Ha pegado con cinta adhesiva las API, manipulado los bots de Slack y suplicado a ChatGPT que se comporte como un compañero de equipo.
Pero sin un contexto real, la IA solo está haciendo conjeturas. Se rompe cuando tus herramientas cambian y alucina cuando tus datos no están claramente correlacionados o accesibles.
El protocolo de contexto del modelo (MCP) cambia eso. Crea un lenguaje de uso compartido entre su modelo y su pila: estructurado, contextual y diseñado para escalar. El MCP le permite dejar de ofrecer IA que actúa de forma inteligente y empezar a crear IA que es inteligente.
En esta entrada del blog, comprenderemos el MCP en detalle y cómo implementarlo. Además, exploraremos cómo ClickUp sirve como alternativa a los protocolos MCP. ¡Empecemos! 🤖
¿Qué es un protocolo de contexto de modelo?
El protocolo de contexto del modelo es un marco o guía que se utiliza para definir, estructurar y comunicar los elementos clave/contexto (indicaciones, historial de conversaciones, estados de las herramientas, metadatos de los usuarios, etc.) a los modelos de lenguaje grandes (LLM).
Describe los factores externos que influyen en el modelo, tales como:
- Quién utilizará el modelo (partes interesadas)
- Por qué se está creando el modelo (objeto)
- Dónde y cómo se aplicará (casos de uso, entornos)
- ¿Qué limitaciones existen (técnicas, éticas, de tiempo, etc.)?
- ¿Qué supuestos se hacen sobre el contexto del mundo real?
En términos sencillos, establece la fase para que el modelo funcione de manera eficaz y garantiza que sea técnicamente sólido, relevante y utilizable en el escenario para el que se ha creado.
Los componentes clave del MCP incluyen:
- Criterios de validación: Describe cómo se probará o evaluará el modelo en cuanto a precisión y utilidad
- Propósito: Indica claramente lo que el modelo pretende representar o resolver
- Ámbito: Define los límites del modelo, como lo que se incluye y lo que se excluye
- Conceptos y variables clave: Identifica los principales componentes, entidades o variables que aborda el modelo
- Relaciones y supuestos: Explica cómo interactúan los conceptos y qué supuestos subyacen al modelo
- Estructura: Describe el formato del modelo (por ejemplo, diagrama, ecuaciones matemáticas, simulaciones)
MCP frente a LangChain
LangChain es un marco fácil de usar para desarrolladores que permite crear aplicaciones que utilizan agentes LLM. Por otro lado, MCP es un protocolo que estandariza la forma en que se entrega el contexto a los modelos en todos los sistemas.
LangChain le ayuda a crear, y MCP ayuda a los sistemas a comunicarse entre sí. Entendamos mejor la diferencia entre ambos.
| Función | LangChain | Modelos MCP |
| Enfoque | Desarrollo de aplicaciones con LLM | Estandarización del contexto LLM y las interacciones con herramientas |
| Herramientas | Cadenas, agentes, memoria, recuperadores | Protocolo para que los LLM accedan a herramientas, datos y contexto |
| Escalabilidad | Modular, escalable mediante componentes | Diseñado para implementaciones a gran escala y entre distintos agentes |
| Casos de uso | Chatbots, sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), automatización de tareas | Orquestación de IA de la Corporación, sistemas multimodelo |
| Interoperabilidad | Hasta el límite de las herramientas del ecosistema | Alto, permite cambiar de modelos y herramientas |
¿Quiere ver cómo funcionan en la práctica las automatizaciones basadas en MCP?*
Consulte la guía de ClickUp sobre automatización de flujos de trabajo con IA, que muestra cómo diferentes equipos, desde marketing hasta ingeniería, ajustan flujos de trabajo dinámicos y complejos que reflejan las ventajas de la interacción en tiempo real del protocolo de contexto del modelo.
MCP frente a RAG
Tanto RAG como MCP mejoran los LLM con conocimientos externos, pero difieren en cuanto al tiempo y la interacción.
Mientras que RAG recupera información antes de que el modelo genere una respuesta, MCP permite al modelo solicitar datos o actuar como desencadenante de herramientas durante la generación a través de una interfaz estandarizada. Comparemos ambos.
| Función | RAG | MCP |
| Enfoque | Captura de información relevante para la generación de respuestas | Interacción en tiempo real entre herramientas y datos durante el proceso |
| Mecanismo | Recupera primero los datos externos y, a continuación, genera | Solicita contexto durante la generación |
| Ideal para | Bases de conocimiento estáticas o semiestructuradas, sistemas de control de calidad | Herramientas en tiempo real, API, bases de datos integradas en herramientas |
| Límite | Con límite impuesto por el tiempo de recuperación y la ventana de contexto | Latencia de los saltos de protocolo |
| Integración | Sí, los resultados de RAG se pueden integrar en las capas de contexto de MCP | Sí, puede integrar RAG en MCP para obtener flujos más ricos |
Si está creando un híbrido de RAG + MCP, comience con un sistema de gestión del conocimiento limpio dentro de ClickUp.
Puede aplicar la plantilla de base de conocimientos de ClickUp para organizar su contenido de forma coherente. Esto ayuda a sus agentes de IA a obtener información precisa y actualizada sin tener que buscar entre el desorden.
MCP frente a agentes de IA
Mientras que el MCP es la interfaz, varios tipos de agentes de IA actúan como actores.
Los modelos MCP estandarizan la forma en que los agentes acceden a las herramientas, los datos y el contexto, actuando como un conector universal. Los agentes de IA utilizan ese acceso para tomar decisiones, realizar tareas y actuar de forma autónoma.
| Función | MCP | Agentes de IA |
| Rol | Interfaz estándar para el acceso a herramientas/datos | Sistemas autónomos que realizan tareas |
| Función | Actúa como puente entre los modelos y los sistemas externos | Utiliza servidores MCP para acceder al contexto, las herramientas y tomar decisiones |
| Caso de uso | Conexión (a internet) de sistemas de IA, bases de datos, API y calculadoras | Escribir código, resumir datos, gestionar flujos de trabajo |
| Dependencia | Capa de protocolo independiente | A menudo se basa en el MCP para el acceso dinámico a las herramientas |
| Relación | Permite una función basada en el contexto | Ejecuta tareas utilizando el contexto y las capacidades proporcionadas por el proveedor MCP |
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⚙️ Bonus: ¿Necesita ayuda para saber cuándo utilizar RAG, MCP o una combinación de ambos? Esta comparación detallada entre RAG, MCP y los agentes de IA lo explica todo con diagramas y ejemplos.
Por qué el contexto es importante en los modelos de IA
Para los sistemas de IA modernos, el contexto es fundamental. El contexto permite a los modelos de IA generativa interpretar la intención del usuario, aclarar las entradas y ofrecer resultados que son precisos, relevantes y aplicables. Sin él, los modelos alucinan, malinterpretan las indicaciones y generan resultados poco fiables.
En el mundo real, el contexto proviene de diversas fuentes: registros CRM, historiales Git, registros de chat, resultados API y mucho más.
Antes del MCP, integrar estos datos en los flujos de trabajo de IA significaba escribir conectores personalizados para cada sistema [un enfoque fragmentado, propenso a error y no escalable].
El MCP resuelve este problema al permitir que los modelos de IA accedan a la información contextual de una manera estructurada y legible por máquina, ya sea el historial de entradas del usuario, fragmentos de código, datos de empresa o funcionalidades de herramientas.
Este acceso estandarizado es fundamental para el razonamiento agencial, ya que permite a los agentes de IA planear (plan) y actuar de forma inteligente con datos relevantes en tiempo real.
Además, cuando el contexto se comparte de manera eficaz, el rendimiento de la IA mejora en todos los ámbitos:
- respuestas más relevantes* en tareas lingüísticas, de código y multimodales
- Menos alucinaciones y errores, gracias a la base de datos en tiempo real
- Mejor memoria y flujo en largas conversaciones o en tareas complejas
- Integración simplificada con herramientas, con agentes capaces de reutilizar datos y acciones a través de interfaces estándar
Aquí tienes un ejemplo de cómo la IA de ClickUp resuelve esta brecha de contexto, sin que tengas que lidiar con extensos flujos de trabajo MCP o código. ¡Nosotros nos encargamos!
💡 Consejo profesional: Para profundizar, aprenda a utilizar agentes basados en el conocimiento en IA para recuperar y utilizar datos dinámicos.
¿Cómo trabaja un protocolo de contexto de modelo?
El MCP sigue una arquitectura cliente-servidor, en la que las aplicaciones de IA (clientes) solicitan herramientas, datos o acciones a sistemas externos (servidores). A continuación se ofrece un desglose detallado de cómo funciona el MCP en la práctica. ⚒️
🧩 Establecimiento de la conexión
Cuando se inicia una aplicación de IA (como Claude o Cursor), inicializa los clientes MCP que se conectan a uno o varios servidores MCP. Estos eventos enviados por el servidor pueden representar cualquier cosa, desde una API meteorológica hasta herramientas internas como los sistemas CRM.
🧠 Dato curioso: Algunos servidores MCP permiten a los agentes leer saldos de tokens, comprobar NFT o incluso actuar como desencadenante de contratos inteligentes en más de 30 redes blockchain.
👀 Descubriendo herramientas y capacidades
Una vez establecida la conexión, el cliente realiza un descubrimiento de capacidades, preguntando a cada servidor: ¿Qué herramientas, recursos o indicaciones proporcionas?
El servidor responde con una lista de sus capacidades, que se registran y se ponen a disposición del modelo de IA para que las utilice cuando sea necesario.
📮 ClickUp Insight: El 13 % de los encuestados en encuesta desea utilizar la IA para tomar decisiones difíciles y resolver problemas complejos. Sin embargo, solo el 28 % afirma utilizar la IA de forma habitual en el trabajo.
Una posible razón: problemas de seguridad! Es posible que los usuarios no quieran compartir datos confidenciales para la toma de decisiones con una IA externa. ClickUp resuelve este problema llevando la resolución de problemas basada en IA directamente a su entorno de trabajo seguro. Desde SOC 2 hasta las normas ISO, ClickUp cumple con los más altos estándares de seguridad de datos y le ayuda a utilizar de forma segura la tecnología de IA generativa en todo su entorno de trabajo.
🧠 Identificar la necesidad de contexto externo
Cuando un usuario realiza una entrada (por ejemplo, «¿Qué tiempo hace en Chicago?»), el modelo de IA analiza la solicitud y se da cuenta de que requiere datos externos en tiempo real que no están disponibles en su conjunto de entrenamiento.
El modelo selecciona una herramienta adecuada de entre las capacidades MCP disponibles, como un servicio meteorológico, y el cliente prepara una solicitud para ese servidor.
🔍 ¿Sabías que...? El MCP se inspira en el protocolo LSP (Language Server Protocol) y amplía el concepto a los flujos de trabajo autónomos de IA. Este enfoque permite a los agentes de IA descubrir y encadenar herramientas de forma dinámica, lo que favorece la flexibilidad y la escalabilidad en los entornos de desarrollo de sistemas de IA.
✅ Ejecución y gestión de respuestas
El cliente envía una solicitud al servidor MCP, especificando:
- La herramienta para invocar
- Parámetros (por ejemplo, ubicación, fecha)
El servidor MCP procesa la solicitud, realiza la acción requerida (como capturar la información meteorológica) y devuelve el resultado en un formato legible por máquina. El cliente de IA integra esta información devuelta.
A continuación, el modelo genera una respuesta basada tanto en los nuevos datos como en la indicación original.
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Con una profunda integración en el entorno de trabajo, conversión de voz a texto para una productividad manos libres y respuestas altamente relevantes y específicas para cada rol, Brain MAX le ofrece el control, la automatización y la inteligencia que esperaría de una solución personalizada, sin necesidad de configuración ni mantenimiento. ¡Es todo lo que necesita para gestionar, automatizar y acelerar su trabajo, directamente desde su escritorio!
Retos comunes en la gestión del contexto en la IA
La gestión del contexto en los sistemas /IA es fundamental, pero nada sencilla.
La mayoría de los modelos de IA, independientemente de su arquitectura o herramientas, se enfrentan a una serie de obstáculos comunes que constituyen un límite para su capacidad de razonar con precisión y coherencia. Estos obstáculos incluyen:
- Los límites de token y las ventanas de contexto cortas restringen la cantidad de información relevante que una /IA/ puede considerar a la vez, lo que a menudo da lugar a respuestas incompletas o superficiales
- Las fuentes de datos fragmentadas dificultan la recopilación del contexto adecuado, especialmente cuando la información está dispersa entre bases de datos, apps, y formatos
- La falta de memoria a largo plazo entre sesiones obliga a los usuarios a repetir la información, lo que rompe la continuidad en las tareas de varios pasos
- La ambigüedad en las entradas del usuario, especialmente en conversaciones de varios turnos, puede confundir a la IA si no hay un contexto histórico claro
- La latencia y el coste se convierten en un problema a la hora de capturar datos de entrenamiento en tiempo real o contexto de sistemas externos
- la falta de una forma estándar* de uso compartido o mantenimiento del contexto entre herramientas y equipos suele dar lugar a duplicaciones, incoherencias y una colaboración de límite
Estos problemas ponen de manifiesto la necesidad de una gestión del contexto estandarizada y eficiente, algo que los protocolos MCP pretenden abordar.
🔍 ¿Sabías que...? En lugar de enviar comandos directamente, los módulos se suscriben a flujos de datos relevantes. Esto significa que una pata robótica podría limitarse a escuchar pasivamente las actualizaciones de equilibrio y entrar en acción solo cuando sea necesario.
Protocolo de contexto del modelo en acción
El MCP facilita la integración de diversas fuentes de información, lo que garantiza que la IA ofrezca respuestas precisas y adecuadas al contexto.
A continuación se muestran algunos ejemplos prácticos que demuestran cómo se puede aplicar el MCP en diferentes escenarios. 👇
1. Copilotos con tecnología de IA
Una de las aplicaciones más utilizadas de los copilotos de IA es GitHub Copilot, un asistente de IA que ayuda a los desarrolladores a escribir y depurar código.
Cuando un desarrollador escribe una función, Copilot necesita acceder a:
- *historial del código: /IA recupera el contexto del código actual para sugerir completaciones de código relevantes
- *bibliotecas externas: Copilot consulta las últimas versiones de las bibliotecas o marcos, lo que garantiza que el código sea compatible con las versiones más recientes
- Datos en tiempo real: Si el desarrollador solicita una actualización sobre una convención de código o una práctica de gestión de errores, Copilot captura la documentación más reciente
🧠 Dato curioso: MCP Guardian actúa como un portero para el uso de herramientas de IA. Comprueba identidades, bloquea solicitudes sospechosas y registra todo. Porque el acceso abierto a las herramientas = caos en la seguridad.
2. Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales como Google Assistant o Amazon Alexa se basan en el contexto para proporcionar respuestas significativas. Por ejemplo:
- Conversaciones anteriores: El Asistente de Google recuerda consultas anteriores, como tus preferencias de viaje, y ajusta sus respuestas en consecuencia cuando preguntas sobre opciones de vuelos o reservas de hotel
- Herramientas externas: consulta API de terceros (por ejemplo, agregadores de vuelos como Skyscanner) para obtener información en tiempo real sobre los vuelos disponibles
📖 Lea también: Cómo utilizar la cadena de pensamientos (con ejemplos)
3. Sistemas de gestión del conocimiento
Las herramientas de gestión de datos basadas en IA, como IBM Watson, ayudan a las organizaciones a recuperar información crítica de bases de datos masivas o repositorios de documentos:
- Contexto de búsqueda: IBM Watson utiliza modelos MCP para analizar consultas de búsqueda anteriores y ajustar los resultados en función de las preferencias del usuario y el historial de búsquedas
- Repositorios externos: Watson puede realizar consultas a repositorios externos (por ejemplo, bases de conocimiento, artículos de investigación o documentación de la empresa) para recuperar la información más precisa y relevante
- Recomendaciones personalizadas: Basándose en las interacciones del usuario, Watson puede sugerir documentos relevantes, preguntas frecuentes o material de formación adaptado al rol del usuario o a los proyectos en curso
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🪄 Ventaja de ClickUp: cree una base de conocimientos verificada y estructurada en ClickUp Documento y muéstrala a través de ClickUp Knowledge Management como fuente de contexto para su MCP Gateway. Mejore Documento con contenido y medios enriquecidos para obtener recomendaciones precisas y personalizadas de IA desde una fuente centralizada.
4. Atención sanitaria
En el espacio sanitario, plataformas como Babylon Health ofrecen consultas virtuales con pacientes. Estos sistemas de IA dependen en gran medida del contexto:
- *historial del paciente: /IA necesita acceder a los registros del paciente, los síntomas y las consultas anteriores para tomar decisiones informadas
- *datos médicos externos: Puede capturar datos médicos en tiempo real (por ejemplo, las últimas investigaciones sobre síntomas o tratamientos) para ofrecer consejos de salud más precisos
- respuestas dinámicas: *Si los síntomas del paciente evolucionan, la /IA utiliza el MCP para actualizar su base de conocimientos y ajustar las sugerencias de tratamiento en consecuencia
🔍 ¿Sabías que...? La mayoría de los MCP no se diseñaron teniendo en cuenta la seguridad, lo que los hace vulnerables en escenarios en los que las simulaciones o los sistemas robóticos están conectados en red.
Cómo implementar un protocolo de contexto de modelo
La implementación de un protocolo de contexto de modelo permite que su aplicación de IA interactúe con herramientas, servicios y fuentes de datos externos de forma modular y estandarizada.
Aquí tienes una guía de paso a paso para configurarlo. 📋
Paso n.º 1: definir herramientas, recursos y gestores
Comience por decidir qué herramientas y recursos ofrecerá su servidor MCP:
- Las herramientas son acciones que puede realizar el servidor (por ejemplo, llamar a una API meteorológica, ejecutar una consulta SQL)
- Los recursos son datos estáticos o dinámicos (por ejemplo, documentos, archivos de configuración, bases de datos)
- Para cada herramienta, defina: Esquema de entrada (por ejemplo, campos obligatorios como ciudad, consulta, etc.). Formato de salida (por ejemplo, JSON-RPC estructurado). El método de recopilación de datos adecuado para recopilar entradas
- Esquema de entrada (por ejemplo, campos obligatorios como ciudad, consulta, etc.)
- Formato de salida (por ejemplo, JSON-RPC estructurado)
- El método adecuado de recopilación de datos para obtener información
- Esquema de entrada (por ejemplo, campos obligatorios como ciudad, consulta, etc.)
- Formato de salida (por ejemplo, JSON-RPC estructurado)
- El método adecuado de recopilación de datos para obtener información
A continuación, implemente controladores. Se trata de funciones que procesan las solicitudes de herramientas entrantes del cliente:
- Valide las entradas para asegurarse de que siguen el formato esperado
- Ejecuta la lógica central (por ejemplo, capturar datos de una API, procesar datos)
- Formato y devuelva los resultados para que los utilice el cliente
📌 Ejemplo: Una herramienta para resumir documentos puede validar el tipo de archivo de entrada (por ejemplo, PDF o DOCX), extraer el texto utilizando un analizador de archivos, pasar el contenido por un modelo o servicio de resumen y devolver un resumen conciso junto con los temas clave.
💡 Consejo profesional: Configure detectores de eventos que activen herramientas específicas cuando se produzcan determinadas acciones, como el envío de datos por parte de un usuario o la actualización de una base de datos. No es necesario mantener las herramientas en ejecución en segundo plano cuando no ocurre nada.
Pasó n.º 2: Crear o configurar el servidor MCP
Utilice un marco como FastAPI, Flask o Express para exponer sus herramientas y recursos como puntos finales HTTP o servicios WebSocket.
Es importante:
- Siga una estructura de puntos finales coherente para todas las herramientas (por ejemplo, /invoke/resumir-document)
- Devuelva respuestas JSON con una estructura predecible para que los clientes puedan consumirlas fácilmente
- Agrupe las capacidades en un punto final /capabilities para que los clientes puedan descubrir las herramientas disponibles
💡 Consejo profesional: Trata el contexto como si fuera código. Cada vez que cambies su estructura, crea una versión. Utiliza marcas de tiempo o hash de confirmación para poder revertir los cambios sin problemas.
Paso n.º 3: Configurar el cliente MCP
El cliente MCP forma parte de su sistema de IA (por ejemplo, Claude, Cursor o un agente personalizado) que se comunica con su servidor.
Al iniciarse, el cliente establece conexión con el servidor MCP y captura las capacidades disponibles (herramientas/recursos) a través del punto final /capabilities. A continuación, registra estas herramientas para uso interno, de modo que el modelo pueda decidir qué herramienta llamar durante una sesión.
💡 Consejo profesional: Inserte metadatos invisibles en el contexto, como puntuaciones de confianza de herramientas o marcas de tiempo. Las herramientas pueden utilizar esto para tomar decisiones más inteligentes, por ejemplo, omitiendo datos obsoletos o potenciando los resultados procedentes de fuentes de alta confianza.
Paso n.º 4: Prueba con un cliente compatible con MCP
Antes de ponerlo en marcha, prueba tu servidor MCP remoto con un cliente de IA real:
- Utilice una herramienta como Claude Escritorio, que cuenta con compatibilidad con MCP desde el primer momento
- Pruebe casos de uso típicos (por ejemplo, preguntar a Claude por el tiempo de hoy) para confirmar que: Las entradas se validan correctamente Se invoca la herramienta correcta Las respuestas se devuelven en el formato adecuado
- Las entradas se validan correctamente
- Se invoca la herramienta correcta
- Las respuestas se devuelven en el formato correcto
- Las entradas se validan correctamente
- Se invoca la herramienta correcta
- Las respuestas se devuelven en el formato correcto
Esto ayuda a garantizar una integración perfecta con las herramientas empresariales y evita errores de tiempo de ejecución en la producción.
Paso n.º 5: Añada seguridad, permiso y observabilidad
Para proteger herramientas o datos confidenciales:
- Aplique indicaciones de permiso antes de acceder a herramientas críticas o recursos personales
- Añada registro, supervisión y valoración de velocidad para realizar seguimiento del uso y detectar anomalías
- Utilice ámbitos o rols de usuario para establecer un límite sobre qué herramientas pueden utilizar y quiénes pueden hacerlo
- Cree una capa de memoria o estado para almacenar resultados anteriores y mantener la continuidad
- Realice pruebas bajo carga y supervise las métricas de rendimiento (latencia, intento correcto, etc.)
De esta manera, puede crear sistemas de IA potentes y flexibles que escalan el acceso al contexto de forma limpia sin la sobrecarga de escribir integraciones personalizadas para cada herramienta o caso de uso.
Límites de los modelos MCP
Aunque los protocolos de contexto de modelo resuelven los retos clave del uso compartido de contexto, también tienen sus propias desventajas:
- Dependencia de herramientas: MCP requiere servidores y herramientas compatibles. Los sistemas heredados/a y las API no estándar son difíciles de integrar
- Complejidad de la configuración: La configuración inicial, la definición de herramientas y la escritura de controladores requieren un esfuerzo técnico, lo que supone una curva de aprendizaje para los equipos nuevos
- Sobrecarga de latencia: Cada llamada externa introduce retrasos en la respuesta, especialmente cuando se encadenan varias herramientas
- Preocupaciones de seguridad: Exponer herramientas y fuentes de datos aumenta la superficie de ataque. Los controles de acceso detallados y los registros de auditoría siguen siendo inmaduros
- coordinación con límite entre varios servidores: *La unión del contexto entre servidores no es perfecta, lo que da lugar a resultados fragmentados o incoherentes
Cómo ClickUp AI sirve como alternativa a los protocolos de contexto de modelo
Los protocolos de contexto de modelo proporcionan una forma estructurada para que los sistemas de IA recuperen el contexto externo a través de llamadas estandarizadas. Sin embargo, la creación y el mantenimiento de estos sistemas pueden resultar complejos, especialmente en entornos de trabajo en equipo colaborativos.
ClickUp adopta un enfoque diferente. Incorpora el contexto directamente en su entorno de trabajo, donde realmente se desarrolla el trabajo. Esto convierte a ClickUp en una capa de mejora y un sistema agencial profundamente integrado y optimizado para equipos.
Vamos a entenderlo mejor. 📝
Incorporar memoria al entorno de trabajo
En el corazón de las capacidades de IA de ClickUp se encuentra ClickUp Brain, un motor sensible al contexto que actúa como un sistema de memoria integrado.
A diferencia de los MCP tradicionales, que se basan en un historial de indicaciones superficial o en bases de datos externas, Brain comprende la estructura de su entorno de trabajo y recuerda la información crítica de las tareas, los comentarios, los cronogramas y los documentos. Puede:
- Identifique los cuellos de botella basándose en los retrasos y obstáculos históricos
- Responda consultas específicas del rol, como «¿Quién es el responsable?» o «¿Lo ha revisado el departamento de control de calidad?»
- Convierta las notas de las reuniones en tareas estructuradas, con asignaciones y plazos, para completar
📌 Ejemplo: Pida a Brain que «resuma el progreso de las campañas de marketing del segundo trimestre» y este hará referencia a las tareas, estados y comentarios relacionados en todos los proyectos.
Automatización de respuestas, asignación de tareas y acciones
Mientras que las implementaciones de MCP requieren un ajuste continuo del modelo, ClickUp, como software de automatización de tareas, integra la toma de decisiones y la ejecución en un mismo sistema.
Con ClickUp Automations, puede actuar como desencadenante de acciones basadas en eventos, condiciones y lógica sin escribir una sola línea de código. También puede utilizar ClickUp Brain para crear automatizaciones de entrada de datos personalizadas con lenguaje natural, lo que facilita la creación de flujos de trabajo personalizados.
Aproveche ClickUp Brain para crear desencadenantes personalizados con ClickUp Automatización
📌 Ejemplo: Mueva las tareas a en curso cuando cambie el estado, asigne al jefe de equipo cuando se marque como Alta prioridad y avise al propietario del proyecto si se incumple una fecha de vencimiento.
Sobre esta base, los agentes de piloto automático de ClickUp introducen un nuevo nivel de autonomía inteligente. Estos agentes impulsados por IA operan en:
- Desencadenantes (por ejemplo, actualizaciones de tareas, menciones en chats)
- Condiciones (por ejemplo, el mensaje incluye urgente)
- Acciones (por ejemplo, resumir un hilo, asignar una tarea, enviar una notificación)
- Herramientas (por ejemplo, publicar en canales, actualizar campos)
- Conocimiento (por ejemplo, documentos internos, tareas, formularios e historial de chat)
Convertir la información en contexto procesable
ClickUp, como agente de IA, utiliza los datos existentes de su entorno de trabajo para actuar de forma más inteligente sin necesidad de configuración. A continuación le mostramos cómo puede convertir toda la información de su entorno de trabajo en un contexto listo para la acción:
- Tareas y subtareas: Asigne seguimientos, genere resúmenes o ajuste prioridades dentro de ClickUp Tasks. La IA extrae directamente la información de las personas asignadas, las fechas límite y los comentarios
- *documentos y wiki: Pida a la IA que consulte los conocimientos del equipo, resuma la documentación o extraiga los puntos clave durante el plan utilizando Documento
- *campos personalizados: utilice sus propias etiquetas, categorías o puntuaciones para personalizar las respuestas. La IA interpreta sus metadatos para adaptar los resultados al lenguaje de su equipo
- Comentarios y chat: Continúe las conversaciones en los hilos o genere acciones basadas en los debates
Vea aquí cómo funcionan los campos personalizados con IA. 👇🏼
El futuro de los protocolos de contexto de modelo
A medida que la IA sigue pasando de los chatbots estáticos a los sistemas dinámicos y multiagente, el rol de los MCP será cada vez más importante. Respaldados por grandes nombres como OpenAI y Anthropic, los MCP prometen interoperabilidad entre sistemas complejos.
Pero esa promesa viene acompañada de grandes interrogantes. 🙋
Para empezar, la mayoría de las implementaciones de MCP actuales son de nivel demo, utilizan transporte de estudio básico, carecen de compatibilidad con HTTP y no ofrecen autenticación ni autorización integradas. Eso es un impedimento para su adopción por parte de las corporaciones. Los casos de uso del mundo real exigen seguridad, observabilidad, fiabilidad y escalabilidad flexible.
Para salvar esta brecha, ha surgido el concepto de MCP Mesh. Aplica patrones de malla de servicios probados (como los que se utilizan en los microservicios) a la infraestructura MCP. MCP Mesh también ayuda a garantizar el acceso seguro, la comunicación, la gestión del tráfico, la resiliencia y el descubrimiento en múltiples servidores distribuidos.
Al mismo tiempo, las plataformas basadas en IA como ClickUp demuestran que los modelos de contexto profundamente integrados en las aplicaciones pueden ofrecer una alternativa más práctica en entornos centrados en el equipo.
En el futuro, es posible que veamos arquitecturas híbridas, allanando el camino para agentes de /IA que sean conscientes y capaces de actuar.
Protocolos comerciales para la productividad con ClickUp
El protocolo de contexto del modelo estandariza la forma en que la IA puede acceder a sistemas externos, pero exige una configuración técnica compleja.
Aunque potente, el MCP requiere una configuración técnica, lo que aumenta el tiempo de desarrollo, los costes y los retos de mantenimiento continuo.
ClickUp ofrece una alternativa práctica con ClickUp Brain y Automatización integrados directamente en su entorno de trabajo.
Comprende automáticamente el contexto de las tareas, los datos del proyecto y la intención del usuario. Esto convierte a ClickUp en una solución low-code ideal para equipos que desean una IA escalable y sensible al contexto sin los gastos generales de ingeniería.
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