentes de IA más potentes y conscientes del contexto, que pueden acceder a la información y herramientas que necesitan 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 se detalla en un enfoque paso a paso, proporcionando guías 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 se explican con ejemplos de código que pueden ser utilizados por los desarrolladores para crear agentes que integren múltiples fuentes de datos.
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 abre un abanico de posibilidades para abordar diversos desafíos empresariales mediante el uso de tecnologías de IA.
vía: AWS machine learning blog
