Trabajar con modelos de lenguaje y agentes requiere gestionar cuidadosamente el tamao del contexto. Un historial de chat con un LLM se guarda como una secuencia continua de mensajes que el modelo reprocesa en cada prompt. A medida que la conversacin o la sesi?n de c?digo avanza, la cantidad de datos que el modelo debe procesar crece y con el tiempo degrada las respuestas por exceso de informacin. Lo ideal es mantener las sesiones cortas, concisas y enfocadas.
Cuando un agente escribe c?digo, suele buscar en directorios y leer archivos. Mucha de esa informacin no es relevante para el objetivo y contribuye al deterioro del contexto. El servidor experimental Model Context Protocol MCP en gopls busca mitigar esto proporcionando acceso directo a partes del lenguaje server protocol para Go. Herramientas como go_package_api que obtienen funciones exportadas, tipos y comentarios de un paquete pueden ayudar a aprender cmo usarlo. go_search permite buscar en el c?digo y sus dependencias sin leer toda la implementacin. go_symbol_references ayuda a localizar usos de una funcin para entender el impacto de un cambio sin escanear cientos de archivos.
Para poner a prueba gopls MCP hice un experimento prctico: intentar crear un programa usando la librera poco conocida babyapi creada por mi para simplificar el desarrollo de API REST. Inicializ la m?dulo y la import de github.com/calvinmclean/babyapi y ped al agente que creara una API REST para gestin de clientes con soporte para end dating de recursos, uso del CLI de babyapi y guardado en JSON.
Intento 1 VS Code sin gopls MCP El agente empez por descargar la documentacin de pkg.go.dev y la implementacin result ante fue muy precisa. Las caractersticas de end dating y almacenamiento en JSON estn mencionadas en el README y por eso fue fcil para el agente implementar la solucin. Incluso activ el MCP interno de babyapi en la API de customers, funcionalidad tambi?n documentada. Ver cmo un agente obtena la documentacin externa me sorprendio y demostr que para libreras pequeas y bien documentadas leer la documentacin puede ser suficiente.
Intento 2 VS Code con gopls MCP Al configurar el servidor MCP y ejecutar el mismo prompt el agente primero us go_package_api para describir el paquete, implement la funcionalidad base y luego emple mucho go_search para encontrar cmo terminar recursos y guardar en archivos. Hizo b squedas iterativas como file storage storage NewFileDB NewKVStorage hasta dar con kv.NewFileDB. Termin casi correctamente pero con un error en el tipo de configuraci n de NewFileDB. El proceso pareci consumir ms tokens por las iteraciones y mostr que go_package_api solo toma comentarios de c?digo mientras que el README conten?a ejemplos ms claros.
Intento 3 Zed sin gopls MCP Con Zed el agente no descarg la documentacin y proponi una implementacin totalmente alucinada que invent funciones y opciones que no existen. Esto demuestra que la disponibilidad y calidad de la documentacin cambia radicalmente el rendimiento del agente. Agents mejor informados con acceso a documentacin real funcionan mucho mejor.
Intento 4 Zed con gopls MCP Tras ajustar la configuracin y las instrucciones al agente, el procedimiento con gopls MCP evolucion. Inicialmente consumi ms tokens por b squedas, pero al instruir explcitamente al agente para priorizar go_package_api y usar go_search de gopls en lugar de b squedas por regex, la solucin lleg con menos tokens. En un caso el agente implement su propia versi n de storage en vez de reusar KVStorage, lo que indica que a veces el agente elige codificar soluciones cuando tambi n podra buscar y reutilizar implementaciones existentes.
Lecciones clave y conclusiones La MCP de gopls promete mejorar la capacidad de agentes para trabajar con c?digo Go, pero no es una bala de plata. Aprend varios principios prcticos que importan ms que la herramienta por s misma
El prompt importa mucho. Instrucciones claras que prioricen el uso de gopls MCP ayudan a que el agente emplee las herramientas correctas.
Cuando conoces una funcin concreta es mejor nombrarla directamente. Con MCP el agente puede buscar symbols y aprender su uso de forma eficiente.
Consumir documentacin entera puede ser eficaz para libreras pequeas y bien documentadas pero ineficiente en proyectos grandes. Demasiado contexto puede diluir la calidad de la respuesta y fomentar la copia de estilos ajenos.
Los agentes iteran bien. Interrumpir y corregir temprano es ms efectivo que intentar una instruccin perfecta de una vez.
En mi ejemplo leer la documentacin comprobablemente fue suficiente. Sin embargo, preveo que gopls MCP brillar en c odigos grandes donde herramientas como go_search y go_symbol_references permiten al agente localizar fragmentos relevantes sin cargar todo el contenido. Tambin pienso que una estrategia de multi agent podr a funcionar: un agente especializado recopila y resume documentacin relevante y entrega un paquete filtrado al agente principal.
Qu sigue Para complementar gopls MCP estoy explorando retrieval augmented generation RAG vectorizando y buscando documentacin de forma semantica. Esto reduce el tamao del contexto al extraer solo la informacin relevante y puede combinarse con gopls para obtener detalles adicionales sobre s mbolos y archivos. Tambin he aprendido que README a menudo contiene ejemplos ms directos que los comentarios en lnea, as que conviene indexarlos tambi n.
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Resumen final gopls MCP es una herramienta prometedora que puede mejorar la eficacidad de agentes que desarrollan en Go al reducir ruido y facilitar b squedas dirigidas en c odo grande. No sustituye el buen prompting ni la necesidad de resumir documentaci n relevante, pero puede integrarse con t cnicas RAG y flujos multi agent para obtener los mejores resultados. En Q2BSTUDIO aplicamos estas ideas en proyectos reales combinando desarrollo de software a medida, agentes IA, nube y ciberseguridad para entregar soluciones robustas y escalables.
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