En la investigación académica actual los asistentes de IA tradicionales generan respuestas convincentes pero a menudo inventan citas y fuentes, lo que los hace inadecuados para el trabajo serio. Para resolver ese problema conecté tres MCP a Claude y creé un agente sin código que no alucina porque siempre consulta fuentes verificables en tiempo real. Este artículo explica la arquitectura, el flujo de trabajo y cómo Q2BSTUDIO puede implementar soluciones similares para empresas que necesitan aplicaciones a medida y software a medida centrado en inteligencia artificial y ciberseguridad.

El problema principal es simple y grave: muchos modelos de lenguaje fabrican referencias. Estudios peer reviewed demostraron que proporciones altas de citas son completamente inventadas cuando se pide a asistentes de IA que generen contenido técnico o médico. Para investigación y toma de decisiones se necesita cada afirmación respaldada por una fuente real. Mi enfoque no consiste en hacer al LLM mas inteligente, sino en darle acceso directo a datos autorizados mediante MCP, un protocolo que permite a los modelos llamar a servidores especializados que actúan como fuentes de verdad.

La solución que diseñé es un stack de investigación consciente del dominio que combina tres servidores MCP con funciones complementarias. Primero, un MCP de inteligencia web como Bright Data MCP para extraer resultados de buscadores y desbloquear páginas incluso con detección de bots o CAPTCHA. Sus herramientas gratuitas incluyen search_engine para obtener SERP y scrape_as_markdown para extraer la página en Markdown. Segundo, MCPs especializados de dominio para acceder a bases de datos académicas: en mi caso utilicé una instancia biomcp para PubMed, ClinicalTrials y otras fuentes biomédicas, y un simple-arXiv MCP para preprints en STEM. Tercero, un Memory MCP que actúa como grafo de conocimiento persistente para almacenar entidades, observaciones y relaciones entre fuentes, conceptos y autores.

El flujo de trabajo es el siguiente. Paso 1 comprobar memoria antes de buscar: usar el grafo para evitar repetir búsquedas y construir sobre investigaciones previas. Paso 2 clasificar el tema para dirigir la consulta al MCP de dominio apropiado. Paso 3 obtener los documentos más recientes desde biomcp o simple-arXiv y, si falta texto completo, usar Bright Data para raspar la versión HTML como Markdown. Paso 4 deduplicar y normalizar entradas con identificadores canónicos deterministas para evitar que la misma obra genere múltiples nodos. Paso 5 modelar el grafo con entidades basicas como source, concept y expert y relaciones como cites, mentions y authored_by. Paso 6 generar inteligencia investigativa rigorosa donde cada afirmacion esté ligada a una node de fuente en memoria y las referencias se formateen correctamente segun su tipo: arXiv, journal, clinical trial o nota de prensa.

Un aspecto clave es la deduplicacion. Sin IDs canonicos terminas con fragmentacion de informacion que impide consultas relacionales como encontrar estudios que citen ambos trabajo A y trabajo B. Mi estrategia genera IDs legibles y deterministas como source__arxiv_2024_2101.12345 o source__nature_2023_attention_mechanisms y valida existencia en la memoria antes de crear nuevas entidades. Las observaciones son atomic facts almacenados como atributos consultables, permitiendo filtrar por credibility_level, research_phase, evidence_level o citation_risk.

Este pipeline transforma búsquedas dispersas en razonamiento reproducible: ahora es posible pedir al agente que devuelva los papers peer reviewed con mayor credibilidad sobre un tema, la cronologia de ensayos clinicos o los autores mas influyentes dentro de un dominio. La combinacion de MCPs permite soportar consultas complejas sin que el LLM fabrique fuentes: las respuestas se respaldan en IDs, DOIs, PMIDs o URLs extraidas y almacenadas en el grafo.

En Q2BSTUDIO ofrecemos experiencia práctica para llevar este tipo de agentes al entorno empresarial. Podemos desarrollar soluciones a medida que integren agentes IA con memoria persistente, pipelines de ingesta desde bases de datos cientificas y extracción web robusta. Si su organización necesita una plataforma que combine inteligencia artificial con cumplimiento y trazabilidad de fuentes, podemos crear un agente IA personalizado y desplegarlo junto a sus sistemas. Para proyectos que requieren desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida visite nuestra landing de desarrollo de aplicaciones aqui desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Además de agentes IA, en Q2BSTUDIO proporcionamos servicios cloud aws y servicios cloud azure para escalar tanto el backend del agente como los almacenes de datos y grafos de conocimiento. También cubrimos seguridad con auditorias y pruebas de intrusión para proteger los pipelines de datos y las credenciales de API. Si le preocupa la seguridad y necesita un partner para pentesting y ciberseguridad puede explorar nuestras opciones en servicios de ciberseguridad y pentesting.

Nuestros servicios complementarios incluyen servicios inteligencia de negocio y dashboards con power bi para convertir la investigacion en indicadores accionables. Podemos integrar los outputs del grafo de conocimiento con pipelines de BI y reporting automatizado para que equipos de producto, regulacion o negocio tomen decisiones informadas con trazabilidad completa. Consulte soluciones de inteligencia de negocio y power bi para empresas en nuestra pagina de Business Intelligence y Power BI.

Casos de uso tipicos: agentes IA para revisiones sistematicas ligadas a evidencias, asistentes de apoyo a decision clinica que solo descubren fuentes validadas, motores de descubrimiento tecnologico para equipos de I D, y sistemas de vigilancia de amenazas en ciberseguridad que correlacionan informes y CVEs en un grafo consultable. Todo esto se complementa con servicios profesionales de Q2BSTUDIO en integracion, despliegue cloud, ciberseguridad y automatizacion de procesos para convertir prototipos en soluciones productivas.

Si su empresa busca aprovechar la inteligencia artificial sin renunciar a la reproducibilidad y la gobernanza de datos podemos ayudar a diseñar un agente IA, integrar agentes IA con su stack y ofrecer mantenimiento operativo. Combinamos conocimiento en IA para empresas, desarrollo de software a medida, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y business intelligence para entregar soluciones completas y seguras. Contacte con nosotros para evaluar un piloto y descubrir como un agente sin codigo que cita fuentes puede transformar su investigacion y sus procesos.

Palabras clave integradas: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws, servicios cloud azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.