Model Context Protocol (MCP)

IA / MCP

Definición

El Model Context Protocol es un estándar abierto que permite a los modelos de IA interactuar con herramientas y fuentes de datos externas a través de una interfaz unificada. Ofrece una forma estructurada para que los LLM llamen a funciones, accedan a API y recuperen información en tiempo real.

Cómo se relaciona con CrawlForge

MCP es la base de la arquitectura de CrawlForge. En lugar de crear integraciones personalizadas para cada plataforma de IA, CrawlForge expone sus 23 herramientas de web scraping a través del estándar MCP. Cualquier cliente de IA compatible con MCP —Claude, GPT o agentes personalizados— puede descubrir y usar estas herramientas de inmediato.

Esto significa que tus agentes de IA obtienen capacidades de web scraping con solo conectarse al MCP server de CrawlForge, sin necesidad de código personalizado ni wrappers de API. El protocolo gestiona automáticamente el descubrimiento de herramientas, la validación de parámetros y el formato de las respuestas.

Herramientas de CrawlForge relacionadas

Términos relacionados

MCP Server

Un MCP server es un servicio que expone herramientas y recursos a través del Model Context Protocol. Registra las funciones disponibles, gestiona las llamadas a herramientas entrantes de los clientes de IA y devuelve resultados estructurados.

MCP Client

Un MCP client es una aplicación o un modelo de IA que se conecta a los MCP servers para descubrir e invocar herramientas. Envía peticiones de llamada a herramientas y procesa las respuestas estructuradas que devuelve el servidor.

Uso de herramientas

El uso de herramientas es la capacidad de los modelos de IA de interactuar con herramientas, API y servicios externos para realizar tareas que van más allá de la generación de texto. Amplía las capacidades del modelo para incluir la navegación web, la ejecución de código, la recuperación de datos y mucho más.

Function Calling

El function calling es la capacidad de los modelos de lenguaje de invocar funciones o API externas durante una conversación. El modelo decide cuándo llamar a una función, genera los argumentos apropiados y procesa los resultados devueltos.