Seleccionar la capa de abstracción correcta no es un problema nuevo en el desarrollo de software. Es común encontrar equipos reestructurando experimentos para hallar el balance adecuado entre ser lo suficientemente abstractos como para consolidar toda la duplicación que pertenece junta, y pasarse de rosca, obligando a los usuarios a saltar por aros para usar tu MiddlewareManagerAbstractFactoryProvider demasiado abstracto. Existen libros enteros y cursos universitarios sobre exactamente este problema: ¿qué nivel de abstracción es suficiente?
Hoy tenemos un análogo similar en el espacio de cómo ayudamos a nuestros agentes de IA a ejecutar tareas. ¿Necesitamos un MCP para esa capacidad? ¿Una skill? ¿Funcionará una simple herramienta CLI? La respuesta depende de algunas preguntas clave.
Nota: Para más contexto, revisa la charla de Nikita Kothari en la AIE World’s Fair: “MCPs, CLIs, and Skills: Choosing the Right Tooling Layer for Agentic Development.”
Todos los MCPs: El Enfoque Super-Agente
Una opción sería cargar todos los MCP posibles a los que podrías necesitar acceso al iniciar. Esto tiene el beneficio de la descubribilidad: si no estás seguro de lo que el agente necesitará hacer y quieres que opere lo más autónomo posible, dar acceso a todas esas descripciones de herramientas le permite ser flexible y combinar fuentes según sea necesario. También le permite ramificarse y paralelizar, recolectando datos de múltiples fuentes simultáneamente.
Sin embargo, hay una trampa sutil aquí: los esquemas de los servidores MCP pueden devorar tu ventana de contexto. Nikita menciona cifras donde los esquemas MCP de 55 herramientas de cinco servidores MCP pueden ocupar alrededor de 16,500 tokens que viven constantemente en tu contexto.
Skills y CLIs: El Enfoque del Desarrollador
Este es el extremo opuesto del espectro: hacer que tu agente conozca las skills que necesita y usarlas para instruirlo sobre qué herramientas CLI usar y cómo. En términos de contexto y velocidad, las herramientas CLI tienen una enorme ventaja sobre las herramientas MCP. No hay llamada de red extra al servidor MCP, consumen casi cero contexto, y la salida de una herramienta CLI es razonablemente predecible. Además, si el agente se ejecuta localmente, te beneficias de conocer su entorno y poder intervenir si algo se atasca.
La desventaja aquí es la seguridad. Las herramientas CLI son uno de los riesgos más altos para un agente porque, por definición, si puede acceder a una CLI, puede acceder al shell mismo. No es un riesgo inmanejable: con un sandboxing cuidadoso y atención a los permisos, se puede gestionar. También debes ser consciente de los problemas de credenciales que puedes estar asumiendo: qué archivos de credenciales tiene acceso el agente y si los roles de esas credenciales son apropiados para sus acciones.
¿Por Qué No Ambos?: El Enfoque Híbrido
Si tienes suficientes servidores MCP y herramientas que están consumiendo demasiado contexto, puedes combinar ambos enfoques: agrupar el uso de tus herramientas MCP en skills para evitar la inflación de tokens. Los clientes modernos no necesariamente incluyen todo el esquema en el contexto si es demasiado grande. Hacen una mezcla de caché y compactación/indexación para inyectar solo lo mínimo indispensable y luego cargan el esquema real de la herramienta según se necesite.
Si envuelves tu proceso en una skill que describe exactamente qué herramientas necesita y cómo usarlas, tu cliente puede desempaquetar solo los esquemas de esas herramientas más completamente, ahorrándote contexto y tiempo de carga. Esta suele ser la mejor opción si vale la pena el pequeño trabajo extra de configuración.
Depende
¿Entonces cuál deberías elegir? Empezamos con una pregunta clásica de ciencias de la computación y terminamos con una respuesta igualmente clásica: depende. Depende del entorno, del tipo de tareas que intentas lograr, de si existen herramientas CLI para la funcionalidad que necesitas, y de cuáles son tus requisitos organizacionales de autenticación y gobernanza.
Los MCP son definitivamente más seguros y gobernables. Las CLI son definitivamente más rápidas y confiables. La respuesta probablemente esté en algún punto intermedio para tu caso de uso. La conclusión principal aquí puede ser que la capacidad de escribir y mantener Skills de alta calidad es una ventaja enorme.
¿Quieres profundizar en este tema? El blog de Firecrawl tiene un análisis mucho más completo sobre las diferencias, beneficios y desventajas de cada enfoque.
Sigue explorando estos temas en el blog de DojoFullStack, donde compartimos contenido práctico sobre desarrollo de software, agentes de IA y automatización para la comunidad LATAM.