Si tu servidor MCP tiene docenas de herramientas, probablemente esté mal construido. Necesitas herramientas que sean específicas y claras para cada caso de uso, pero tampoco puedes tener demasiadas. Esto crea un compromiso casi imposible que la mayoría de las empresas no sabe cómo resolver. Por eso entrevisté a mi amigo Alex Rattray (@RattrayAlex), el fundador y CEO de @StainlessAPI. Stainless construye APIs, SDKs y servidores MCP para empresas como @OpenAI y @AnthropicAI. Alex ha pasado años dominando cómo hacer que el software hable con el software, y vino al programa para compartir lo que sabe. Lo tuve en @every’s AI & I para hablar sobre MCP y el futuro de internet nativo de IA. Hablamos sobre: • Diseñar servidores MCP para que sean ágiles y precisos. Las mejores prácticas de Alex para construir servidores MCP fiables comienzan por mantener el conjunto de herramientas pequeño, dando a cada herramienta un nombre y descripción precisos, y minimizando las entradas y salidas que el modelo tiene que manejar. En Stainless, también suelen añadir un filtro JSON por encima para eliminar datos innecesarios. • Hacer que las APIs complejas sean manejables con modo dinámico. Para resolver el problema de cómo una IA determina qué herramienta usar en APIs más grandes, Stainless cambia a "modo dinámico", donde el modelo solo recibe tres herramientas: listar los endpoints, elegir uno y aprender sobre él, y luego ejecutarlo. • Servidores MCP como copilotos de negocio. En Stainless, Alex utiliza servidores MCP para conectar herramientas como @NotionHQ y @HubSpot, para que pueda hacer preguntas como: "¿Qué clientes se registraron la semana pasada?" El sistema consulta múltiples bases de datos y devuelve un resumen que de otro modo habría requerido múltiples inicios de sesión y búsquedas. • Crear un "cerebro" para tu empresa con Claude Code. Alex construyó un cerebro compartido en la empresa en Stainless manteniendo Claude Code funcionando en su sistema y pidiéndole que guardara entradas útiles, como comentarios de clientes y consultas SQL, en GitHub. Con el tiempo, esto crea un archivo curado que su equipo puede consultar fácilmente. • El futuro de MCP es la ejecución de código. En lugar de dar a los modelos cientos de herramientas, Alex cree que la configuración más poderosa será una herramienta simple de ejecución de código y una herramienta de búsqueda de documentos. La IA escribe código contra el SDK de una API, lo ejecuta en un servidor y consulta la documentación cuando se queda atascada. Esto es un imperdible para cualquiera que quiera entender MCP y aprender cómo usarlos como una ventaja competitiva. ¡Mira abajo! Tiempos: Introducción: 00:01:14 Por qué a Alex le gusta correr descalzo: 00:02:54 APIs y MCP, los conectores de la nueva internet: 00:05:09 Por qué los servidores MCP son difíciles de acertar: 00:10:53 Principios de diseño para servidores MCP fiables: 00:20:07 Escalando servidores MCP para APIs grandes: 00:23:50...