MCP (Protocolo de contexto modelo): protocolo abierto e independiente del transporte que estandariza el descubrimiento y la invocación de herramientas/recursos entre hosts y servidores. Lo mejor para sistemas portátiles, multiherramienta y multiejecución. Llamada de funciones: característica del proveedor donde el modelo selecciona una función declarada (esquema JSON), devuelve argumentos y se ejecuta su tiempo de ejecución. Lo mejor para integraciones de baja latencia y una sola aplicación. Herramientas OpenAPI: utilice la especificación OpenAPI (OAS) 3.1 como contrato para servicios HTTP; Las capas de agente/herramientas generan automáticamente herramientas invocables. Lo mejor para integraciones gobernadas de malla de servicios.
Tabla comparativa
Fortalezas y límites
MCP
Fortalezas: Descubrimiento estandarizado; servidores reutilizables; orquestación de múltiples herramientas; creciente soporte de host (por ejemplo, Semantic Kernel, Cursor; planes de integración de Windows). Límites: Requiere servidores en ejecución y una política de host (identidad, consentimiento, zona de pruebas). El host debe implementar el ciclo de vida y el enrutamiento de la sesión.
Llamada de función
Fortalezas: Gastos generales de integración más bajos; bucle de control rápido; Validación sencilla a través del esquema JSON. Límites: catálogos locales de aplicaciones; la portabilidad requiere una redefinición por proveedor; descubrimiento/gobernanza integrados limitados.
Herramientas OpenAPI
Fortalezas: Contratos maduros; esquemas de seguridad (OAuth2, claves) según las especificaciones; herramientas ricas (agentes de la OEA). Límites: OAS define contratos HTTP, no bucles de control agente; aún necesita un orquestador/host.
Seguridad y Gobernanza
MCP: aplique la política de host (servidores permitidos, consentimiento del usuario), alcances por herramienta y credenciales efímeras. La adopción de plataformas (por ejemplo, Windows) enfatiza el control del registro y las solicitudes de consentimiento. Llamada de funciones: valide argumentos producidos por modelos frente a esquemas; mantener listas de permitidos; registrar llamadas para auditoría. Herramientas OpenAPI: utilice esquemas de seguridad, puertas de enlace y validación basada en esquemas de la OEA; restringir los kits de herramientas que permiten solicitudes arbitrarias.
Señales del ecosistema (portabilidad/adopción)
Hosts/servidores MCP: compatibles con Microsoft Semantic Kernel (roles de host + servidor) y Cursor (directorio MCP, integración IDE); Microsoft señaló soporte a nivel de Windows. Llamada de funciones: ampliamente disponible en las principales API de LLM (los documentos de OpenAI se muestran aquí) con patrones similares (esquema, selección, resultados de herramientas). Herramientas OpenAPI: múltiples pilas de agentes generan automáticamente herramientas desde OAS (LangChain Python/JS).
Reglas de decisión (cuándo usar cuál)
Automatizaciones locales de aplicaciones con un puñado de acciones y objetivos de latencia ajustados → Llamadas a funciones. Mantenga las definiciones pequeñas, valídelas estrictamente y realice pruebas unitarias del bucle. Portabilidad entre tiempos de ejecución e integraciones compartidas (agentes, IDE, escritorios, backends) → MCP. Descubrimiento e invocación estandarizados entre hosts; reutilizar servidores en todos los productos. Conjuntos empresariales de servicios HTTP que necesitan contratos, esquemas de seguridad y gobernanza → Herramientas OpenAPI con un orquestador. Utilizar a la OEA como fuente de verdad; generar herramientas, hacer cumplir las puertas de enlace. Patrón híbrido (común): Mantenga la OEA para sus servicios; expóngalos a través de un servidor MCP para portabilidad o monte un subconjunto como llamadas de función para superficies de productos con latencia crítica.
Referencias:
MCP (Protocolo de contexto modelo)
Llamada de funciones (funciones de llamada de herramientas LLM)
OpenAPI (cadenas de herramientas especificaciones + LLM)
Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Maestría en Ciencias de Datos de la Universidad de Padua. Con una base sólida en análisis estadístico, aprendizaje automático e ingeniería de datos, Michal se destaca en transformar conjuntos de datos complejos en conocimientos prácticos.
🙌 Siga MARKTECHPOST: agréguenos como fuente preferida en Google.