Hacia un ecosistema abierto de IA: implementación del Protocolo MCP para reducir el vendor lock-in en agentes inteligentes

Autores
Preuss Pelotto, Simón Esteban
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Muñoz Abbate, Horacio
Descripción
Fil: Universidad Nacional de Río Negro
-
En los últimos años, la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje de gran escala (Large Language Models, LLM) experimentaron una expansión significativa, impulsando el desarrollo de asistentes conversacionales, sistemas autónomos y arquitecturas orientadas a agentes inteligentes. Estos sistemas requieren interactuar de manera constante con herramientas externas, APIs, bases de datos y servicios operativos para extender sus capacidades más allá de la generación de texto. Sin embargo, gran parte de estas integraciones se implementan actualmente mediante mecanismos específicos para cada proveedor o plataforma, utilizando APIs propietarias, conectores ad-hoc o implementaciones particulares orientadas a casos de uso concretos. Esta situación genera ecosistemas fragmentados, baja reutilización de componentes y dificultades de interoperabilidad entre herramientas desarrolladas por distintos actores. Asimismo, este escenario favorece situaciones de vendor lock-in, donde las organizaciones quedan condicionadas a tecnologías, servicios o plataformas específicas, incrementando costos de migración y dificultando la integración con soluciones alternativas. A ello se suma la ausencia de estándares abiertos ampliamente adoptados para la comunicación entre agentes inteligentes y sistemas externos, especialmente en contextos donde múltiples aplicaciones requieren compartir contexto, herramientas y recursos de manera uniforme. En este contexto surge el Model Context Protocol (MCP), presentado por Anthropic en 2024 como una propuesta orientada a estandarizar la interacción entre modelos de inteligencia artificial y sistemas externos mediante una arquitectura cliente-servidor basada en JSON-RPC. Debido a su reciente aparición y adopción progresiva en la industria, resulta relevante analizar sus capacidades, alcances y limitaciones como mecanismo de interoperabilidad dentro del ecosistema actual de inteligencia artificial aplicada.
Materia
Ciencias de la Computación e Información
MCP
IA
Interoperabilidad
Vendor lock-in
FastMCP
Ciencias de la Computación e Información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
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