Tienes un agente de IA que puede llamar a API, capturar documentos e incluso actuar como desencadenante de flujo de trabajo. Pero cada vez que escalas el sistema, las cosas empiezan a fallar. 🫨
Si ha llegado hasta aquí, necesita una forma más limpia y estructurada de gestionar el comportamiento de los agentes. Los clientes MCP desempeñan un rol clave en este sentido.
En esta guía, analizaremos qué son y cómo funcionan. Además, echaremos un vistazo a cómo ClickUp gestiona los flujos de trabajo de los agentes, sin toda la estructura. ¡Empecemos!
¿Qué es un cliente MCP?
El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) es un marco abierto que permite a los agentes de IA interactuar de forma segura con los sistemas de la corporación. Facilita la memoria, el razonamiento contextual y la coordinación entre herramientas y servicios de distribución.
Un cliente MCP es un componente crítico dentro de esta arquitectura, integrado en aplicaciones de IA como la aplicación de escritorio Claude o marcos de agentes personalizados. Establece una conexión (a internet) uno a uno con estado con un servidor MCP, gestionando la comunicación entre el modelo de IA y los sistemas externos.
Desempeña un rol fundamental en la infraestructura de IA de MCP al:
- Negociación de versiones y capacidades de protocolos con servidores
- Gestión del transporte de mensajes JSON-RPC (JavaScript Objeto Notación-Remote Procedure Call)
- Descubrir e invocar herramientas y API
- Acceda a los recursos de la corporation en un contexto de seguridad
- Gestión de indicaciones y funciones opcionales como la gestión de raíces y la muestra
Tipos de clientes MCP:
- clientes que utilizan herramientas sencillas:* Clientes básicos para chatbots o IA que realizan tareas únicas y sencillas, como llamar a una calculadora o a una herramienta meteorológica
- *clientes de marco agentico: Clientes más avanzados para agentes de IA que gestionan una secuencia de llamadas a herramientas para alcanzar metas complejas y de varios pasos (por ejemplo, planear un viaje llamando a herramientas de vuelos y hoteles)
- *clientes integrados en aplicaciones: clientes integrados en una aplicación específica (como un CRM) para permitir que un asistente de IA controle las funciones de esa aplicación utilizando lenguaje natural.
- clientes Orchestrator:* Clientes de alto nivel que actúan como un hub, delegando tareas a diferentes servidores de herramientas o coordinando múltiples agentes de IA para ejecutar flujos de trabajo complejos
💡 Consejo profesional: ¿Quieres ver cómo los agentes de IA están transformando los flujos de trabajo reales? Aprende a crear tu propio agente de IA en ClickUp, sin necesidad de conocimientos de código.
Funciones principales de los clientes MCP
Los clientes MCP sirven como puente operativo entre los agentes de IA y los sistemas de la corporación, lo que permite interacciones de IA ricas en contexto, la toma de decisiones en tiempo real y la ejecución dinámica de tareas. A continuación se presentan las funciones principales que definen sus capacidades:
- establece conexiones: *Mantiene una sesión uno a uno con estado con un código de servidor MCP específico, lo que garantiza interacciones aisladas y seguras
- *negocia el protocolo y las capacidades: Participa en los procesos iniciales de establecimiento de comunicación para alinear las versiones del protocolo y las funciones compatibles, lo que garantiza la compatibilidad y una función óptima
- Gestiona la comunicación bidireccional: Se encarga del enrutamiento de mensajes JSON-RPC, incluidas las solicitudes, las respuestas y las notificaciones, entre la aplicación host y la arquitectura cliente-servidor conectada
- *descubre y ejecuta herramientas: Identifica las herramientas MCP disponibles expuestas por el servidor y facilita su invocación, lo que permite a los agentes de /IA realizar acciones como la recuperación de datos o la ejecución de tareas
- *accede y gestiona recursos: Interactúa con diversos recursos proporcionados por el servidor, como archivos o bases de datos, lo que permite a los agentes de /IA incorporar datos externos a sus operaciones
- *prioriza la seguridad y el control de acceso: Adopta un enfoque local primero, en el que los servidores se ejecutan localmente a menos que se permita explícitamente su uso remoto. Esto garantiza el control del usuario sobre los datos y las acciones. Las credenciales de autenticación para probar los servidores MCP se pueden gestionar de forma segura, por ejemplo, a través de variables de entorno virtuales que se pasan al proceso del servidor
Explicación del cliente MCP frente a la API
Tanto los clientes MCP como las API son fundamentales para la interacción entre software, pero tienen funciones distintas. En esencia, un cliente MCP es un componente específico diseñado para que los agentes de IA interactúen con herramientas externas, mientras que una API es un conjunto más amplio de reglas que permite que diversas aplicaciones de software se comuniquen entre sí.
Un cliente MCP tiene compatibilidad con la detección en tiempo de ejecución, lo que permite a la IA preguntar qué herramientas están disponibles. Por otro lado, una API suele basarse en documentación estática que los desarrolladores deben leer para comprender cómo interactuar con ella.
Casos de uso de los clientes MCP
A continuación se muestran ejemplos específicos de automatización de flujo de trabajo que ilustran las capacidades de los clientes MCP:
🤖 Coordinación multiagente
En flujos de trabajo complejos, a menudo es necesario que colaboren varios agentes de IA, cada uno de los cuales se encarga de subtareas distintas. Los clientes MCP facilitan esta tarea al proporcionar un protocolo unificado para el uso compartido del contexto y acceder a las herramientas.
Cada agente opera de forma independiente y se comunica de manera asíncrona a través de tareas estructuradas mediante el cliente MCP, lo que garantiza una resolución de problemas eficiente y coordinada.
📌 Ejemplo: Un sistema de soporte corporativo de IT utiliza varios agentes de IA para resolver el problema del usuario, como «Mi portátil no se enciende después de la última actualización de software»
- Si la reversión falla, el agente de sustitución de dispositivos inicia un intercambio de hardware
- El agente de diagnóstico de hardware comprueba los componentes físicos del dispositivo
- Si el hardware tiene la función de funcionar correctamente, el agente de reversión de software evalúa las actualizaciones recientes
🧠 Dato curioso: Claude 4 Opus jugó a Pokémon Rojo durante 24 horas seguidas y lo recordó todo. Utilizó MCP para realizar un seguimiento del progreso, planear movimientos y mantener la coherencia de principio a fin.
🤖 Agentes con memoria mejorada para el soporte al cliente
Los agentes de IA tradicionales no suelen ser capaces de retener el contexto durante interacciones prolongadas. Los clientes MCP solucionan este problema permitiendo a los agentes almacenar y recuperar información contextual entre sesiones.
En la mayoría de los casos, la compatibilidad con MCP permite a los agentes acceder e integrar información de diversas fuentes, como bases de datos o documentos, lo que mejora la relevancia y la precisión de las respuestas.
📌 Ejemplo: Una aerolínea emplea agentes de IA con sistemas de memoria integrados para mejorar el soporte al cliente. Cuando un pasajero frecuente solicita un cambio de vuelo, el agente:
- Accede a la memoria de entidades para gestionar detalles específicos, como los números de viajero frecuente
- Recupera interacciones y preferencias pegadas de la memoria a largo plazo
- Utiliza la memoria a corto plazo para mantener el contexto durante la sesión actual
⚙️ Bonus: Para los agentes que dependen de la memoria y la recuperación de documentos, RAG vs. MCP vs. IA agents ofrece un desglose directo de cómo los agentes basados en la memoria difieren de los enfoques tradicionales.
🤖 Gestores de tareas autónomas
Los diferentes tipos de agentes de IA, como los que actúan como directores generales o AI Project Manager, necesitan acceder a diversas herramientas y datos para plan, ejecutar y supervisar las tareas de forma eficaz.
Los clientes MCP proporcionan a estos agentes una forma unificada de establecer conexión (a internet) con calendarios, herramientas de gestión de proyectos, plataformas de comunicación y mucho más a través de una interfaz de chat interactiva.
📌 Ejemplo: Una empresa tecnológica implementa un agente de IA para supervisar las tareas de gestión de proyectos. El agente:
- Resumir las comunicaciones del equipo y los informes de progreso
- Supervisa los cronogramas y los hitos de los proyectos
- Delega tareas a los miembros del equipo en función de la carga de trabajo y la experiencia
🚀 Ventaja de ClickUp: Utiliza la IA para priorizar automáticamente las tareas en función del contexto real, como marcar un error como urgente cuando un cliente parece frustrado. Dedica menos tiempo a clasificar y más tiempo a resolver.
Cómo es el trabajo de los clientes MCP en la práctica
Los clientes MCP son puentes basados en protocolos entre aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) y sistemas de corporación. Estos clientes son puntos finales de comunicación estructurados que permiten a la IA razonar con contexto externo y ejecutar decisiones a gran escala.
Así es como tienen su función en realidad. 👇
Paso n.º 1: Inicialización de la sesión y negociación de capacidades
Al iniciarse, el cliente MCP inicia un protocolo de enlace con el servidor MCP para establecer una sesión. Esto implica el intercambio de versiones de protocolo y capacidades para garantizar la compatibilidad. El cliente envía una solicitud y el servidor responde con las funciones de soporte.
Esta negociación garantiza que ambas partes comprendan las herramientas, los recursos y las indicaciones disponibles, haciendo el ajuste para una fase de comunicación eficaz.
🔍 ¿Sabías que...? Gracias a MCP Bridge, puedes conectar varios servidores de protocolo de contexto de modelos a una única API RESTful. Esto te ofrece más flexibilidad sin necesidad de realizar un montón de integraciones diferentes.
Paso n.º 2: Descubrimiento de herramientas y provisión de contexto
Después de establecer la sesión, el cliente consulta al servidor para descubrir las herramientas y recursos disponibles utilizando métodos como tools/list. El servidor responde con una lista de capacidades, que incluye descripciones y esquemas de entrada.
A continuación, el cliente presenta estas capacidades al modelo de IA, a menudo convirtiéndolas a un formato compatible con su API de llamada de funciones. Este proceso dota al agente de IA de un conjunto de habilidades ampliado, lo que le permite realizar un intervalo más amplio de tareas.
Paso n.º 3: Invitación y ejecución de la herramienta
Cuando el agente de IA determina que se necesita una herramienta específica para satisfacer una solicitud del usuario, el cliente envía una solicitud tools/call al servidor, especificando el nombre de la herramienta y los argumentos necesarios.
El servidor procesa esta solicitud, interactúa con el sistema externo subyacente (por ejemplo, llama a una API, consulta una base de datos) y realiza la acción solicitada. A continuación, el resultado se envía al cliente en un formato estandarizado.
🔍 ¿Sabías que...? La IA puede colaborar sin compartir datos. Gracias al aprendizaje contextual federado, varios modelos pueden aprender unos de otros sin poner en riesgo la privacidad ni el cumplimiento normativo.
Paso n.º 4: Integración y generación de respuestas
El cliente integra el resultado del servidor en el contexto de la aplicación de IA. Esta información se proporciona al proveedor de IA, lo que le permite determinar sus respuestas o acciones posteriores.
Por ejemplo, si el agente de IA recuperara datos de una base de datos, podría utilizar esta información para responder con precisión a las consultas de los usuarios. Esta integración perfecta garantiza que el agente de IA pueda proporcionar respuestas informadas y contextualmente relevantes.
🧠 Dato curioso: Microsoft denomina a MCP el «USB-C de las aplicaciones de IA», ya que permite a la IA conectarse directamente a apps, aplicaciones, servicios y herramientas de Windows en un flujo continuo.
📮 ClickUp Insight: El 24 % de los trabajadores afirma que las tareas repetitivas les impiden realizar un trabajo más significativo, y otro 24 % considera que sus habilidades están infrautilizadas. Eso significa que casi la mitad de la población activa se siente bloque creativamente e infravalorada. 💔
ClickUp ayuda a volver a centrar la atención en el trabajo de alto impacto con agentes de IA fáciles de ajustar, que automatizan las tareas periódicas en función de desencadenantes. Por ejemplo, cuando una tarea se marca como completada, el agente de IA de ClickUp puede asignar automáticamente el siguiente paso, enviar recordatorios o actualizar el estado del proyecto, liberándote de los seguimientos manuales.
*resultados reales: STANLEY Seguridad redujo el tiempo dedicado a la elaboración de informes en un 50 % o más con las herramientas de (elaboración de) informes personalizables de ClickUp, lo que permitió a sus equipos centrarse menos en el formato y más en la previsión.
Límites y consideraciones al utilizar clientes MCP
Aunque los clientes MCP ofrecen una base sólida para crear sistemas de IA con agentes, hay varias limitaciones importantes que hay que tener en cuenta. 💭
- estándares de protocolo en evolución: *MCP se encuentra aún en una fase temprana de su ciclo de estandarización, lo que significa que algunas partes del protocolo, los formatos de los mensajes o las capacidades de compatibilidad pueden cambiar
- *complejidad basada en esquemas: El uso eficaz de MCP depende en gran medida de esquemas JSON claros y estructurados para las definiciones de herramientas, los formatos de indicación y los contratos de recursos. Los esquemas mal definidos pueden resultar en integraciones frágiles o en un uso incorrecto de las herramientas por parte de los agentes LLM
- sobrecarga de agentes no estándar:* Los agentes que no cuentan con la nativa compatibilidad con el protocolo MCP requieren capas envolventes o adaptadores personalizados para traducir entre la lógica interna y las expectativas de MCP
🚀 Ventaja de ClickUp: Aunque los clientes MCP requieren una implementación personalizada y una configuración técnica, ClickUp te permite automatizar los flujos de trabajo rutinarios sin escribir una sola línea de código. Esta guía sobre la automatización de procesos empresariales manuales te muestra cómo hacerlo.
ClickUp ofrece compatibilidad con flujos de trabajo de agentes similares a MCP
Los clientes MCP ofrecen potentes capacidades, pero a menudo requieren una integración manual del contexto y un arduo trabajo de integración, especialmente entre agentes no estándar.
ClickUp marca la diferencia en este aspecto.
Es la app, aplicación integral para el trabajo que combina la gestión de proyectos, los documentos y la comunicación del equipo, todo en una sola plataforma, acelerada por la automatización y la búsqueda de IA de última generación.
ClickUp no es solo el mejor software de gestión de tareas que existe. También le ahorra la necesidad de implementar una plataforma MCP, ya que ofrece compatibilidad con flujos de trabajo de agentes similares a MCP de una manera más unificada y eficiente, sin los gastos operativos adicionales. Echemos un vistazo más de cerca. 👀
Memoria sensible al contexto sin la sobrecarga de infraestructura
La mayoría de las configuraciones MCP requieren unir almacenes vectoriales o encadenar indicaciones.
ClickUp Brain lo resuelve.
Es el núcleo neuronal de tus flujos de trabajo agenticos que integra la memoria, el contexto y la inferencia directamente en tu entorno de trabajo. A diferencia de las configuraciones tradicionales que dependen de ventanas de indicación superficiales o memoria vinculada a API, ClickUp Brain entiende tus tareas, documentos, cronogramas, comentarios y dependencias en tiempo real.
Su memoria de proyecto persistente le ayuda a recordar actualizaciones históricas, bloqueos, tiempo registrado y la actividad de la persona asignada. Si una tarea de la lista de tareas pendientes de su producto se retrasa continuamente, la IA puede marcarla para que se eleve a un nivel superior o recomendar cambiar los recursos en función del comportamiento anterior.
*ejemplo: Puedes preguntarle a ClickUp Brain: «¿Qué novedades hay del equipo jurídico y de TI sobre el proyecto A?». Buscará en todas las tareas, documentos, comentarios y cronogramas relacionados, y luego generará un resumen del progreso con los hitos completados, los obstáculos pendientes y los riesgos señalados.
Todos los modelos LLM en un solo lugar
Con ClickUp Brain, también puedes acceder a varios modelos de IA directamente desde tu entorno de trabajo. Cambia entre ChatGPT, Claude y Gemini. Resolver problemas complejos nunca ha sido tan fácil.
Agentes de IA autónomos pendientes de tus órdenes
ClickUp Brain interpreta y estructura continuamente los datos del espacio de trabajo, lo que permite a los agentes de ClickUp AI actuar con una mínima intervención del usuario. Estos agentes no dependen de reglas creadas manualmente ni de memoria externa. En su lugar, heredan la misma inteligencia contextual con la que funciona ClickUp Brain.
Veamos cómo funcionan estos agentes de IA para la productividad a fin de ofrecer una autonomía similar a la de MCP a gran escala:
- *los agentes de automatización de tareas se encargan de trabajos recurrentes, como la plan de sprint o la limpieza del backlog, y actúan como desencadenantes en función del estado de las tareas, las fechas de límite o los bloqueos
- *los analistas de datos procesan métricas o resultados de campañas utilizando datos enlazados a proyectos para obtener información valiosa o detectar anomalías
- los bots de atención al cliente* extraen información de documentos de uso compartido y hilos de tareas para resolver rápidamente preguntas internas o de clientes
- los monitores de la competencia* realizan un seguimiento de los cambios externos y recopilan informes prácticos dentro de ClickUp, sincronizándose con integraciones como Google Alerts o conjuntos de datos públicos
- *los agentes de triaje correlacionan las solicitudes o conversaciones entrantes a las tareas pertinentes, garantizando el seguimiento y la trazabilidad
- los agentes de respuestas* acceden a bases de conocimientos internas, como documentos, wikis y POEEs, para responder a consultas como «¿Cuál es el proceso de escalado para un error de producción?»
Automatización para optimizar tareas repetitivas
Las automatizaciones de ClickUp son perfectas para gestionar tareas repetitivas con precisión y, cuando se combinan con ClickUp Brain, se vuelven más inteligentes, más adaptables y más fáciles de configurar.
Aunque tanto los agentes Autopilot como las automatizaciones de ClickUp siguen flujos de trabajo basados en la lógica, están diseñados para diferentes tipos de tareas:
- los agentes Autopilot* dan un paso cuando la situación requiere decisiones contextuales, respuestas de conversación o la generación inteligente de contenido
- las automatizaciones* son ideales para gestionar acciones rutinarias basadas en reglas establecidas. Piensa en actualizar el estado de una tarea o asignarla a un compañero cuando se cumpla una condición
Con ClickUp AI Automation Builder, no es necesario crear manualmente flujos de trabajo complejos. Solo tienes que describir lo que quieres en un lenguaje sencillo, como «Asignar todas las tareas pendientes al jefe de proyecto y cambiar el estado a En riesgo», y ClickUp Brain creará al instante el flujo de trabajo con los desencadenantes y las acciones adecuados.
Puede hacer edición o publicar con solo un clic.
Utilice variables como creador de tareas, observador o usuario desencadenante para que la automatización se adapte a los roles en tiempo real y a los cambios de propiedad. Es especialmente útil para equipos rotativos o flujos de trabajo basados en clientes.
lea también: * Cómo utilizar la IA para automatizar tareas
Interoperabilidad para reducir el «Toggl tax»
Las integraciones de ClickUp facilitan la conexión (a internet) con más de 1000 herramientas, entre las que se incluyen Figma, Microsoft Teams y Google Drive.
Algunas de las mejores integraciones de ClickUp permiten a los agentes de IA acceder y manipular datos en diversas plataformas, lo que garantiza la interoperabilidad y la gestión coherente del contexto, un principio fundamental de MCP.
🔍 ¿Sabías que...? Los agentes de IA ahora gestionan otros agentes de IA. Con MCP, un agente puede asignar tareas a subagentes, realizar un seguimiento de su progreso e intervenir si algo sale mal.
✨Bonus: Potencia tu flujo de trabajo con Brain Max, la solución de IA más avanzada de ClickUp hasta la fecha. Brain Max combina una potente automatización, una gestión inteligente de tareas, funciones de conversión de texto a voz e información en tiempo real para ayudarte a trabajar de forma más inteligente, no más dura. Tanto si gestionas proyectos, colaboras con tu equipo u optimizas tus tareas diarias, Brain Max está diseñado para elevar tu productividad al siguiente nivel.
¿Listo para experimentar el futuro del trabajo? ¡Obtenga más información sobre Brain Max y libere todo el potencial de su equipo!
Dale un respiro a tus clientes con ClickUp
Si está creando agentes que necesitan razonar, recordar y actuar en diferentes herramientas, los clientes MCP le ofrecen la flexibilidad necesaria para diseñar exactamente cómo es el flujo de la información.
Pero también tienen límites. 👎
ClickUp es una alternativa muy interesante con un comportamiento similar al de un agente, pero sin la complejidad técnica.
Con ClickUp Brain, obtienes una IA que entiende el contexto y automatizaciones que gestionan acciones repetitivas sin necesidad de código. Y gracias a las integraciones, tus herramientas se comunican entre sí. A veces, los sistemas más sencillos te llevan más lejos y más rápido.
¡Regístrese en ClickUp y descubra cómo es la productividad agencial!
Preguntas frecuentes (FAQ)
En términos sencillos, un cliente MCP actúa como un traductor y asistente especializado para un agente de IA, lo que le permite utilizar herramientas externas y acceder a información del mundo real.
el agente de IA es el «pensador» o el «cerebro». Es la inteligencia central que toma decisiones, comprende las metas, razona y decide lo que está pendiente. Es la parte que tiene la meta. el cliente MCP es el «comunicador» o la «boca y los oídos». Es una herramienta específica que el agente de IA utiliza para interactuar con el mundo exterior. No piensa por sí mismo.
Sí, existen numerosas implementaciones de código abierto de clientes MCP. Dado que el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) es en sí mismo un estándar abierto, su crecimiento está impulsado por un sólido ecosistema de código abierto. Estas implementaciones pueden adoptar varios formularios, desde kits de desarrollo oficiales hasta aplicaciones creadas por la comunidad que permiten un uso flexible de las herramientas.