El Ascenso de MCP como Estándar de la Industria
En un panorama donde la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, está surgiendo un nuevo estándar para la interacción de modelos. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto introducido por Anthropic en noviembre de 2024, se ha convertido rápidamente en un punto focal tanto para desarrolladores como para empresas. El objetivo principal de MCP es establecer enlaces seguros y bidireccionales entre grandes modelos de lenguaje (LLM) y diversas fuentes de datos, abordando así las inconsistencias en la implementación de herramientas y facilitando el intercambio entre modelos.
En tan solo unos meses, MCP ha ganado una tracción significativa en la comunidad de IA. En la Conferencia de Desarrolladores de IA Create2025 Baidu el 25 de abril, el fundador de Baidu, Robin Li, reveló dos modelos innovadores: Wenxin Large Model 4.5 Turbo y Deep Thinking Model X1 Turbo. Acompañando a estos modelos había varias aplicaciones de IA, lo que marcaba el compromiso de Baidu de ayudar a los desarrolladores a adoptar plenamente MCP.
El soporte para MCP se extiende más allá de Baidu, abarcando a los principales actores como OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba y Tencent. Esta adopción generalizada significa que MCP se está convirtiendo en el ‘HTTP del mundo de la IA’, estableciendo un estándar universal para cómo interactúan los modelos y las fuentes de datos.
Durante la conferencia, Baidu Intelligent Cloud lanzó oficialmente el primer servicio MCP de nivel empresarial en China. Este servicio proporciona a las empresas y desarrolladores acceso a más de 1,000 servidores MCP. Además, la plataforma permite a los desarrolladores crear sus propios servidores MCP en Qianfan, la plataforma de desarrollo de IA de Baidu, y publicarlos en el MCP Square, ofreciendo alojamiento e indexación gratuitos a través de Baidu Search.
Estrategia de Baidu Cloud Centrada en la Empresa
Si bien varios proveedores están adoptando MCP, sus enfoques difieren. Baidu Intelligent Cloud se está centrando en el mercado empresarial, con el objetivo de involucrar a la mayor cantidad posible de desarrolladores desde el principio. Esta estrategia implica enriquecer el MCP Square y aprovechar Baidu Search para impulsar el tráfico, fomentando así un ecosistema MCP robusto.
El enfoque que Baidu está adoptando con sus ofertas de MCP se centra en lo que los clientes empresariales necesitan y a lo que responderán. La compañía está bien posicionada para aprovechar su presencia existente con los clientes empresariales para llevarlos al mundo de MCP.
La Necesidad de MCP en el Panorama de la IA
La aparición de MCP aborda desafíos críticos en el despliegue de LLM, particularmente en entornos empresariales. Anteriormente, la aplicación de LLM se limitaba principalmente a escenarios tipo chatbot. Las aplicaciones empresariales más amplias requerían una personalización extensa, lo que hacía que el procesode desarrollo fuera complejo y requería muchos recursos, incluso con las cadenas de herramientas proporcionadas por proveedores como Baidu Intelligent Cloud.
Con 2025 siendo aclamado como el año del Agente de IA, se espera que los LLM evolucionen más allá del mero pensamiento para planificar y ejecutar tareas de forma autónoma. En este paradigma, el LLM sirve como el ‘cerebro’, requiriendo ‘extremidades’ y ‘sentidos’ para completar tareas específicas.
El enfoque tradicional de personalizar cada aplicación de IA requiere la integración de herramientas ‘M×N’, donde cada aplicación de IA debe interactuar con numerosas herramientas. MCP simplifica esto estandarizando la interacción entre los LLM y las herramientas, reduciendo la complejidad a ‘M+N’. Esta estandarización es crucial para escalar las aplicaciones de IA en varias funciones empresariales.
Agilización de Aplicaciones de IA a Nivel Empresarial
El Vicepresidente Ejecutivo de Baidu Group y Presidente del Grupo de Negocios de Baidu Intelligent Cloud, Shen Dou, enfatizó que la aplicación de LLM implica más que simples invocaciones. ‘Requiere conectar varios componentes y herramientas y realizar una orquestación intrincada. A menudo, se necesita un mayor refinamiento y personalización de los modelos para mejorar el rendimiento’, señaló.
Shen Dou explicó además que la construcción de aplicaciones de nivel empresarial requiere una consideración cuidadosa del rendimiento informático, la estabilidad, la escalabilidad y la seguridad. Él ve el despliegue de una aplicación como un proceso de construcción de ‘sistema’.
Las aplicaciones empresariales exigen estándares más altos y una menor tolerancia a errores en comparación con las aplicaciones de grado de consumidor. Según un experto de la industria, el desarrollo de aplicaciones consume el 90% del tiempo del proyecto porque, si bien los modelos están estandarizados, las aplicaciones son altamente variables.
Estos esfuerzos generalmente involucran cuatro tareas clave: complementar el conocimiento profesional, orquestar los procesos de negocio, expandir las herramientas inteligentes e integrar los sistemas empresariales. Al encapsular estas tareas en una plataforma que ofrece funcionalidad lista para usar, las empresas pueden aprovechar RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para incorporar el conocimiento experto, usar flujos de trabajo para orquestar los procesos de negocio y usar agentes inteligentes combinados con MCP para aprovechar los sistemas y activos existentes.
MCP está preparado para satisfacer las expectativas de la industria para simplificar el despliegue de LLM en aplicaciones prácticas.
Cerrando la Brecha en Agentes de Nivel Empresarial
Como señaló Shen Dou, el despliegue de LLM requiere soporte de pila completa y a nivel de sistema, que abarca desde la potencia informática subyacente hasta las aplicaciones. Esto incluye hardware de alto rendimiento y optimización de clústeres, así como cadenas de herramientas de desarrollo flexibles y soluciones basadas en escenarios.
Las capacidades a nivel de sistema de Baidu Intelligent Cloud abarcan una capa de potencia informática, que incluye el clúster Kunlunxin de 30,000 tarjetas recientemente anunciado y la plataforma informática de GPU Baige actualizada. La capa de desarrollo de modelos presenta más de 100 modelos en la plataforma Qianfan, incluidos Wenxin 4.5Turbo y Wenxin X1 Turbo de Baidu, así como modelos de terceros como DeepSeek, Ilama y Vidu.
En la capa de desarrollo de aplicaciones, Baidu Intelligent Cloud ofrece Qianfan Enterprise-Level Agent y servicios MCP, mejorando la capacidad de los agentes para resolver problemas complejos. Estos servicios se complementan con una cadena de herramientas de desarrollo de modelos integral que admite la personalización y el ajuste fino de modelos de pensamiento profundo y modelos multimodales.
Baidu Intelligent Cloud se está centrando en la capa de desarrollo de aplicaciones, con actualizaciones significativas en la cadena de herramientas de desarrollo de agentes de nivel empresarial de la plataforma Qianfan. La plataforma presenta el nuevo agente inteligente basado en inferencia, Intelligent Agent Pro, que mejora las capacidades desde la respuesta rápida a preguntas hasta la deliberación profunda, apoyando a los agentes inteligentes personalizados para cada empresa.
Aplicaciones del Mundo Real del Ecosistema MCP de Baidu
Considere el ejemplo de Sewage Treasure, que utiliza las capacidades Qianfan Agentic RAG para combinar datos específicos de la empresa y bases de conocimiento. Esto permite a los agentes formular estrategias de recuperación basadas en una comprensión de las tareas, reduciendo significativamente las alucinaciones del modelo.
Intelligent Agent Pro también admite el modo Deep Research, lo que permite a los agentes planificar de forma autónoma tareas complejas, filtrar y organizar la información y recopilar conocimientos exploratorios mediante la navegación por páginas web. También admite el uso de varias herramientas para crear gráficos, escribir informes y generar informes profesionales estructurados e informativos.
MCP permite a los desarrolladores y a las empresas aprovechar mejor los datos y las herramientas de la industria al desarrollar agentes, abordando así las brechas críticas en las capacidades de los agentes de nivel empresarial.
Los desarrolladores pueden adoptar MCP de dos maneras: proporcionando sus recursos, datos y capacidades en formato MCP para su uso por las aplicaciones de IA, o aprovechando los recursos existentes del servidor MCP al desarrollar aplicaciones de IA. Ambos enfoques reducen el esfuerzo de desarrollo y mejoran significativamente las capacidades.
La plataforma Qianfan de Baidu Intelligent Cloud es la primera plataforma de modelo grande en admitir MCP. Antes de MCP, los modelos y las herramientas grandes estaban dispersos y carecían de estandarización. MCP fomenta la interconexión y facilita la prosperidad del ecosistema.
El Panorama Competitivo de MCP
MCP, y los modelos grandes en general, representan una competencia entre plataformas y ecosistemas. En las primeras etapas de las nuevas tecnologías, varios paradigmas son inmaduros, lo que requiere una optimización de extremo a extremo para lograr un rendimiento óptimo. Esto explica por qué el despliegue de aplicaciones de modelo grande depende en gran medida de los principales proveedores.
Para estos proveedores, el desafío no radica en sobresalir en un área, sino en no tener debilidades significativas. Deben construir capacidades de plataforma robustas y fomentar ecosistemas prósperos para atraer a más participantes, enfrentando un ecosistema de modelo grande contra otro.
La estrategia de Baidu en el dominio MCP involucra tres pasos.
- Lanzamiento de servidores MCP: Baidu estuvo entre los primeros en lanzar servidores MCP, incluido el primer MCP de transacción de comercio electrónico y el MCP de búsqueda del mundo. Los desarrolladores pueden agregar Baidu AI Search y los servidores MCP de Baidu Youxuan al ‘Asistente Universal de Agentes Inteligentes’ en la plataforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan, lo que permite a los agentes inteligentes completar todo el proceso, desde las consultas de información y las recomendaciones de productos hasta la colocación directa de pedidos. Esto combina el soporte de transacciones de comercio electrónico con capacidades de búsqueda de primer nivel.
- Soporte para el desarrollo de servicios MCP: La plataforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan lanzó oficialmente el primer servicio MCP de nivel empresarial de China, con más de 1,000 servidores MCP disponibles para empresas y desarrolladores. Los desarrolladores pueden crear sus propios servidores MCP en Qianfan, publicarlos en el MCP Square, disfrutar de alojamiento gratuito y obtener exposición y oportunidades de uso a través de Baidu Search.
- Plan abierto de IA: La plataforma abierta de búsqueda de Baidu lanzó el ‘Plan abierto de IA’ (sai.baidu.com) para proporcionar tráfico y oportunidades de monetización para los desarrolladores de agentes inteligentes, aplicaciones H5, miniprogramas y aplicaciones independientes a través de varios mecanismos de distribución de contenido y servicios. Este plan también permite a los usuarios descubrir y usar fácilmente los últimos servicios de IA.
Al permitir que más empresas y desarrolladores abran sus capacidades a través de MCP, Baidu está fomentando su ecosistema al tiempo que permite a sus socios obtener valor comercial. El ganador final en la competencia de modelos grandes puede no ser necesariamente el proveedor tecnológicamente más avanzado, sino el que tenga el ecosistema más próspero.