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Protocolo de contexto del modelo

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse a fuentes de datos y herramientas externas mediante una interfaz unificada. Realizamos pruebas comparativas de varios MCP para evaluar su rendimiento, fiabilidad y capacidades.

MCP Benchmark: Los mejores servidores MCP para acceso web

Protocolo de contexto del modeloAbr 24

Realizamos pruebas de rendimiento en 8 servidores MCP en tareas de búsqueda y extracción web, así como en tareas de automatización de navegadores, ejecutando 4 tareas diferentes 5 veces en todos los MCP adecuados. También realizamos una prueba de carga con 250 agentes de IA concurrentes.

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Protocolo de contexto del modeloAbr 2

Centralización del acceso a las herramientas de IA con la puerta de enlace MCP

Repasaremos la evolución de la integración de herramientas de IA, explicaremos qué es el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y mostraremos por qué el MCP por sí solo no está listo para producción. Luego, exploraremos implementaciones de pasarelas del mundo real para conectar agentes de IA con herramientas externas. Pasarelas MCP ligeras y compatibles con OpenAI Diseñadas para que las herramientas MCP sean fácilmente accesibles para agentes y clientes de IA.

Protocolo de contexto del modeloMar 6

Aplicaciones de IA con prueba de rendimiento de memoria MCP y tutorial

Probamos cuatro servidores de memoria del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para medir cuáles retienen y recuperan realmente el contexto entre sesiones de agentes de IA. Usando el Agente ReAct de LangChain, conectamos cada servidor, ejecutamos conversaciones estandarizadas de varias sesiones y los calificamos según la precisión de las operaciones de memoria.

Protocolo de contexto del modeloEne 28

Ejecución de código con MCP: Un nuevo enfoque para la eficiencia de los agentes de IA

Anthropic introdujo un método en el que los agentes de IA interactúan con los servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) escribiendo código ejecutable en lugar de realizar llamadas directas a las herramientas. El agente trata las herramientas como archivos en una computadora, encuentra lo que necesita y las usa directamente con el código, por lo que los datos intermedios no tienen que pasar por la memoria del modelo.