Caso técnico · MCP Tradus
Una capa semántica segura para consultar la operación real
Herramientas con lenguaje de negocio, validación y control de alcance para usar IA sobre datos internos sin abrir un SQL libre disfrazado.
Problema
Los analistas necesitaban consultar información operacional mediante lenguaje natural sin otorgar acceso SQL arbitrario ni exponer credenciales de producción.
Restricciones
- Base de datos existente con esquema propio
- Permisos granulares por usuario y dominio
- Auditoría completa de cada consulta
- Riesgo de alucinaciones del LLM
- Latencia aceptable para consultas interactivas
Arquitectura
Capa de presentación
Capa de gobierno
Capa semántica
Capa de dominio
Capa de datos
Decisiones de arquitectura
¿Por qué semantic tools en lugar de Text-to-SQL?
Porque el contrato es explícito, validable, auditable y puede restringirse por dominio. Un SQL libre generado por LLM no ofrece garantías de alcance ni seguridad.
¿Por qué MCP?
Porque separa la interfaz conversacional de las capacidades reales del sistema. Cualquier cliente MCP puede conectarse sin conocer la implementación interna.
¿Por qué TypeScript?
Por la seguridad de tipos en los contratos de herramientas, validación en tiempo de compilación y ecosistema maduro de MCP.
Riesgos y modos de fallo
- Parámetros inválidos en tool call
- Llamadas no autorizadas a dominios restringidos
- Falta de contexto para responder con precisión
- APIs internas caídas durante la consulta
- Respuestas lentas por consultas pesadas
- Entidades inexistentes referenciadas por el LLM
Qué construí
- Arquitectura del MCP server
- Definición de schemas semánticos
- Sistema de autorización por dominio
- Capa de validación de parámetros
- Logging y auditoría completa
- Tests de integración
- Despliegue con Docker
Stack
¿Buscas alguien que piense así?