Project Bob, MCP y el futuro del desarrollo Agentic

Durante los últimos años, los asistentes de desarrollo han evolucionado desde simples herramientas de autocompletado hasta sistemas capaces de generar código completo a partir de instrucciones en lenguaje natural.

Sin embargo, el verdadero cambio no está únicamente en generar código más rápido.

El cambio más profundo ocurre cuando la inteligencia artificial deja de limitarse al código y comienza a interactuar con herramientas, datos y sistemas reales dentro del entorno empresarial.

Ahí es donde entran conceptos como Model Context Protocol (MCP) y el desarrollo agentic.

Bob y su Model Context Protocol (MCP)
Fig 1. Bob y su Model Context Protocol (MCP).

De copilots a agentes

La evolución de la IA en desarrollo ha pasado por varias etapas:

1. Autocompletado

Herramientas que sugerían fragmentos de código y completaban líneas.

2. Copilots

Herramientas capaces de generar funciones completas, explicar código y proponer refactorizaciones.

3. Agentes de desarrollo

Sistemas que pueden:

  • analizar repositorios completos
  • ejecutar herramientas
  • interactuar con APIs
  • consultar bases de datos
  • automatizar flujos de trabajo

Aquí es donde aparece Project Bob.

Evolución del desarrollo con IA
Fig 1. Evolución del desarrollo con IA.

El problema del contexto

Los modelos de lenguaje pueden generar código excelente, pero sin acceso al entorno real del proyecto su capacidad sigue siendo limitada. Por ejemplo, normalmente no pueden:

  • Consultar datos reales.
  • Interactuar con sistemas internos.
  • Descubrir funcionalidades existentes.
  • Ejecutar herramientas del ecosistema empresarial.

Aquí aparece Model Context Protocol.

¿Qué es MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar que permite que los agentes de IA interactúen con herramientas externas. Esto permite acceder a capacidades como:

  • APIs empresariales.
  • Bases de datos.
  • Herramientas internas.
  • Servicios cloud.
  • Sistemas legacy.

MCP convierte a los modelos de lenguaje en consumidores de herramientas dentro de un ecosistema digital, lo que les permite integrarse en un ecosistema digital y acceder a una amplia variedad de capacidades.

Arquitectura MCP

Una arquitectura típica incluye tres componentes principales:

El agente

En este caso Project Bob.

El servidor MCP

Expone herramientas que el agente puede utilizar.

Las herramientas

Representan capacidades concretas.

Ejemplo:

GET_CUSTOMER_PRICING  
GET_ORDER_HISTORY  
CALCULATE_DISCOUNT

Las herramientas suelen devolver información estructurada en JSON.

MCP y sistemas legacy

Uno de los aspectos más interesantes de MCP es la integración con sistemas existentes. Muchas organizaciones poseen lógica crítica en:

  • RPG.
  • COBOL.
  • Java legacy.
  • PL/SQL.
  • C#.
  • IBM i.

Reescribir estos sistemas es costoso. Con MCP podemos exponer esa lógica como herramientas consumibles por agentes.

Por ejemplo:

GET_CUSTOMER_PRICING

Esto permite reutilizar lógica empresarial existente dentro de arquitecturas AI‑First.

Arquitectura agentic

Cuando combinamos agentes con herramientas aparece una arquitectura agentic. Conceptualmente:

Developer
   │
   ▼
AI Agent (Project Bob)
   │
   ▼
MCP Layer
   │
   ├ API Tools
   ├ Database Tools
   ├ Legacy Tools
   ├ Cloud Services
   │
   ▼
Enterprise Systems

Estos sistemas pueden incluir:

  • IBM i
  • bases de datos
  • APIs
  • cloud services
  • plataformas internas

Qué cambia para los desarrolladores

El rol del desarrollador evoluciona. Antes:

  • Escribir código.
  • Crear servicios.
  • Integrar APIs.

Ahora:

  • Diseñar herramientas.
  • Definir capacidades reutilizables.
  • Gobernar interacciones entre agentes.
  • Construir ecosistemas de automatización inteligente.

AI‑First Development en acción

Project Bob permite:

  • Analizar sistemas.
  • Generar código.
  • Aplicar reglas de ingeniería.
  • Colaborar en diseño técnico.

MCP permite:

  • Conectar IA con herramientas reales.
  • Integrar sistemas empresariales.
  • Crear arquitecturas agentic.

La combinación de ambos habilita AI‑First Development en entornos empresariales reales.

Reflexión final

El futuro del desarrollo probablemente no estará definido solo por lenguajes o frameworks. Estará definido por cómo interactúan desarrolladores, agentes y herramientas dentro de un mismo ecosistema. Project Bob representa una señal clara de esa dirección. No porque escriba código automáticamente. Sino porque nos obliga a empezar a pensar el desarrollo de software de una forma diferente.

No se trata solo de modernizar el código. Se trata de modernizar la forma en que pensamos y trabajamos.