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Benjamin Aronov es desarrollador de Vonage. Es un constructor de comunidades con experiencia en Ruby on Rails. Benjamin disfruta de las playas de Tel Aviv, a la que llama hogar. Su base en Tel Aviv le permite conocer y aprender de algunos de los mejores fundadores de startups del mundo. Fuera de la tecnología, a Benjamin le encanta viajar por el mundo en busca del perfecto pain au chocolat.
Presentamos MCP: la IA se une a las comunicaciones programables con Vonage
Los agentes de IA (programas autónomos impulsados por grandes modelos lingüísticos) están empezando a remodelar nuestra forma de crear software. En lugar de hacer clic en una interfaz de usuario o escribir código de integración, ahora basta con decir, "Enviar un texto"y el agente se encargará del resto.
La tecnología que lo hace posible es el Model Context Protocol (MCP). Este nuevo estándar abierto permite a los agentes descubrir y aprovechar API y datos contextuales de diversas fuentes, incluidos sistemas empresariales, documentos y entornos en vivo. En Vonage, estamos adoptando este estándar para que nuestras API sean accesibles en la era de la IA, comenzando con nuestro Servidor de documentación MCPque ya está disponible para desarrolladores.
En este tutorial sobre el protocolo de contexto del modelo, te explicaremos por qué es importante y te mostraremos cómo puedes probarlo hoy mismo. Además de un vistazo a lo que está por venir.
MCP es una especificación de protocolo abierto que estandariza la forma en que los agentes de IA descubren, describen e interactúan con sistemas externos, incluidas API, bases de datos y fuentes de datos contextuales, sin depender de integraciones personalizadas.
Define una capa de comunicación estructurada entre un modelo de IA (el cliente MCP) y un servidor que expone las capacidades como esquemas de herramientas estandarizados. MCP en sí mismo no "piensa" ni realiza razonamientos; esa parte pertenece al agente de IA o al tiempo de ejecución LLM que utiliza MCP como puente con el mundo exterior. OpenAPI (Swagger) ayuda a los desarrolladores a entender e interactuar con las API, MCP proporciona a los modelos de IA un estándar similar. Esto ayuda a los agentes de IA a encontrar, comprender y utilizar herramientas de forma coherente y estructurada.
Visual comparison of AI agents and the Model Context Protocol (MCP), explaining how MCP enables agents to discover and interact with tools and APIs.
Se ha dado mucho bombo a la IA, pero lo que está surgiendo silenciosamente es algo mucho más práctico: agentes que pueden encadenar herramientasadaptarse a contexto cambiantey ejecutar flujos de trabajo basados en instrucciones en lenguaje llano.
Si crea herramientas o API para desarrolladores, MCP es un gran negocio. Proporciona una capa estándar que hace que sus herramientas sean detectables y utilizables de forma predecible, de modo que cualquier agente que cumpla las normas pueda interactuar con ellas de forma segura.
Es importante señalar que MCP no hace que los agentes "razonen". Esa capacidad proviene del marco de agentes ReAct (Reason + Act), que ayuda a los LLM a decidir cuándo utilizar una herramienta, cómo ejecutarla y qué hacer con el resultado.
En la práctica, eso significa:
Pueden enviar un SMS o realizar una llamada a través de su API sin tener que implementar lógica codificada.
Pueden combinar herramientas para distintas tareas.
Incluso pueden crear flujos de trabajo sobre la marcha basándose en la intención del usuario.
Con marcos de trabajo como ReAct, los agentes planifican y actúan por pasos: deciden cuándo utilizar una herramienta, la ejecutan, comprueban qué ha ocurrido y ajustan el siguiente movimiento, de forma muy parecida a un desarrollador depurando en tiempo real.
MCP hace que ese proceso sea escalable. No hace que el agente sea más inteligente, pero le da estructura.
Por ejemplo, si un agente intenta enviar un SMS y falla, podría cambiar automáticamente a WhatsApp o al correo electrónico. O si necesita datos de localización antes de realizar una llamada, podría consultar primero Identity Insights.
MCP proporciona el lenguaje común que permite a los agentes orquestar este tipo de flujos de trabajo de forma fiable, a través de cualquier API compatible.
Sequence diagram showing how AI agents use the Model Context Protocol (MCP) to discover and interact with APIs, using a weather query as an example.
MCP introduce un cambio en la forma de concebir las integraciones. En lugar de conectar servicios con lógica de aplicación, usted expone su funcionalidad como herramientas autodescriptivas. Cada herramienta describe lo que hace y cómo utilizarla, y los agentes determinan cuándo y cómo invocarla.
Esto significa que ya no está programando los pasos. Ofrece capacidades y deja que el agente decida qué hacer. Sus servicios se vuelven modulares, componibles y utilizables por cualquier herramienta que hable MCP.
Se trata de un cambio hacia el desarrollo basado en agentes: dinámico, poco acoplado y diseñado para un mundo en el que el lenguaje natural se convierte en la interfaz por defecto.
Creemos que los desarrolladores deben poder integrar capacidades de comunicación allí donde las necesiten. Queremos que nuestras API estén preparadas para que las interfaces agenticas sean cada vez más comunes.
A medida que crece el desarrollo impulsado por IA, queremos que nuestras API sean:
Fácilmente accesible por cualquier agente de IA
Modular y dinámica, se adapta a cualquier flujo de trabajo o entorno que estén creando los desarrolladores.
Segura y controlada, para que el uso de las herramientas pueda supervisarse, bloquearse o bloquearse.
MCP es una base ideal para ello. Nos permite exponer nuestras API (como Voice, Mensajeríay Video) como herramientas nativas de IA que los agentes pueden descubrir y utilizar en tiempo real.
Empezamos con nuestro primer servidor con soporte oficial: el servidor de Servidor de Documentación MCP.
Demonstration of an AI agent using the Vonage Documentation MCP Server in VS Code to query API documentation.
Este servidor permite a los agentes (como Claude o VS Studio) buscar y devolver contenido de la documentación oficial de la API de Vonage. Pregúntale a tu agente, "¿Cómo envío un RCS con Node?" o "¿Qué parámetros espera Verify?"y obtendrá la documentación relevante para ti, directamente de nuestros documentos.
Más información en Introducción al Protocolo de Contexto Modelo
La documentación es sólo el principio. También estamos desarrollando un servidor MCP de herramientas oficial. Este Este punto final MCP orientado a los desarrolladores proporcionará a los agentes de AI un acceso estructurado a las herramientas de configuración y Account en tiempo real.
En su fase de acceso inicial, el servidor será compatible:
Administración de aplicaciones: crea y configura las aplicaciones API de Vonage, incluida la autenticación y la configuración de devolución de llamadas para Voice, Messages y RTC.
Numbers management: alquile, configure y gestione números de teléfono virtuales directamente a través de la interfaz MCP.
Informes: consulta los datos de uso en todos los canales de comunicación, recupera registros de llamadas o mensajes y genera informes de facturación o analíticos.
Primero lanzaremos este servidor para desarrolladores, donde podrás empezar a probar flujos de trabajo reales, darnos tu opinión y ayudarnos a dar forma a lo que está por venir.
Mientras trabajamos en el servidor de herramientas, ya puede explorar las posibilidades que ofrecen los ejemplos de protocolos de contexto de modelos alojados en la comunidad:
El Servidor MCP de Telefonía por Atique Khan
Permite a los agentes enviar SMS o realizar llamadas a través de Vonage
El Servidor de documentación no oficial por @micahman33
Utiliza FastMCP y Google Serper para mostrar documentos de developer.vonage.com.
Estos primeros ejemplos ponen de manifiesto la potencia de las herramientas nativas de agentes, y aún quedan muchos más por llegar.
Estamos entusiasmados con lo que MCP abre para el futuro de las comunicaciones. Tanto si trabaja con agentes como si crea herramientas o simplemente siente curiosidad por saber cómo encaja todo, nos encantaría conocer su opinión.
Comparte lo que estás construyendo en Slack de la comunidad de Vonageo conéctate con nosotros en X (antes Twitter), o en los Vonage GitHub y crea tus propias herramientas. Estamos construyendo esto para y con la comunidad de desarrolladores.
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Benjamin Aronov es desarrollador de Vonage. Es un constructor de comunidades con experiencia en Ruby on Rails. Benjamin disfruta de las playas de Tel Aviv, a la que llama hogar. Su base en Tel Aviv le permite conocer y aprender de algunos de los mejores fundadores de startups del mundo. Fuera de la tecnología, a Benjamin le encanta viajar por el mundo en busca del perfecto pain au chocolat.