MCP vs RAG vs Agentes IA: qué son, diferencias y cuándo usar cada uno

MCP, RAG y Agentes IA son tres enfoques que aparecen cada vez más al hablar de sistemas con IA. Cada uno resuelve problemas distintos, pero la frontera entre ellos no siempre está clara. En este artículo explicamos qué es cada uno, en qué se diferencian, qué casos de uso cubren y qué herramientas puedes usar para construirlos.

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¿Qué es RAG (Retrieval Augmented Generation)?

RAG consiste en enriquecer el prompt de un modelo de lenguaje con información externa que se recupera de una base de datos o documentos. El flujo es: pregunta del usuario → búsqueda en fuentes (vectoriales, SQL, etc.) → documentos recuperados → prompt ampliado → respuesta del modelo.

En resumen: el modelo no memoriza toda la información; la busca en tiempo real y la usa para responder.

Casos de uso típicos:

• Asistentes sobre documentación interna (manuales, políticas, FAQs)
• Chatbots con conocimiento de producto o catálogo
• Sistemas de respuesta basados en documentos legales o médicos
• Búsqueda semántica combinada con generación de texto

Herramientas y ejemplos:

• LangChain y LlamaIndex: frameworks para encadenar retrieval + generación
• Pinecone, Weaviate, Chroma: bases de datos vectoriales para embeddings
• OpenAI Embeddings + pgvector (PostgreSQL): stack sencillo para RAG
• Vercel AI SDK con providers que soportan RAG
• Dust.tt, Stack AI: plataformas low-code para pipelines RAG

Ejemplo: Un chatbot de soporte que responde preguntas sobre tu documentación. Cada pregunta dispara una búsqueda en tu base de vectores; los fragmentos relevantes se inyectan en el prompt y el modelo genera la respuesta.

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¿Qué es MCP (Model Context Protocol)?

MCP es un protocolo abierto (impulsado por Anthropic) que define cómo las aplicaciones exponen recursos y herramientas a los modelos de IA. Permite que un LLM acceda a bases de datos, APIs, archivos o herramientas externas de forma estándar, sin que cada fabricante invente su propio esquema.

En resumen: MCP es el “conector” que permite que un modelo use datos y acciones del mundo real de forma homogénea.

Casos de uso típicos:

• Integrar herramientas (Slack, Notion, bases de datos) en asistentes como Claude
• Dar acceso a datos en vivo (CRM, ERP, analytics) sin hardcodear cada integración
• Construir IDEs o editores donde la IA puede leer/escribir archivos, ejecutar comandos
• Crear ecosistemas de “servidores MCP” reutilizables

Herramientas y ejemplos:

• Anthropic Claude con soporte MCP nativo (Desktop, API)
• Servidores MCP oficiales: filesystem, GitHub, Slack, SQLite, etc.
• Cursor IDE: usa MCP para que la IA acceda a tu código, docs y herramientas
• Crear tu propio servidor MCP con el SDK en Python o TypeScript
• MCP Hub / comunidad: catálogo de servidores MCP de terceros

Ejemplo: En Cursor, un servidor MCP de “PostgreSQL” permite que la IA consulte tu base de datos directamente. Tú defines el servidor; la IA usa la interfaz estándar sin saber los detalles internos.

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¿Qué son los Agentes IA?

Un Agente IA es un sistema que toma decisiones y ejecuta pasos de forma autónoma para alcanzar un objetivo. No solo responde con texto: planifica, usa herramientas, revisa resultados y puede iterar hasta completar la tarea.

En resumen: el agente razona (a menudo con un LLM), actúa (llamando APIs, bases de datos, código) y ajusta su plan según los resultados.

Casos de uso típicos:

• Automatización de workflows: resumir emails, clasificar tickets, generar informes
• Asistentes que reservan, comparan precios o realizan trámites
• Agentes de investigación que consultan varias fuentes y sintetizan
• Coding agents que escriben, prueban y corrigen código de forma iterativa

Herramientas y ejemplos:

• AutoGPT, BabyAGI: agentes que planifican y ejecutan tareas
• LangGraph: framework para definir flujos de agentes con estados y ciclos
• CrewAI: orquestación de agentes con roles y tareas
• OpenAI Assistants API: asistentes con herramientas y ejecución de código
• Anthropic Claude con tool use: base para construir agentes
• n8n, Make: automatización visual que puede incluir pasos con IA

Ejemplo: Un agente que “prepara el informe semanal”: consulta analytics, Slack y el CRM, extrae métricas, genera un borrador y lo envía por email. Todo de forma autónoma siguiendo un objetivo definido.

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Diferencias clave

Aspecto	RAG	MCP	Agentes IA
Función principal	Recuperar contexto y generar respuestas	Exponer herramientas y datos al modelo	Planificar y ejecutar tareas de forma autónoma
Autonomía	Baja: sigue un flujo fijo (buscar → generar)	Nula: es un protocolo, no un actor	Alta: decide pasos y herramientas
Qué aporta	Conocimiento actualizado sin fine-tuning	Estándar de integración con el exterior	Automatización y razonamiento multi-paso
Complejidad	Media	Depende del servidor	Alta
Se complementan	RAG puede alimentar a un agente	MCP puede dar herramientas a un agente	Los agentes pueden usar RAG y MCP

¿Se pueden combinar? Sí. Un agente puede usar RAG para recuperar contexto y MCP para acceder a herramientas. RAG y MCP son bloques de construcción; los agentes son arquitecturas que pueden integrarlos.

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¿Cuándo usar cada uno?

• RAG: Cuando necesitas que la IA responda con información que no está en su entrenamiento (documentos propios, bases de conocimiento, datos recientes).
• MCP: Cuando quieres que la IA use herramientas, APIs o datos externos de forma estándar y reutilizable, sin diseñar integraciones ad hoc.
• Agentes IA: Cuando la tarea requiere varios pasos, toma de decisiones o automatización que va más allá de una única pregunta-respuesta.

En la práctica, muchos sistemas combinan RAG + herramientas (tipo MCP) dentro de un agente que orquesta todo.

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Resumen visual

RAG:     Usuario → [Buscar en docs] → [Inyectar en prompt] → Modelo → Respuesta

MCP:     Modelo ←→ [Protocolo] ←→ Servidor (DB, API, archivos, etc.)

Agente:  Objetivo → [Planificar] → [Ejecutar herramienta 1] → [Evaluar] → [Ejecutar herramienta 2] → ... → Resultado

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