Menos es más: 4 patrones de diseño para construir servidores MCP mejores

El protocolo Model Context Protocol MCP se ha convertido en el estándar para conectar agentes IA con herramientas, adoptado por plataformas como OpenAI, Microsoft y Google. Sin embargo, el protocolo por sí solo no resuelve problemas clave en producción como las alucinaciones de herramientas y el coste exponencial de tokens. El problema central sigue siendo el mismo: cuanto más herramientas expones a un agente IA, peor suele ser su rendimiento. Un agente de ventas puede fallar en tareas sencillas como obtener todos los leads mientras consume tokens caros procesando descripciones irrelevantes. Por eso el principio Menos es Más es esencial en el diseño MCP: minimizar el uso de la ventana de contexto y maximizar la entrega de información relevante.

Patrón 1. Búsqueda semántica
Consiste en construir una capa de búsqueda semántica sobre el catálogo de herramientas. En lugar de exponer todas las herramientas desde el inicio, el sistema recupera dinámicamente las más relevantes según la intención del usuario usando búsqueda por similitud de vectores. Ventajas fáciles de implementar y escalables, aprovechan infraestructuras de bases de vectores y pueden mejorar con feedback de usuarios. Inconvenientes incluyen la calidad de la búsqueda como cuello de botella y la necesidad de ajuste continuo. Recomendado cuando hay muchos tools con propósitos bien diferenciados.

Patrón 2. Diseño basado en flujos de trabajo
En lugar de mapear cada API como una herramienta granular, se diseñan operaciones atómicas que encapsulan un workflow completo. Por ejemplo en vez de crear varias acciones para crear un proyecto, desplegar y asignar dominio, se expone un único deploy_project que realiza todo internamente y devuelve actualizaciones conversacionales. Esto reduce tokens y puntos de fallo, facilita la comprensión por parte de los modelos y mejora la experiencia de usuario. Requiere análisis previo de workflows y no es ideal para operaciones exploratorias o altamente personalizables.

Patrón 3. Modo código
El agente genera y ejecuta programas completos en sandboxes seguros en vez de encadenar llamadas secuenciales a herramientas. Esto es muy útil para operaciones de datos masivas o batch donde las llamadas repetidas generan miles de tokens y riesgos de alucinación. Permite ejecutar paralelismo, paginación eficiente y volcar resultados a almacenamiento. Sus riesgos incluyen seguridad por ejecución de código y mayor dificultad de depuración. Es la mejor opción para procesamiento de datos, operaciones batch complejas o flujos con muchos pasos.

Patrón 4. Descubrimiento progresivo
Este enfoque guía al agente a través de etapas lógicas para descubrir herramientas de forma similar a como lo haría un humano. Primero identifica servicios relevantes por intención, luego ofrece categorías, después acciones disponibles sin schemas completos y solo al seleccionar una acción se devuelve el esquema completo antes de ejecutar. Esto evita saturar la ventana de contexto y reduce la parálisis por decisión y las alucinaciones. Añade un pequeño retardo frente al acceso directo, pero escala sin desbordar el contexto y es ideal para plataformas con integraciones diversas y flujos multiaplicación.

Comparativa y uso práctico
Estos patrones no son excluyentes. Para catálogos muy amplios la búsqueda semántica o el descubrimiento progresivo son óptimos. Para tareas repetidas y críticas conviene diseñar herramientas basadas en workflows. Para procesos intensivos en datos y exportaciones masivas, el modo código ofrece mayor eficiencia. En todas las opciones, aplicar el principio Menos es Más permite a los agentes IA pasar de saber cosas a hacer cosas con mayor fiabilidad y menor coste.

Sobre Q2BSTUDIO
En Q2BSTUDIO somos expertos en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, ayudando a empresas a desplegar agentes IA seguros y eficientes integrados con estrategias de ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones que combinan inteligencia artificial, servicios inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones. Si buscas construir agentes IA productivos y servidores MCP optimizados, contamos con experiencia en automatización de procesos y arquitecturas híbridas que aplican estos patrones para reducir tokens, mejorar fiabilidad y acelerar el time to value. Conoce nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas y nuestro servicio de software a medida y desarrollo de aplicaciones.

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Conclusión
Menos contexto no significa menos capacidad. Significa diseño estratégico para que los agentes IA trabajen con la información que realmente importa. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a aplicar estos patrones y a integrar soluciones seguras y escalables que optimicen costes y resultados.