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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