MCP/Tools Are Not REST API: Here s a Better Design
Los grandes modelos de lenguaje sin acceso a datos actuales pierden gran parte de su valor. Necesitan contexto y datos recientes para tomar decisiones correctas, y aqui es donde el llamado a herramientas se vuelve apalancamiento. La llegada de MCP ha abierto posibilidades para que los agentes IA accedan a informacion vigente y entreguen resultados utiles.
Las herramientas son funciones o API que los modelos o agentes pueden invocar para realizar tareas. Una buena practica de diseno es proporcionar una descripcion clara de que hace cada herramienta y cuando usarla. Pero hay algo que conviene subrayar: las herramientas no son APIs REST. REST y GraphQL tienen restricciones y patrones propios para arquitecturas web, pero el diseno de funciones para llamadas desde modelos de lenguaje exige un enfoque distinto.
Hoy muchas empresas exponen MCPs que replican su API REST o GraphQL tal cual. Eso puede funcionar cuando hay pocas herramientas, pero cuando un MCP expone decenas de herramientas similares se genera sobrecarga de informacion que complica la decision del agente IA. Si el panel para configurar herramientas muestra 20 opciones parecidas con nombres redundantes es facil equivocarse o elegir una opcion suboptima.
En lugar de exponer cada endpoint REST como una herramienta separada es mejor agrupar responsabilidad y reducir la superficie de decision. Por ejemplo, si se ofrece informacion bursatil no hace falta tener ocho herramientas casi identicas. En vez de get_intraday_stock_data get_daily_stock_data get_adjusted_daily_stock_data get_weekly_stock_data get_adjusted_weekly_stock_data get_monthly_stock_data get_adjusted_monthly_stock_data get_stock_quote resulta mas eficaz y fiable ofrecer dos herramientas bien diseñadas: get_stock_data y get_stock_quote. get_stock_data recibe parametros como ticker periodo timeframe y bandera adjusted y enruta internamente al endpoint o funcion apropiada. Asi el agente solo decide entre obtener series historicas o una cotizacion puntual y la logica de enrutamiento queda dentro del proveedor.
Ventajas de este enfoque: menos ambiguedad para el modelo menos posibilidades de seleccion erronea y menor esfuerzo para mantener documentacion y UI. Otras buenas practicas son: descricciones concretas y cortas para cada herramienta, parametros estandarizados y limitados, ejemplos de uso, manejo de errores claro y prioridades de coste o latencia indicadas para herramientas caras. Tambien es util disponer de una herramienta generica de diagnostico que devuelva metadatos sobre la disponibilidad de datos o el ultimo timestamp conocido.
Para agentes IA empresariales es importante pensar en capacidades adicionales como control de acceso trazabilidad y costes. Tools deben exponer nivel de confianza TTL y versionado cuando cambian los esquemas de datos. Evitar nombres casi identicos y argumentos redundantes facilita la interpretacion por parte de modelos y reduce fricciones en integraciones con la arquitectura existente.
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Resumen practico: evita replicar tu REST tal cual en un MCP reduce la cantidad de herramientas agrupa funciones segun responsabilidad documenta claramente que hace cada herramienta y proporciona parametros simples. Un diseno centrado en el modelo reduce errores mejora eficiencia y facilita el despliegue de agentes IA en escenarios reales.
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