En esta entrega explicamos cómo convertir consultas en lenguaje natural en acciones concretas mediante LLMs integrados con herramientas MCP, y cómo Q2BSTUDIO aplica estas ideas para crear soluciones avanzadas de inteligencia artificial y software empresarial. Somos Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, y ofrecemos también servicios de inteligencia de negocio y power bi para empresas.
Tipos de consultas y enfoque general
Cada consulta de usuario suele pertenecer a una de tres categorías: consulta de respuesta directa para preguntas informacionales, ejecución con una sola herramienta cuando se necesita una acción puntual, y escenarios multi herramienta cuando la tarea requiere varios pasos o servicios. La clave del enfoque es delegar al LLM la comprensión del lenguaje y la extracción de parámetros, en lugar de crear parsers complejos manualmente.
Análisis estructurado de consultas
Usamos una estructura de análisis que captura tres elementos fundamentales: el tipo de ejecución, los detalles que explican la elección y, si procede, un mapa de parámetros para ejecutar la herramienta. Este esquema permite representar de forma consistente si la consulta se responde directamente, si se debe invocar una herramienta concreta o si se necesita un flujo multi herramienta.
Esquema de herramientas y descubrimiento desde MCP
Cada herramienta disponible en los servidores MCP incorpora un esquema de entrada que declara los parámetros esperados, sus tipos y cuáles son obligatorios. Al conectarnos a los servidores MCP recogemos nombre, descripción, identificador de servidor y el esquema de parámetros, lo que nos permite generar prompts enriquecidos para el LLM y validar las entradas antes de llamar a la API de la herramienta.
Proceso de inferencia simplificado
El motor de inferencia sigue estos pasos: 1 Analizar la consulta con un LLM para clasificarla y extraer parámetros 2 En función de la clasificación, devolver una respuesta directa, invocar una herramienta única o planificar una secuencia multi herramienta 3 Mantener contexto conversacional para referencias como eso o ello. Gracias a una sola llamada para análisis y extracción reducimos latencia y complejidad.
Formateo de herramientas para el prompt
Antes de solicitar al LLM el análisis presentamos un listado formateado de las herramientas disponibles y sus parámetros, generado a partir del esquema. Este resumen incluye para cada herramienta su servidor, nombre, descripción y la lista de parámetros con tipo y si son obligatorios, lo que ayuda al LLM a seleccionar la herramienta más adecuada.
Ingeniería de prompts para análisis y extracción
El prompt pide al LLM realizar un análisis sintáctico y semántico, clasificar la intención entre directo, herramienta única o multi herramienta, seleccionar la herramienta adecuada y extraer todos los parámetros requeridos. En caso de referencias anafóricas el LLM debe utilizar el resultado previo como contexto, y si falta información se aplican valores por defecto razonables. El resultado que esperamos es una estructura clara con la clasificación, la herramienta elegida y un objeto de parámetros listo para ejecutar.
Parseo de la respuesta del LLM
Tras recibir la respuesta estructurada del LLM se parsea para extraer el tipo de ejecución, la herramienta indicada y sus parámetros en formato mapa. Si el formato no coincide con lo esperado se intenta fallback a respuesta directa o se solicita clarificación.
Ejemplo de flujo completo
Entrada ejemplo ¿Qué tiempo hará mañana en Tokio? 1 Se incluye en el prompt el listado de herramientas con sus parámetros 2 El LLM responde que es una SINGLE_TOOL especificando servidor y nombre de herramienta y proporciona PARAMS con localización y unidad 3 Se invoca la herramienta MCP con esos parámetros 4 Se genera una respuesta natural para el usuario con el contenido devuelto por la herramienta. Este patrón permite respuestas conversacionales y acciones reales sobre sistemas externos.
Patrones para multi herramienta
Cuando una tarea requiere múltiples herramientas hay varios patrones posibles 1 Tareas secuenciales dependientes donde la salida de una es entrada de la siguiente, por ejemplo obtener el clima y guardarlo en un archivo 2 Tareas paralelas con resumen final, como consultar el clima en varias ciudades y sintetizar 3 Flujos condicionados que escogen pasos según resultados intermedios 4 Encadenamiento de transformaciones donde cada herramienta modifica los datos sucesivamente 5 Ejecuciones paralelas con agregación competitiva para elegir la mejor opción 6 Iteraciones con retroalimentación para refinar resultados. La implementación práctica exige descomposición de la consulta, gestión de estado entre llamadas y consolidación de resultados.
Plantillas y reutilización
Mantenemos plantillas de prompt separadas para análisis, respuesta directa, generación de respuesta tras ejecución de herramienta y fallback. Esta organización facilita pruebas A B, ajustes y reutilización en distintos dominios, desde agentes IA para tareas internas hasta integraciones con plataformas de negocio.
Ejemplo de salida y experiencia de uso
En una demo de procesamiento guiado por esquemas se pueden ver respuestas directas para preguntas matemáticas, llamadas a herramientas meteorológicas con respuestas naturales y explicaciones contextuales sobre ciudades o conceptos. Este enfoque permite construir asistentes conversacionales que actúen sobre infraestructuras reales manteniendo explicabilidad y control.
Cómo encaja esto en la oferta de Q2BSTUDIO
En Q2BSTUDIO aplicamos estas técnicas para desarrollar aplicaciones a medida y software a medida que integran agentes IA, automatización de procesos y soluciones de inteligencia de negocio. Si su empresa busca desplegar agentes inteligentes o soluciones de IA para empresas puede conocer nuestros servicios en servicios de inteligencia artificial y también ofrecemos desarrollo de aplicaciones profesionales en aplicaciones y software a medida. Además proporcionamos ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, y cuadros de mando con power bi para convertir datos en decisiones estratégicas.
Qué viene después
En la siguiente entrega construiremos la interfaz conversacional que conecta todo esto en una experiencia de chat fluida, permitiendo a los usuarios interactuar de forma natural con las herramientas MCP y con agentes IA que ejecutan tareas reales. Si desea hablar con nosotros sobre un proyecto a medida, integración de IA para empresas o seguridad en la nube, en Q2BSTUDIO estamos listos para ayudarle a transformar ideas en productos listos para producción.
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