El Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.
¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?
- Servidores de MCP locales
- Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre los servicios en el mismo dispositivo.
- Servidores de MCP remotos
- Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.
¿Qué sigue?
- Obtén información para usar el servidor de MCP local de Knowledge Catalog.
- Obtén información para usar el servidor de MCP remoto de Knowledge Catalog.