Si su servidor MCP tiene docenas de herramientas, probablemente esté mal construido. Necesita herramientas que sean específicas y claras para cada caso de uso, pero tampoco puede tener demasiadas. Esto crea una compensación casi imposible que la mayoría de las empresas no saben cómo resolver. Es por eso que entrevisté a mi amigo Alex Rattray (@RattrayAlex), fundador y director ejecutivo de @StainlessAPI. Stainless crea API, SDK y servidores MCP para empresas como @OpenAI y @AnthropicAI. Alex ha pasado años dominando cómo hacer que el software se comunique con el software, y vino al programa para compartir lo que sabe. Lo tuve en AI & I de @every para hablar sobre MCP y el futuro de la Internet nativa de IA. Nos adentramos en: • Diseñar servidores MCP para que sean ágiles y precisos. Las mejores prácticas de Alex para construir servidores MCP confiables comienzan con mantener el conjunto de herramientas pequeño, dando a cada herramienta un nombre y una descripción precisos, y minimizando las entradas y salidas que el modelo tiene que manejar. En Stainless, también suelen agregar un filtro JSON en la parte superior para eliminar datos innecesarios. • Haga que las API complejas sean manejables con el modo dinámico. Para resolver el problema de cómo una IA descubre qué herramienta usar en API más grandes, Stainless cambia al "modo dinámico", donde el modelo obtiene solo tres herramientas: enumerar los puntos finales, elegir uno y aprender sobre él, y luego ejecutarlo. • Servidores MCP como copilotos de negocios. En Stainless, Alex usa servidores MCP para conectar herramientas como @NotionHQ y @HubSpot, por lo que puede hacer preguntas como: "¿Qué clientes se registraron la semana pasada?" El sistema consulta varias bases de datos y devuelve un resumen que, de otro modo, habría requerido múltiples inicios de sesión y búsquedas. • Crea un "cerebro" para tu empresa con Claude Code. Alex construyó un cerebro empresarial compartido en Stainless manteniendo Claude Code ejecutándose 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 en el SDK de una API, lo ejecuta en un servidor y verifica los documentos cuando se atasca. Esta es una visita obligada para cualquiera que quiera comprender MCP y aprender a usarlos como una ventaja competitiva. ¡Mira a continuación! Marcas de tiempo: 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 hacer bien: 00:10:53 Principios de diseño para servidores MCP fiables: 00:20:07 Escalado de servidores MCP para API grandes: 00:23:50...