MCP para empresas: retos, soluciones y alternativas

TL;DR

• MCP (Model Context Protocol) conecta los agentes de IA con herramientas externas y sistemas empresariales a través de capas de integración estandarizadas y reutilizables.
• MCP elimina las implementaciones de IA aisladas en plataformas como LangChain, AWS Bedrock, Copilot Studio e IBM watsonx.
• Los retos del MCP empresarial incluyen riesgos de autenticación, lagunas de autorización, opciones de escalabilidad, requisitos de cumplimiento y complejidad de la integración.
• Los servidores MCP remotos eliminan los gastos generales de mantenimiento, garantizan la escalabilidad y proporcionan una infraestructura gestionada por el proveedor con asistencia 24/7.
• Los servidores MCP deben ser de código abierto, cumplir con el RGPD/CCPA y estar certificados (ISO 27001, SOC 2 Tipo II) para su uso empresarial.
• Bright Data Web MCP ofrece más de 60 herramientas para el scraping web, la búsqueda, las fuentes de datos y la automatización del navegador con una infraestructura de nivel empresarial.

En esta entrada del blog, aprenderá:

• Cómo funcionan los servidores MCP como capa de integración en la IA empresarial, por qué son importantes y cuándo resultan útiles.
• Los principales retos de los MCP empresariales, junto con soluciones prácticas para evitar problemas e interrupciones.
• Alternativas a MCP para empresas, ya que existen otras formas de conectar agentes de IA a herramientas de terceros.
• Por qué Bright Data Web MCP es un excelente ejemplo de MCP para empresas.

¡Empecemos!

Introducción al MCP empresarial

Comprenda qué es el MCP empresarial, cómo funciona, qué ofrece y cuándo marca la diferencia.

Los servidores MCP como capas de integración en la IA empresarial

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto diseñado por Anthropic (la empresa detrás de Claude) que permite a los sistemas de IA conectarse a herramientas, fuentes de datos y servicios externos.

En lugar de integraciones codificadas, este protocolo introduce una forma estructurada para que los agentes de IA descubran las capacidades disponibles a través de servidores MCP locales o remotos y las invoquen según sea necesario. En términos sencillos, MCP convierte los servicios externos en «herramientas» que los modelos de IA pueden comprender y utilizar.

En entornos empresariales, MCP actúa como una capa de integración moderna para la IA. Los servidores MCP empresariales se sitúan entre los LLM y los sistemas internos, como CRM, almacenes de datos, plataformas de tickets y API internas, o como servicios de terceros que proporcionan funciones críticas para el negocio, como la recuperación de datos, el procesamiento de datos, la automatización y el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real.

Por qué MCP es importante para las empresas

En muchas empresas, los equipos trabajan de forma aislada, lo que da lugar a soluciones compartimentadas. Cada equipo puede utilizar diferentes marcos y herramientas de IA para crear agentes y flujos de trabajo, lo que a menudo acaba conectándolos a los servicios backend de la empresa a través de conectores puntuales. Esto da lugar a una proliferación de integraciones personalizadas, lo que puede suponer un enorme reto de mantenimiento.

La arquitectura MCP resuelve este problema al desacoplar la lógica de IA de las implementaciones de backend. Las integraciones se vuelven reutilizables, controladas y auditables, lo que permite a cualquier equipo aprovechar la capa MCP compartida, independientemente del agente de IA o del sistema empresarial que utilicen.

Esto es posible porque la mayoría de las soluciones, desde bibliotecas de código abierto como LangChain, LlamaIndex o CrewAI, hasta herramientas sin código como Agno y plataformas centradas en la empresa como AWS Bedrock AgentCore, Copilot Studio e IBM watsonx, admiten la integración MCP. Lo mismo se aplica a los modelos de IA, la mayoría de los cuales incluyen soporte para la llamada de herramientas a través de MCP.

MCP se ha convertido en el protocolo de IA más ampliamente adoptado porque estandariza el acceso a las capacidades empresariales y, al mismo tiempo, permite el control centralizado de los permisos, la supervisión y la aplicación de políticas.

Principales casos de uso de MCP en empresas

Algunos de los casos de uso más comunes y relevantes de MCP en empresas son:

• Acceso a conocimientos internos: los agentes de IA pueden recuperar, resumir y contextualizar documentos de la empresa, wikis o tickets de soporte a través de MCP, lo que favorece una toma de decisiones más inteligente y reduce los silos de información.
• Recuperación de datos web: los servidores MCP permiten a los agentes de IA extraer datos estructurados y no estructurados de páginas web para obtener información actualizada a gran escala. Esto permite integraciones de base, SEO y GEO, evaluaciones de cumplimiento, supervisión de marcas y otros escenarios RAG basados en datos web.
• Asistencia en el desarrollo de software: MCP permite a la IA gestionar los procesos de CI/CD, realizar revisiones de código y gestionar la automatización de GitOps, integrándose directamente con herramientas como GitHub, Jira, Visual Studio Code (a través de Cline o Roo Code) o Cursor para mejorar la productividad de los desarrolladores.
• Gestión de reuniones y seguimientos: proporcione a los agentes de IA la capacidad de programar reuniones, tomar notas, generar acciones y enviar actualizaciones a las herramientas de gestión de proyectos, mejorando la eficiencia y la responsabilidad de la organización.
• Automatización de la interacción web: MCP puede equipar a los agentes de IA con herramientas para navegar por páginas web, enviar formularios o interactuar con plataformas SaaS, automatizando los flujos de trabajo repetitivos en línea para que los empleados puedan centrarse en tareas de mayor valor.
• Optimización de la cadena de suministro y la logística: los agentes de IA utilizan MCP para interactuar con los sistemas de programación, supervisar el inventario y optimizar las rutas de entrega en función de los datos en tiempo real sobre el tráfico, el tiempo y la demanda.
• Análisis de datos financieros: los servidores MCP ayudan a la IA a acceder de forma segura a los sistemas financieros internos, las fuentes de datos del mercado y las plataformas de cumplimiento normativo, automatizando la elaboración de informes, la calificación crediticia y las comprobaciones reglamentarias.

MCP en las empresas: principales retos y soluciones

Ahora que comprende las necesidades de MCP en las empresas, es el momento de examinar los principales retos en juego y algunas posibles soluciones.

Para una referencia rápida, consulte la tabla resumen que figura a continuación:

Explore los principales retos (y soluciones) de MCP para empresas.

Autenticación

Tan pronto como se anunció MCP, surgieron varios problemas de seguridad. Entre ellos se incluyen riesgos de autenticación, el problema del delegado confuso, la aplicación inadecuada de permisos, vulnerabilidades en la cadena de suministro, servidores MCP maliciosos o no fiables, inyección de comandos, inyección de prompts, inyección de herramientas, falta de cifrado o verificación del servidor, y más.

Desde la primera versión (05-11-2024), la especificación MCP se ha actualizado para abordar muchas de esas preocupaciones de seguridad, siendo una de las mejoras más importantes la implementación de mecanismos de autenticación más sólidos.

Para su uso empresarial, MCP debe ser fiable y utilizarse únicamente a través de servidores autenticados, ya sea mediante encabezados HTTP, parámetros URL u OAuth 2.0. Los proveedores también deben ofrecer soluciones de auditoría y supervisión en tiempo real dedicadas para realizar un seguimiento del uso y comprender la actividad del servidor.

Además, hay que tener en cuenta que algunos servicios actúan como mercados de servidores MCP, como Smithery. Estas plataformas son convenientes porque permiten conectarse a varios servidores MCP utilizando la misma interfaz. Aun así, es posible que prefiera conectarse directamente al servidor MCP original para evitar que sus datos pasen por múltiples capas fuera de su control.

Solución: Opte siempre por servidores MCP con autenticación sólida y evite las soluciones que no sean de confianza o que no estén autenticadas. Además, recuerde que, por lo general, es más seguro conectarse a servidores MCP remotos directamente desde el proveedor original.

Autorización

Los mejores servidores MCP para empresas proporcionan docenas de herramientas, cada una de ellas diseñada para realizar una tarea específica. Estas herramientas se exponen al LLM, que puede seleccionar y utilizar las más adecuadas en función de las indicaciones del usuario.

El reto es que algunas herramientas manejan datos confidenciales o realizan operaciones de gran impacto que no deben ejecutarse a la ligera. Algunos ejemplos son el acceso o la modificación de datos empresariales, la ejecución de operaciones masivas que consumen importantes recursos del sistema y acciones similares.

Por este motivo, no basta con autenticar un servidor MCP. También se necesita una capa de autorización para evitar el uso indebido de las herramientas del servidor. Esto se suele gestionar de dos maneras, dependiendo de lo que admita la plataforma:

1. Restricción del acceso a las herramientas: seleccione un subconjunto de herramientas a las que pueda acceder el agente LLM.
2. Exigir aprobaciones explícitas: solicitar la aprobación manual antes de ejecutar tareas, a veces con un control granular sobre las herramientas MCP individuales.

Nota: Algunas plataformas de creación de agentes de IA solo admiten uno de estos enfoques, mientras que las soluciones más preparadas para empresas ofrecen ambos.

Como resultado, dado que la autenticación se produce a nivel de herramienta, los servidores MCP empresariales deben exponer las herramientas de la forma más granular posible. Esto simplifica el proceso de autorización.

Solución: integrar el servidor MCP con una plataforma de nivel empresarial que incluya un marco de autorización fiable, de modo que el LLM que alimenta al agente no pueda llamar a las herramientas expuestas por el servidor sin permisos explícitos del usuario o políticas definidas por el administrador. Además, es preferible utilizar servidores MCP que ofrezcan herramientas verticales bien definidas.

Escalabilidad

En el momento de redactar este documento, MCP admite dos mecanismos de transporte:

• Transporte STDIO: aprovecha los flujos de entrada/salida estándar para lograr una comunicación directa entre los procesos de la misma máquina. Ofrece un alto rendimiento con una latencia mínima y sin sobrecarga relacionada con la red.
• Transporte HTTP transmisible: emplea solicitudes HTTP POST para la mensajería de cliente a servidor, con SSE (Server-Sent Events) opcional para la transmisión. Este transporte admite la comunicación remota y sustituye al método obsoleto de solo SSE. Obtenga más información sobre HTTP transmisible frente a SSE.

En resumen, se puede acceder a los servidores MCP localmente a través de STDIO o de forma remota a través de HTTP transmisible. Los servidores MCP locales requieren instalación y gestión, pero logran una menor latencia. Los servidores MCP remotos eliminan la necesidad de mantenimiento, pero introducen cierta latencia de red.

La elección entre los dos enfoques es una consideración clave en la integración de MCP, ya que influye en la configuración de MCP en su agente de IA de IA. Eso también afecta a los requisitos de escalabilidad y mantenimiento.

Tenga en cuenta que la mayoría de las plataformas de IA empresariales, como Copilot Studio o IBM watsonx, ni siquiera permiten la instalación local de MCP. Por lo tanto, requieren que se acceda a los servidores MCP de forma remota.

Solución: Para las integraciones MCP empresariales, se recomienda confiar en servidores MCP remotos. Esto evita los gastos generales de instalación, configuración y mantenimiento, al tiempo que garantiza la máxima escalabilidad, ya que el proveedor se encarga de todos los aspectos operativos por usted.

Cumplimiento

Tanto si se ejecutan localmente como si se accede a ellos de forma remota, los servidores MCP de terceros utilizados en entornos empresariales deben ser de código abierto. De este modo, se puede verificar que el servidor solo interactúa con los servicios y productos del proveedor, sin enviar los datos de la empresa a otros lugares.

Incluso en ese caso, debe confiar en el proveedor que expone sus servicios como herramientas MCP. Por eso es fundamental elegir proveedores que cuenten con cumplimiento GDPR estricto y con la CCPA, apliquen prácticas éticas de gestión de datos y cuenten con certificaciones como ISO 27001, SOC 2 Tipo II, CSA STAR Nivel 1 o similares.

Después de todo, sus agentes de IA pueden manejar datos comerciales confidenciales y usted querrá evitar el acceso no autorizado de terceros debido a prácticas poco éticas por parte del proveedor.

Solución: al integrar servidores MCP de terceros, opte por servidores de código abierto de proveedores de confianza que cumplan plenamente con las normativas de privacidad y seguridad y sigan las mejores prácticas del sector.

Integraciones

La mayoría de las tecnologías de creación de agentes IA, ya sean plataformas en línea basadas en código, locales o sin código, admiten conexiones MCP. Sin embargo, eso no garantiza una documentación completa. Por lo tanto, es responsabilidad del autor del servidor MCP proporcionar guías de integración detalladas.

Una configuración incorrecta del servidor puede dar lugar a problemas graves, especialmente cuando se trata de la autenticación. Las guías visuales y los tutoriales claros son fundamentales para una integración adecuada, tanto si el servidor cuenta con el apoyo de la comunidad como si ha sido desarrollado por una empresa.

Una buena documentación debe ir más allá de las instrucciones básicas de configuración. Debe enumerar las herramientas compatibles, explicar los mecanismos de autenticación, describir los tipos de conexión disponibles (local frente a remota) y proporcionar ejemplos concretos de integraciones con plataformas de creación de agentes de IA ampliamente utilizadas.

Solución: Es preferible optar por servidores MCP que incluyan documentación y tutoriales exhaustivos, ya que una configuración correcta es fundamental para la seguridad, la fiabilidad y la adopción fluida por parte de la empresa. Además, hay que tener en cuenta los proveedores que ofrecen asistencia técnica las 24 horas del día, los 7 días de la semana, incluida la asistencia para sus servidores MCP.

Alternativas a MCP para empresas

Cada herramienta expuesta por un servidor MCP de terceros suele conectarse directamente a la API del servicio o producto correspondiente del proveedor.

Por ello, para garantizar una fiabilidad de nivel empresarial, no solo el servidor MCP remoto debe ser escalable, altamente disponible y responder de forma constante, sino que las API subyacentes también deben cumplir los mismos estándares. Por eso es tan importante confiar en servidores MCP de proveedores de confianza.

Ahora bien, recuerde que MCP no es más que una capa de middleware que simplifica las integraciones entre la IA y las funciones personalizadas, los servicios de terceros, las bases de datos y sistemas similares. Básicamente, la mayoría de los servidores MCP exponen las API de manera que los agentes de IA puedan llamarlas fácilmente.

De ello se deduce que es posible eludir por completo la capa MCP. ¿Cómo? ¡Integrándose directamente con las API a través de definiciones de herramientas personalizadas! Esto resulta especialmente útil para integraciones muy específicas.

Por lo tanto, las API de servicios de terceros sirven como verdaderas alternativas al MCP empresarial. Este enfoque también minimiza la exposición a herramientas innecesarias, evitando la dependencia de middleware que podría quedar fuera de línea. Al mismo tiempo, requiere integraciones personalizadas e implica una mayor complejidad.

Bright Data Web MCP: el servidor MCP empresarial para la recopilación de datos web y la interacción

Las dos mayores limitaciones de los agentes de IA empresariales que les impiden «hacerlo todo» son:

1. Conocimiento limitado del mundo exterior, restringido a la información disponible cuando se entrenó el LLM subyacente.
2. Incapacidad para interactuar con páginas web como lo harían los usuarios humanos.

El servidor Web MCP de Bright Data aborda ambas limitaciones (y muchas otras) con más de 60 herramientas especializadas. En concreto, permite a los LLM y a los agentes de IA acceder a la web, realizar búsquedas, extraer datos de páginas web y navegar e interactuar con sitios web sin ser bloqueados.

Web MCP lo consigue conectándose a las soluciones de datos empresariales de Bright Data, dotando a los LLM de la capacidad de:

• Extraer cualquier página web en Markdown (un formato de datos ideal para la ingestión de datos en agentes de IA).
• Realizar búsquedas web en Google, Bing, Yandex, DuckDuckGo y otros motores de búsqueda.
• Acceder a fuentes de datos estructurados de más de 40 sitios populares, incluidos Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, TikTok, Walmart y muchos otros.
• Interactuar con sitios web a través de un navegador en la nube para realizar clics, desplazamientos y otras acciones.

Para obtener más información, explore las más de 60 herramientas de Bright Data Web MCP.

¿Por qué es Web MCP de Bright Data para empresas?

Las herramientas Web MCP se integran directamente con los servicios de Bright Data. Estos productos cuentan con escalabilidad ilimitada, asistencia técnica 24/7, Resolución de CAPTCHA, integración con una de las redes de Proxy más grandes del mundo (más de 150 millones de IP en 195 países) y la fiabilidad de la plataforma de datos web líder a nivel mundial.

En detalle, si se pregunta por qué Web MCP está preparado para empresas, consulte la siguiente tabla:

Descubra cómo empezar en la documentación de Bright Data Web MCP. También puede consultar las siguientes guías de integración:

• Cómo conectar Bright Data Web MCP a Copilot Studio
• Ampliación de las capacidades de Cursor IA a través de Bright Data Web MCP
• CrewAI y Bright Data MCP: guía avanzada de scraping web
• Integración de Claude Code con Bright Data Web MCP
• Conectar fácilmente los agentes LangChain a Bright Data Web MCP

¿Qué pasa si Web MCP no es adecuado para usted?

¡No hay problema! Aún puede integrar plataformas de creación de agentes de IA listas para empresas directamente con los productos de Bright Data a través de la API.

Por ejemplo, puede conectarse directamente a la API SERP en herramientas de IA empresariales, tal y como se explica en estos tutoriales:

• API SERP de Bright Data en Azure AI Foundry para flujos de prompts basados en búsquedas
• Dote a los agentes de AWS Bedrock de la capacidad de buscar en la web a través de la API SERP de Bright Data
• Integra la API SERP de Bright Data en un agente de IA en Microsoft Copilot Studio
• Agente Bedrock en Python a través de AWS CDK con la API SERP de Bright Data
• Integra la API SERP de Bright Data en un agente de IA en IBM watsonx

Conclusión

En este artículo, ha comprendido la importancia de los servidores MCP para implementar soluciones de IA empresarial. Ha profundizado en los principales retos, ha revisado las mejores prácticas para superarlos y ha descubierto enfoques alternativos.

Para casos de uso críticos para el negocio, las herramientas Web MCP de Bright Data son ideales. Sus más de 60 herramientas proporcionan la escalabilidad, la seguridad y la confianza que requieren las soluciones MCP empresariales.

Para crear agentes y flujos de trabajo de IA avanzados, explore la gama completa de productos y servicios disponibles en el ecosistema de Bright Data para IA.

¡Cree hoy mismo una cuenta gratuita en Bright Data y comience a experimentar con nuestras herramientas de datos web preparadas para la IA!