La inteligencia artificial generativa está avanzando de manera vertiginosa, con un flujo constante de nuevas herramientas y modelos. Según el informe de Gartner, la inteligencia artificial agencial se perfila como una de las principales tendencias tecnológicas para 2025. Actualmente, las organizaciones están en una etapa de prototipado, explorando cómo integrar estos agentes en sus entornos empresariales. Uno de los mayores desafíos en este ámbito es la necesidad de herramientas que puedan comunicarse eficazmente, un problema que el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) de Anthropic busca resolver.
El MCP es un protocolo de código abierto diseñado para establecer un estándar de comunicación entre diferentes herramientas. Esto facilita que las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje puedan conectar APIs empresariales y herramientas externas de manera estandarizada. Sin embargo, en grandes organizaciones, especialmente en el sector financiero, la implementación se complica por la complejidad en la gobernanza de datos y modelos operativos.
En muchos casos, los equipos crean herramientas de forma independiente, lo que genera duplicación de esfuerzos y desperdicio de recursos. Este enfoque aislado disminuye la innovación y provoca inconsistencias en la integración de sistemas, lo que dificulta la escalabilidad de las iniciativas de inteligencia artificial. A pesar de estos obstáculos, las soluciones generativas tienen un potencial significativo para mejorar procesos en áreas como el procesamiento de post-operaciones, la automatización de atención al cliente y el cumplimiento normativo.
Una propuesta innovadora es el uso de un servidor centralizado de MCP con Amazon Bedrock. Esta solución permite un acceso compartido a herramientas y recursos, lo que deja a los equipos libres para concentrarse en desarrollar capacidades de inteligencia artificial sin preocuparse por el mantenimiento de herramientas. Al estandarizar el acceso con el MCP, se acelera el desarrollo de agentes de inteligencia artificial y se mejora la gobernanza y la seguridad mediante un control centralizado del acceso, disminuyendo el riesgo de pérdida de datos.
En una organización financiera, los servidores MCP pueden gestionarse a través de diferentes líneas de negocio, cada una con un rol específico. Por ejemplo, una división se encarga de ejecutar operaciones comerciales, mientras que otra gestiona los controles de riesgo. De esta manera, cada línea de negocio desarrolla servidores MCP que se integran en un registro central, promoviendo la colaboración y optimizando el uso de soluciones de inteligencia artificial.
La arquitectura que sustenta esta solución incluye una API de descubrimiento de servidores MCP, aplicaciones agenciales en AWS Fargate y un hub central de servidores MCP, entre otros componentes. Estos elementos trabajan juntos para garantizar una infraestructura escalable y altamente segura.
Los beneficios son considerables: ofrece escalabilidad y resistencia, sin necesidad de que las organizaciones gestionen la infraestructura. La seguridad se ve reforzada mediante controles de red que aseguran que las aplicaciones solo se conecten a servidores MCP de confianza dentro de la organización.
Este modelo no solo se aplica al sector financiero, sino que es relevante para una variedad de cargas de trabajo empresariales. Se proponen pasos específicos para implementar y utilizar una aplicación agencial en escenarios post-trade, mediante la invocación de herramientas a través del servidor MCP.
En conclusión, esta solución proporciona un enfoque centralizado y práctico para implementar servidores MCP en AWS, permitiendo a las organizaciones centrarse en desarrollar aplicaciones innovadoras, al tiempo que superan las ineficiencias operativas. La facilidad de acceso que proporciona un entorno centralizado puede acelerar el desarrollo de flujos de trabajo más inteligentes y mejorar los resultados para los clientes.
