¿Qué es el MCP en IA?

Lo que debe saber sobre el Protocolo de Contexto Modelo es Construir la “Torre de Babilonia” de LLM.

Un LLM por sí mismo es tonto. ¿Cómo podemos conectar las API de forma inteligente? ¿Podemos ampliarlo?

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es una capa entre el servicio y las herramientas. Es un estándar que simplifica la forma en que los grandes modelos lingüísticos (LLM) acceden a diversas fuentes de datos. Desarrollado por Anthropic, el MCP resuelve el problema de las integraciones complejas mediante una comunicación estandarizada, haciendo que el desarrollo de la IA sea más rápido y fluido al utilizar herramientas potenciadas por la IA. Además, MCP está diseñado para mejorar la funcionalidad y la integración de una nueva generación de herramientas de IA, lo que supone un avance significativo en las capacidades de los lenguajes de programación y los conjuntos de herramientas para desarrolladores. Este artículo explora qué es MCP, sus ventajas y cómo implantarlo.

Imagina que tienes un robot para pintar, reflexionar y construir historias. Su API se actualiza. Ya no puede pintar. MCP eliminará los esfuerzos de integración. Aquí es donde InvestGlass dirige ahora su investigación.

InvestGlass ofrece un CRM y un portal de clientes de fabricación suiza adaptados a bancos, asesores financieros y empresas de tecnología financiera, con herramientas de automatización para la incorporación, el CSC, la gestión de carteras y la comunicación. Agiliza el cumplimiento normativo y la participación del cliente, al tiempo que garantiza la privacidad de los datos con opciones de alojamiento en las instalaciones y en la nube.

Puntos clave - MCP es AI una API para LLMS - y el futuro de InvestGlass

• El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) estandariza la provisión de contexto para grandes modelos lingüísticos, lo que facilita una integración sin fisuras y reduce el tiempo de desarrollo de las aplicaciones de IA.
• La arquitectura cliente-servidor de MCP mejora la comunicación entre las aplicaciones de IA y las fuentes de datos, lo que simplifica considerablemente la integración y aumenta la interoperabilidad.
• La adopción de MCP mejora la eficiencia del flujo de trabajo para los desarrolladores al eliminar las necesidades de integración personalizada, ofrecer flexibilidad en los entornos de programación y permitir centrarse en la innovación.

Comprender el Protocolo de Contexto Modelo (MCP)

El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) sirve como punto de referencia transformador en el desarrollo de sistemas de IA, ofreciendo algo más que una norma técnica convencional. Establecido por Anthropic, el MCP crea uniformidad para suministrar contexto a modelos lingüísticos de gran tamaño, promoviendo la incorporación sin esfuerzo entre sistemas de IA y diversas fuentes de datos. Al permitir enlaces directos para conectar modelos de IA a través de una serie de clientes y recursos, este protocolo consolida eficazmente las interacciones y reduce sustancialmente los plazos de desarrollo. MCP actúa como un puerto USB-C, sirviendo como una interfaz estandarizada para conectar modelos de IA a diversas fuentes de datos y herramientas, mejorando la interoperabilidad y la eficiencia. Los desarrolladores están adoptando con entusiasmo MCP debido a su promesa de liberar todo el potencial de la IA al tiempo que elimina los obstáculos tradicionales que se encuentran durante el desarrollo.

Fundamentalmente, MCP existe como un protocolo abierto que orquesta la comunicación sin fisuras entre aplicaciones de IA y diversas fuentes de datos a través de un marco regulado para el intercambio de mensajes y la estructuración de mensajes. Este avance no solo promueve la compatibilidad, sino que también agiliza el procedimiento de integración, liberando a los desarrolladores de tener que lidiar con integraciones fragmentarias para que puedan dedicar sus esfuerzos a la creación de herramientas pioneras.

Adoptar MCP equipa a los desarrolladores con plataformas robustas y escalables diseñadas para la gestión de la complejidad en el futuro. inteligencia artificial sistemas, anclándolos firmemente en previsión de los próximos avances tecnológicos.

LLM van a ser más capaces - Antropic está construyendo un estándar y le sugerimos que tenga cuidado, ya que todavía no es un estándar fijo.

Conceptos básicos de MCP

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) se compone de dos elementos principales: servidores y clientes dentro del marco MCP. El papel de un servidor MCP es facilitar las solicitudes, concediendo acceso a diversas herramientas externas o fuentes de datos según sea necesario, mientras que la función de un cliente MCP consiste en solicitar recursos y gestionar tareas de procesamiento de datos. Esta división en arquitectura cliente-servidor desempeña un papel fundamental en la creación de canales estandarizados para que las aplicaciones de IA se comuniquen con diferentes proveedores de datos, promoviendo una integración racionalizada y minimizando la dependencia de soluciones a medida.

En el centro de su funcionamiento, MCP utiliza una capa de protocolo responsable de regular actividades como la estructuración de mensajes y la asociación de consultas con sus respectivas respuestas. Al adoptar JSON-RPC 2.0 para la mensajería, garantiza una comunicación ordenada que se adhiere a los formatos establecidos. Durante la fase inicial de negociación, los clientes deben comunicar la versión del protocolo que soportan al servidor, que responde en consecuencia, permitiendo una interacción a medida basada en las capacidades definidas en dicha versión.

MCP mejora la versatilidad para adaptarse a distintos requisitos de desarrollo proporcionando kits de desarrollo de software (SDK) compatibles con varios entornos de programación. Gracias a este enfoque uniforme, no solo agiliza la gestión de fuentes de datos distribuidas, sino que también refuerza el proceso de construcción detrás de flujos de trabajo complejos, lo que contribuye significativamente a mejorar la eficiencia del servicio entre los esfuerzos de IA, al tiempo que se establece como un proveedor de recursos fiable.

¿Es la IA de Manis una realidad o una automatización exagerada?

Manis AI es horas y horas de trabajo - sin MCP será muy difícil de mantener. Las ventajas de MCP son bastante sencillas. Reunir todos los servidores MCP será un gran progreso.

La adopción de MCP aporta la considerable ventaja de eliminar la necesidad de distintas integraciones entre los diferentes servicios de IA. El protocolo de comunicación de MCP está estandarizado, lo que promueve una mayor interoperabilidad y permite un proceso de integración más rápido y racionalizado para diversas plataformas de IA. Esta mejora de la interoperabilidad resulta especialmente valiosa en los entornos de desarrollo modernos, en los que es primordial maximizar la eficiencia del tiempo y la utilización de los recursos.

MCP ofrece a los desarrolladores una gran flexibilidad. Pueden utilizar sus lenguajes de programación y pilas tecnológicas preferidos al implantar este protocolo, lo que garantiza que puedan aplicar eficazmente sus conocimientos y herramientas actuales.

De forma acumulativa, estas ventajas suponen una notable mejora de los flujos de trabajo relacionados con los proyectos de desarrollo, ya que fomentan operaciones más fluidas y mayores niveles de productividad. Al incorporar MCP a sus procesos, los desarrolladores adquieren la capacidad de centrarse en la innovación creativa y la resolución de problemas complejos sin verse obstaculizados por los retos asociados a la integración.

¿Cómo funciona MCP?

MCP utiliza un modelo cliente-servidor que agiliza la forma en que las aplicaciones proporcionan contexto y herramientas a los modelos lingüísticos sustanciales (LLM). En este marco, los clientes de MCP se encargan de solicitar recursos y procesar datos. Por otro lado, los servidores MCP actúan como facilitadores, supervisando estas solicitudes y concediendo acceso a herramientas o fuentes de datos externas. Esta estructura facilita los esfuerzos de integración y disminuye la dependencia de soluciones a medida, liberando a los desarrolladores para que se concentren en idear aplicaciones de IA de vanguardia.

Para fusionar sus datos con los instrumentos de IA dentro de MCP, los desarrolladores pueden poner sus datos a disposición a través de servidores MCP o crear clientes MCP dedicados. Esta metodología alivia en gran medida las complejidades que conlleva la incorporación de una serie de servicios de IA, garantizando interacciones fluidas entre los sistemas de IA y las bases de datos. El empleo de MCP ayuda a forjar sistemas de IA coherentes y eficaces, preparados para satisfacer las necesidades actuales de desarrollo de IA, especialmente para equipos distribuidos que trabajan en distintos lugares.

Tipos de mensajes en MCPww

MCP gestiona varios tipos de mensajes para facilitar la comunicación entre clientes y servidores. Los principales tipos de mensajes en MCP incluyen Solicitudes, Resultados, Errores y Notificaciones. Las solicitudes las inician los clientes de MCP y requieren una respuesta para indicar que se han procesado correctamente. Los resultados representan respuestas satisfactorias a las solicitudes, confirmando que la operación solicitada se ha completado.

Por otro lado, los errores significan una solicitud fallida, indicando que la operación no ha podido completarse. Las notificaciones están diseñadas como comunicaciones unidireccionales que no requieren una respuesta, proporcionando actualizaciones de estado sin esperar una respuesta.

Definir claramente los tipos de mensajes y aplicar la estructuración de mensajes garantiza una comunicación fiable y estructurada entre las aplicaciones de IA y las fuentes de datos, lo que mejora el rendimiento del sistema.

Mecanismos de transporte: todo gira en torno al protocolo

MCP permite el intercambio de datos a través de varios protocolos de transporte, adaptados a las necesidades de los distintos entornos de desarrollo. Cuando funciona localmente, MCP utiliza stdio para una comunicación entre procesos sin complicaciones. Por el contrario, en escenarios con equipos distribuidos, MCP aboga por el uso de HTTP combinado con Server Sent Events (SSE) para facilitar la transmisión inmediata de datos entre varios sistemas externos.

En todas las formas de comunicación dentro de MCP, se emplea el formato de mensaje JSON-RPC 2.0 para garantizar un método estructurado y uniforme de intercambio de datos que se alinea bien con numerosos contextos de programación. La adopción de estos variados mecanismos de transporte dota a MCP de la flexibilidad necesaria para una aplicación eficaz en diversos entornos de desarrollo, desde pruebas locales individuales hasta amplias integraciones de sistemas distribuidos.

Configuración de servidores MCP

El establecimiento de servidores de protocolo de contexto de modelo requiere la disposición de variables de entorno para designar configuraciones e iniciar el servidor con el uso del comando hype. Aunque se pueden incorporar servidores MCP a través de la interfaz de usuario, este enfoque suele desaconsejarse porque puede introducir complejidades. Si añade un servidor a través de la interfaz de usuario, asegúrese de realizar una actualización para acceder a las herramientas disponibles.

Para los desarrolladores que se embarquen en la creación de sus propios servidores mcp, existen numerosos servidores de muestra a su disposición que sirven de punto de partida. Se espera que a su debido tiempo estén disponibles kits de herramientas adaptados para desplegar servidores MCP remotos a nivel de producción.

Formato del archivo de configuración

Los archivos de configuración de MCP emplean un formato JSON que admite el uso de objetos anidados y matrices, lo que permite representar configuraciones complejas. Esta metodología sistemática garantiza que las configuraciones sean accesibles para su lectura e interpretación por humanos, al tiempo que son compatibles con el análisis sintáctico automático, lo que simplifica el proceso de supervisión y ajuste de las configuraciones por parte de los desarrolladores.

Lugares de despliegue

Para conseguir el mejor rendimiento, es esencial que los archivos de configuración de MCP estén ubicados en directorios a los que el servidor pueda acceder fácilmente. Esta ubicación permite al servidor utilizar estas configuraciones de forma eficiente, lo que se traduce en una mayor estabilidad. operaciones y mejora rendimiento.

Es fundamental situar estos archivos en directorios adaptados a escenarios concretos para garantizar que se aprovechan correctamente, especialmente cuando se integran varias herramientas de IA con cada fuente de datos.

Integración de MCP con InvestGlass AI

Incorporación de la MCP a InvestGlass Los sistemas de IA proporcionan a los desarrolladores la capacidad de establecer enlaces protegidos y bidireccionales entre las fuentes de datos y los instrumentos de IA. Los sistemas heredados crean barreras para los sofisticados modelos de IA al atraparlos tras silos de información e impedir el acceso sin fisuras a datos cruciales. De este modo, se agiliza el flujo de trabajo y se desmantelan las barreras entre repositorios de datos, fomentando un entorno unificado para el despliegue de soluciones de IA. Los estándares establecidos por MCP para la interacción y el intercambio de información disminuyen la complejidad de los procesos de integración, facilitando interacciones fluidas entre puntos de datos externos y aplicaciones basadas en IA.

La MCP es beneficiosa independientemente de que uno se dedique a la versátil InvestGlass Ayudantes de IA o elaboración de software de IA multiplataforma. Mejora la calidad de la integración y la utilización eficaz de conjuntos de información dispares. Por consiguiente, no solo aumenta la eficiencia de las operaciones, sino que también allana el camino para nuevas metodologías de aplicación creativa de la inteligencia artificial.

Uso de Claude Desktop con MCP

Iniciar el uso de Claude Desktop junto con MCP implica primero adquirir la aplicación de escritorio y realizar ajustes en el archivo claude_desktop_config.json. El paso esencial después de la instalación es personalizar este archivo de configuración para satisfacer los requisitos específicos de integración. Posteriormente, Claude Desktop tiene la capacidad de formar una representación gráfica con nodos y aristas que significan conexiones una vez que obtiene la autorización de acceso.

La tarea de discernir el estado del servidor se simplifica utilizando la interfaz proporcionada por Claude Desktop, que muestra tanto los servidores vinculados como sus respectivos recursos accesibles. Esta configuración permite a los desarrolladores emplear eficazmente el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) para establecer la conectividad entre los modelos de IA, contribuyendo así al avance de las aplicaciones de IA.

Desarrollo de integraciones personalizadas

El SDK de MCP facilita la creación de integraciones personalizadas sin fisuras dentro de MCP al ofrecer compatibilidad con Python y TypeScript. Esto permite a los desarrolladores utilizar las capacidades de MCP con facilidad en sus entornos de desarrollo elegidos, agilizando el proceso de creación de soluciones a medida.

Seguridad y gestión de errores en MCP

Mantener una seguridad sólida y una gestión eficaz de los errores es clave para el buen funcionamiento de MCP. Para reforzar la seguridad, existen protocolos de autenticación que confirman la identidad de los usuarios antes de permitirles el acceso a los recursos. Es crucial comprobar el origen de cada conexión y limpiar los mensajes entrantes para eliminar posibles puntos débiles. La adopción de estrictas prácticas de seguridad y la gestión exhaustiva de errores garantizan la fiabilidad de las operaciones, al tiempo que protegen los datos confidenciales de cualquier fuente de datos comprometida.

En caso de errores dentro de MCP, existe un proceso específico para propagarlos que ayuda a su correcta resolución sin interrumpir significativamente los flujos de comunicación. Existe un conjunto de códigos de error estándar que crea un método uniforme para reconocer y tratar los problemas cuando surgen. Este procedimiento normalizado facilita la rápida resolución de problemas, al tiempo que preserva la fidelidad del proceso de comunicación.

Garantizar la seguridad de los datos

MCP utiliza métodos de cifrado para salvaguardar los datos en tránsito, garantizando que la información confidencial permanezca protegida. Para las comunicaciones que implican datos remotos, el cifrado TLS ofrece una sólida barrera de seguridad.

La protección de la información detallada durante la transmisión es crucial para mantener la integridad de la fuente de datos y frustrar cualquier posible brecha de seguridad.

Códigos de error normalizados

El protocolo MCP emplea un conjunto de códigos de error predefinidos diseñados para solucionar problemas de forma uniforme y mantener un tratamiento de errores coherente. También permite crear códigos de error personalizados que van más allá de la selección estándar, proporcionando la capacidad de gestionar errores específicos de una aplicación. Este enfoque estandarizado de la notificación de errores garantiza la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Aplicaciones reales de MCP

MCP aborda los problemas prevalentes en el desarrollo de la IA, incluidos los enlaces de datos dispersos y las bolsas de integración personalizadas aisladas. Al adoptar MCP, los desarrolladores están equipados para construir aplicaciones de IA más inteligentes y ampliables. Entidades como Block y Apollo han integrado eficazmente MCP en sus sistemas, demostrando su eficacia para impulsar la productividad operativa y poniendo de relieve las ventajas tangibles de emplear este protocolo.

Los casos prácticos de servidores MCP puestos en marcha por Anthropic, entidades externas y la comunidad en general ponen de manifiesto tanto su adaptabilidad como su potencia. Estos casos ofrecen una imagen clara de cómo la utilización de MCP puede simplificar el desarrollo de la IA y, al mismo tiempo, mejorar el rendimiento de las aplicaciones de IA en toda una serie de sectores.

Aplicaciones AI-First

Las aplicaciones que dan prioridad a la IA, incluidos los asistentes de IA y los entornos de desarrollo integrados (IDE), pueden utilizar MCP para mejorar la funcionalidad y agilizar los procesos. La integración de asistentes de aplicaciones de IA de uso general en diversas aplicaciones aumenta el reconocimiento del contexto y mejora la experiencia del usuario. Por supuesto, estamos pensando en InvestGlass para conectar con estos nuevos conceptos, pero antes queremos que se apruebe un estándar.

Las aplicaciones multiplataforma que emplean MCP son capaces de estandarizar las funciones de IA, lo que potencia sus capacidades generales.

Servicios de IA escalables

MCP facilita el procesamiento distribuido avanzado, que es crucial para supervisar eficazmente los flujos de trabajo de IA a medida que los sistemas aumentan de escala. La arquitectura de MCP ofrece la flexibilidad y compatibilidad necesarias para escalar los servicios de IA a través de varias plataformas. Imagínese que pudiera conectar toda la tecnología financiera en un solo clic y, sin coste adicional, mantener las relaciones entre el software.

La metodología estandarizada que utiliza MCP garantiza una implantación y administración racionalizadas de modelos complejos a la hora de gestionar el procesamiento distribuido de IA.

Solución de problemas y depuración de servidores MCP

Varias herramientas diseñadas para diferentes niveles de resolución de problemas facilitan el diagnóstico y la solución de problemas con los servidores MCP. Por ejemplo, MCP Inspector ofrece información inmediata sobre el rendimiento del servidor, lo que facilita la resolución rápida de problemas.

El análisis en tiempo real de los recursos del servidor y las plantillas de avisos de esta herramienta mejoran enormemente la capacidad de supervisar los servidores MCP con eficacia.

Registro y diagnóstico

El protocolo model context se basa en una forma estandarizada de gestionar los registros, los diagnósticos y la integridad general del sistema, garantizando que los servidores puedan conectarse con fuentes de datos y herramientas de forma segura. Para que el marco MCP identifique y rectifique rápidamente los problemas, cada servidor mcp debe aplicar prácticas de registro sólidas. Por ejemplo, redirigir los registros al error estándar sirve como método fiable para evitar cualquier interferencia involuntaria con las operaciones del protocolo, preservando así la estabilidad general de los servidores de protocolo de contexto de modelo.

Si adopta las configuraciones de registro correctas, agilizará los procedimientos de solución de problemas y mantendrá la fiabilidad de todo el protocolo de contexto. Esto ayuda a garantizar que las aplicaciones LLM, los clientes y otras herramientas puedan mantener una integración fluida. A su vez, esta práctica ayuda a minimizar las interrupciones en las fuentes de datos y las herramientas, lo que permite a los desarrolladores y a las empresas empezar a crear soluciones con la seguridad de que el contexto permanece intacto y protegido.

¿Por qué utilizar MCP Inspector?

El Inspector MCP destaca como herramienta indispensable para escrutar y validar la eficacia de los servidores de protocolo de contexto de modelo. Actuando como un componente de protocolo abierto, refuerza la noción de que MCP es un sistema estandarizado y transparente diseñado para fomentar una mayor participación en el desarrollo. Con el Inspector MCP, los administradores y desarrolladores pueden supervisar rápidamente las conexiones de los servidores, validar su coherencia contextual y confirmar que cualquier archivo o fuente de datos que intervenga en el proceso funciona sin errores.

Esta perfecta integración de las funcionalidades de diagnóstico fomenta un entorno de colaboración entre servidores, clientes y fuentes de datos, preservando el contexto del modelo subyacente. Al ofrecer un medio simplificado pero potente para conectar con el funcionamiento interno de MCP y analizarlo, el Inspector de MCP agiliza todo, desde la inspección general hasta el diagnóstico en profundidad, ayudando a los usuarios a mantener un rendimiento óptimo en todas las aplicaciones y herramientas de LLM.

Contribuir a MCP

Las contribuciones al MCP, o Protocolo de Contexto de Modelos, constituyen una parte fundamental de esta norma abierta y ponen de manifiesto el espíritu comunitario del protocolo. Dado que MCP está diseñado para facilitar una integración perfecta con fuentes de datos y herramientas, los comentarios y la colaboración de la comunidad son inestimables para su crecimiento y relevancia sostenida.

Se anima a desarrolladores, arquitectos de sistemas y entusiastas por igual a compartir sus puntos de vista abordando los problemas existentes, añadiendo mejoras a la documentación o sugiriendo nuevas características que impulsen la misión de MCP como una forma estandarizada de orquestar las interacciones entre servidores, clientes y contexto. Ya se trate de perfeccionar los avisos, mejorar los métodos de gestión de registros o explorar nuevos enfoques para un proceso bidireccional de intercambio de datos, cada contribución hace avanzar el protocolo de contexto modelo. Al hacerlo, los miembros de la comunidad no sólo hacen avanzar este protocolo abierto, sino que también ayudan a allanar el camino para aplicaciones LLM más robustas y fáciles de usar.

Contribuciones comunitarias

La participación activa de la comunidad en general es la piedra angular para garantizar que el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) satisfaga las necesidades cambiantes y proporcione de forma coherente un medio estandarizado de conectar fuentes de datos y herramientas. Al contribuir con correcciones de errores, documentación adicional o nuevas funcionalidades, los miembros de la comunidad ayudan a perfeccionar el funcionamiento de los servidores MCP, el intercambio de datos de archivos y la adaptación a los requisitos de los clientes.

Los comentarios procedentes de diversos entornos, ya sea a través de problemas de GitHub, foros de la comunidad o debates sobre la mejor forma de aprovechar las aplicaciones avanzadas de MCP, tienen un valor incalculable para la creación inicial y el perfeccionamiento continuo del protocolo contextual. Compartir experiencias directas, conocimientos de codificación o técnicas recién descubiertas consolida aún más la postura de MCP como marco de protocolo abierto que adopta el progreso colaborativo. Gracias a este enfoque inclusivo, el proyecto MCP se beneficia de una inteligencia colectiva que, en última instancia, proporciona diagnósticos más eficientes, un rastreo de registros enriquecido y herramientas refinadas capaces de servir a un amplio espectro de aplicaciones.

Canales de asistencia y comentarios

Las consultas sobre las contribuciones a MCP pueden abordarse en el foro de la comunidad. Esta plataforma permite a los desarrolladores obtener ayuda de colegas y especialistas en la materia. Los comentarios son esenciales para la evolución del proceso de desarrollo, ya que permiten a los participantes contribuir a mejorar el protocolo.

Se recomienda que los usuarios presenten sus sugerencias e ideas sobre nuevas funciones participando en diálogos comunitarios y utilizando vías reconocidas.

¿Esperando a Godo? ¿A la espera de una norma abierta?

En conclusión, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ofrece una forma estandarizada para que las aplicaciones LLM se conecten con fuentes de datos y herramientas -desde repositorios de contenido y bases de datos hasta servidores de aplicaciones host- a través de un sistema de conexiones bidireccionales. El uso de servidores y clientes MCP bajo un estándar abierto reduce significativamente las integraciones fragmentadas. Este protocolo contextual permite a los modelos sofisticados consultar, procesar e interactuar con cualquier nueva fuente de datos en un protocolo estándar, lo que mejora la forma en que las herramientas empresariales utilizan las herramientas basadas en ai.

Dado que MCP aborda la necesidad de conexiones de cliente seguras y sin fisuras, los desarrolladores pueden confiar en las contribuciones y el código de proyectos de código abierto para mejorar este estándar universal. MCP fomenta un entorno estandarizado en el que las herramientas pueden crear soluciones avanzadas sin preocupaciones mediante la gestión de registros, avisos y acceso a archivos en tiempo real. Al eliminar las integraciones repetidas y fragmentadas, los servidores de protocolo de contexto de modelo simplifican la forma en que se satisfacen las necesidades de su fuente de datos, al tiempo que mantienen el cifrado TLS y la seguridad de las herramientas empresariales.

Con InvestGlass Al supervisar su implantación basada en MCP, siempre contará con la orientación de expertos para procesar y perfeccionar las conexiones entre todas sus fuentes de datos. Haremos un seguimiento de cada paso, asegurándonos de que encuentra el mejor camino a seguir bajo este protocolo abierto. Al aprovechar MCP, InvestGlass le ayuda a integrar modelos y clientes sofisticados en un protocolo estandarizado, allanando el camino para aplicaciones LLM más eficientes y racionalizadas, para que pueda centrarse con confianza en la innovación.w