APIs optimizadas para el contexto: Diseñando servidores de MCP para LLMs

Los modelos de lenguaje grande no consumen APIs como lo hace un desarrollador humano. Un humano lee la documentación una vez y recuerda endpoints. Un LLM relee las descripciones de las herramientas en cada turno y paga por cada token. Ese coste por token y la relectura constante convierten diseños REST muy granulares en una fuente de ineficiencia y errores.

El problema común es la proliferación de herramientas. La aproximación natural es crear un endpoint por verbo: memory_add memory_get memory_list memory_update memory_delete memory_pin memory_archive memory_search memory_embed y así en múltiples dominios. Multiplica eso por proyectos, tareas, documentos, archivos y bases de datos y te plantas en 60 o más herramientas. Cada herramienta requiere descripción, esquema de parámetros y ejemplos. El LLM debe procesar todo eso en cada turno y con ello llegan latencia mayor, costes mensuales más altos y equivocaciones frecuentes entre comandos parecidos.

La solución que funciona mejor para consumidores LLM es cambiar el patrón: una herramienta por dominio con comandos como parámetro. En lugar de catorce endpoints para memorias, se expone MemoryExecute con un parámetro cmd que acepta add get list search update pin delete link unlink embed stats prune y otros. El LLM razona por dominio, no por verbo, y el costo en tokens para describir la API se reduce drásticamente.

Patrón operativo: cada fachada de dominio implementa un único método Execute que despacha según el comando. La envelopa de petición es consistente y simple, por ejemplo indicando cmd nivel de detalle y params. Las respuestas reflejan el cmd y usan un formato uniforme con campos para ok cmd data count y error. Ese eco ayuda al LLM a correlacionar solicitudes y respuestas cuando encadena operaciones.

Niveles de detalle: un único parámetro detail permite controlar la verbosidad de la respuesta con tres niveles básicos minimal standard full. minimal devuelve identificadores y títulos para listados, standard incluye campos clave y extractos para uso general y full devuelve todo para depuración o inspección profunda. Así el LLM solicita exactamente lo que necesita sin procesar kilos de datos innecesarios.

Beneficios claros: reducción de carga cognitiva para el agente, interfaz consistente aplicable a múltiples dominios, eficiencia de tokens al describir cada dominio una sola vez, extensibilidad sin registrar nuevas herramientas ni reescribir esquemas y menos errores porque nueve opciones bien definidas vencen a sesenta verbos parecidos.

Implementación práctica: el dispatch puede ser un switch sobre el campo cmd con rutas a Add Get List Search Update Delete etc. Las respuestas deben ser previsibles, con códigos de error uniformes y ecos del comando. Este patrón se adapta tanto a sistemas que usan memoria neural con búsqueda híbrida como a gestión de proyectos, seguimiento de tareas, documentación, archivos y acceso SQL directo.

Atomicidad en edición de múltiples archivos: para escenarios donde el LLM edita varios ficheros es conveniente usar un flujo de roundtrip que proporcione un manifiesto con hashes y un zip de origen. El flujo incluye start que devuelve el manifiesto y zip original, preview que compara cambios y advierte de conflictos, y commit que aplica los cambios de forma atómica validando hashes para detectar modificaciones externas. Así se evitan sobrescrituras silenciosas y se gana seguridad en despliegues automatizados.

Cuándo no aplicar este patrón: servicios muy simples con 3 a 5 endpoints o utilidades stateless donde cada operación es totalmente independiente. Para APIs diseñadas exclusivamente para desarrolladores humanos, la granularidad REST puede seguir siendo preferible. Este enfoque está pensado para consumidores LLM con ventanas de contexto grandes pero coste por token y tendencia a releer metadatos.

Medir resultados suele mostrar menos tokens gastados en descripciones de herramientas, menos selecciones erróneas, menor latencia y reducción de costes mensuales. En la práctica convertir 60 herramientas en 9 dominios mantiene la misma capacidad funcional y hace al asistente más rápido, más barato y más preciso.

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