Autor: Team CX

 Los servidores MCP (Model Context Protocol) permiten que agentes de lenguaje natural interactúen directamente con herramientas clave de infraestructura, automatización y monitoreo.

Esto habilita flujos de trabajo más inteligentes, donde la IA no solo te sugiere… también actúa.

💡 Algunos servidores MCP que ya podés usar hoy mismo:

🔷 AWS MCP: controlá servicios de Amazon Web Services desde un agente → https://github.com/awslabs/mcp
💬 Slack MCP: automatizá comunicación, canales y mensajes → https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack
☁️ Azure MCP: gestión de proyectos, repos, pipelines y work items →https://github.com/Azure/azure-mcp
🐙 GitHub MCP: inspección y navegación de código en GitHub →https://github.com/github/github-mcp-server
🦊 GitLab MCP: integración completa con tus proyectos GitLab →https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gitlab
🐳 Docker MCP: administrá contenedores con comandos naturales →https://github.com/docker/mcp-servers
📊 Grafana MCP: obtené visualizaciones, dashboards y alertas →https://github.com/grafana/mcp-grafana
☸️ Kubernetes MCP: operá tu clúster con lenguaje natural → https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes 

📌 Cada uno de estos servidores hace posible que herramientas como GitHub, Copilot o agentes personalizados ejecuten tareas concretas en tu entorno de DevOps.

¿La IA como copiloto? Sí.
¿La IA como ingeniero-asistente ejecutando tareas reales? También. Y ya está ocurriendo.

Te invito a conocer MCP Alexandría 👉 https://mcpalexandria.com/es

Allí vas a encontrar todo el ecosistema MCP organizado y estandarizado, con el objetivo de conectar a los desarrolladores con conocimiento contextualizado, reutilizable e interoperable, con el propósito de construir una base sólida para una inteligencia verdaderamente conectada.

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LangChain presentó su nuevo constructor de agentes de IA open source, una herramienta que permite a desarrolladores crear, personalizar y ejecutar agentes inteligentes directamente en sus entornos locales, sin depender de plataformas cerradas o servicios en la nube.

Este constructor está basado en YAML y permite definir agentes paso a paso, conectarlos con herramientas como navegadores, APIs o entornos de ejecución, y luego probarlos con ejemplos concretos.

Aunque es accesible para quienes ya trabajan con IA, requiere conocimientos técnicos avanzados para dominarlo: desde familiaridad con LLMs hasta configuración de entornos locales y herramientas externas.

Es un gran avance hacia la creación de sistemas de IA más transparentes, auditables y adaptables, especialmente útil para desarrolladores y equipos que necesitan control total sobre sus soluciones.

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https://www.thestack.technology/langchains-open-source-ai-agent-builder-is-accessible-but-advanced

MiMo 7B es el nuevo modelo de lenguaje creado por Xiaomi, con 7.000 millones de parámetros, diseñado para competir directamente con los grandes como ChatGPT, Gemini y Claude. Lo más destacado: su enfoque en el razonamiento lógico y matemático, donde ya ha superado a varios modelos de mayor tamaño en benchmarks clave.

📊 Este modelo no es solo una prueba de laboratorio. Xiaomi planea integrar MiMo en su ecosistema de productos: teléfonos inteligentes, dispositivos del hogar, tabletas y hasta su flamante línea de autos eléctricos. ¿El objetivo? Dejar de depender de Google y construir una experiencia de usuario totalmente autónoma, con tecnología 100% propia.

🧠 A diferencia de otros actores del mercado, Xiaomi ha optado por el código abierto, poniendo a disposición de la comunidad su modelo a través de plataformas como Hugging Face, fomentando el desarrollo colaborativo. Además, la empresa ha desarrollado variantes optimizadas para tareas específicas, desde la generación de texto hasta la traducción automática y la escritura de código.

🌐 Este paso marca un hito en la estrategia global de Xiaomi, que busca posicionarse no solo como un fabricante de hardware, sino como un jugador clave en el futuro de la IA generativa.

🔍 Con MiMo, Xiaomi no solo responde a una tendencia tecnológica, sino que redefine su modelo de negocio, apostando por la innovación abierta y la autosuficiencia digital.

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https://www.iproup.com/innovacion/55774-xiaomi-anuncio-el-lanzamiento-de-su-propia-inteligencia-artificial?utm_source=chatgpt.com

Amazon ha presentado oficialmente Nova Premier, el modelo de inteligencia artificial más potente de su familia Nova. Diseñado para afrontar tareas complejas, se destaca por su capacidad multimodal, lo que le permite procesar texto, imágenes y vídeos con un nivel de comprensión profundo y contextual.

Uno de los aspectos más sobresalientes de este modelo es su capacidad para manejar hasta un millón de tokens, permitiéndole analizar documentos extensos, sesiones prolongadas o flujos de información de alta densidad con precisión y coherencia.

Además,  no solo es un modelo de alto rendimiento, sino que también actúa como modelo docente: puede transferir conocimientos a versiones más ligeras de la misma familia —como Nova Pro, Micro y Lite— a través de procesos de destilación, optimizando así su implementación en entornos con recursos limitados.

En pruebas internas, Nova Premier logró posicionarse como el mejor en 17 benchmarks clave, superando a modelos anteriores tanto en razonamiento como en generación de contenido. Todo esto con un fuerte enfoque en la seguridad y el uso responsable, gracias a controles integrados que reducen riesgos en aplicaciones reales.

La disponibilidad de Nova Premier a través de Amazon Bedrock, la plataforma de servicios de IA de Amazon Web Services (AWS), refuerza la apuesta de la compañía por democratizar el acceso a herramientas avanzadas de IA y competir directamente con líderes como OpenAI, Google y Anthropic.

Este lanzamiento marca un nuevo hito en la carrera tecnológica por desarrollar modelos cada vez más potentes, eficientes y seguros.

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https://www.eleconomista.es/tecnologia/noticias/13343383/05/25/amazon-presenta-su-nuevo-modelo-de-inteligencia-artificial-nova-premier-mas-capaz-a-la-hora-de-ejecutar-tareas-complejas-procesa-imagenes-y-videos.html

Meta ha lanzado oficialmente su asistente de inteligencia artificial, Meta AI, como una aplicación independiente. Esta nueva app, impulsada por el modelo de lenguaje Llama 4, ofrece una experiencia más personalizada y conversacional, destacándose por sus avanzadas capacidades de interacción por voz y un enfoque social innovador .

Entre las características más destacadas se encuentran:

🗣️ Interacción por voz en tiempo real  ️: Gracias a la tecnología de voz dúplex, los usuarios pueden mantener conversaciones más naturales y fluidas con la IA .

🔍 Feed “Discover”: Un espacio donde los usuarios pueden explorar y compartir casos de uso de la IA, fomentando una comunidad activa y colaborativa .

📊 Personalización basada en datos de usuario : Al vincular cuentas de Facebook e Instagram, la app ofrece respuestas más relevantes y adaptadas a las preferencias individuales .

🕶️Compatibilidad con dispositivos de realidad aumentada: La aplicación también se integra con las gafas Ray-Ban Meta, reemplazando a la anterior app Meta View y ofreciendo funciones como reconocimiento de objetos y traducción en tiempo real .

Actualmente, la aplicación está disponible en Estados Unidos, Canadá, Australia y Nueva Zelanda, con planes de expansión a otras regiones en el futuro .

Este lanzamiento posiciona a Meta AI como un competidor directo de otros asistentes de IA como ChatGPT y Gemini, ofreciendo una experiencia más inmersiva y centrada en el usuario.

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https://es.wired.com/articulos/meta-ai-aterriza-como-una-aplicacion-independiente-con-capacidades-avanzadas-de-voz

Alibaba ha anunciado el lanzamiento de Qwen 3, una ambiciosa y avanzada familia de modelos de inteligencia artificial que abarca desde versiones ligeras hasta un modelo Mixture of Experts (MoE) con 235 mil millones de parámetros. Este desarrollo está disponible bajo una licencia Apache 2.0, lo que refuerza el compromiso de la compañía con la innovación abierta y colaborativa. 

Qwen 3 se distingue por su enfoque en el razonamiento híbrido, una capacidad que le permite alternar dinámicamente entre procesos de pensamiento profundo y respuestas rápidas, según el contexto y la complejidad de cada solicitud. Entrenado con 36 billones de tokens en 119 idiomas, este modelo demuestra un alcance lingüístico y cultural verdaderamente global. 

📌 Características destacadas:

🏆Resultados de referencia que superan a modelos líderes como o3-mini y Gemini 2.5 Pro
🧮💻 Gestión de tareas complejas: matemáticas avanzadas, programación y entradas de hasta 128.000 tokens
🔄⚙️Arquitectura eficiente con modelos livianos y razonamiento dinámico

Este lanzamiento constituye un punto de inflexión en el desarrollo de la inteligencia artificial. Qwen 3 demuestra que los modelos abiertos y accesibles pueden competir al más alto nivel con soluciones propietarias, estableciendo nuevos estándares en velocidad, razonamiento y escalabilidad. 

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https://www.bloomberglinea.com/negocios/alibaba-presenta-su-ultimo-modelo-insignia-de-ia-que-busca-rivalizar-con-deepseek

El protocolo que conecta agentes de IA.

Google presentó Agent2Agent (A2A), un protocolo abierto diseñado para que los agentes de inteligencia artificial (IA) intercambien información y coordinen acciones, incluso si fueron desarrollados por diferentes empresas o tecnologías.

A diferencia de los sistemas de automatización tradicionales, estos agentes son capaces de adaptarse dinámicamente y tomar decisiones de forma autónoma. Con A2A, operan bajo un modelo cliente-remoto, utilizando tarjetas de agente en formato JSON que describen sus capacidades, lo que facilita la búsqueda y colaboración con el agente ideal. La comunicación es en tiempo real y puede incluir desde datos y respuestas hasta interfaces como formularios o vídeos.

Este protocolo fue desarrollado en colaboración con más de 50 socios tecnológicos, incluyendo Atlassian, Salesforce, SAP y ServiceNow, con el objetivo de automatizar flujos de trabajo complejos y fomentar nuevos niveles de eficiencia e innovación.

Por ejemplo, en un proceso de reclutamiento, un agente podría identificar candidatos calificados, mientras que otro organizaría las entrevistas y un tercero realizaría las verificaciones de referencias, todo de manera transparente y automatizada.

Según Google:
“Este esfuerzo de colaboración refleja una visión compartida de un futuro donde los agentes de IA, independientemente de sus tecnologías subyacentes, podrán colaborar de manera transparente para automatizar flujos de trabajo empresariales complejos y alcanzar niveles de eficiencia e innovación sin precedentes. Creemos que esta interoperabilidad universal es esencial para realizar plenamente el potencial de los agentes de IA colaborativos.”

Actualmente, A2A está disponible en acceso anticipado, y su lanzamiento oficial está previsto para finales de 2025.

🌐 Un paso clave hacia un futuro donde las IAs trabajen juntas, sin importar su origen.

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https://es.wired.com/articulos/google-lanza-agent2agent-un-protocolo-para-que-los-agentes-de-ia-se-comuniquen-entre-si

OpenAI ha presentado sus nuevos modelos O3 y O4, marcando un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos combinan capacidades de procesamiento de texto  e imágenes , permitiendo un razonamiento más preciso y respuestas más naturales. La capacidad de comprender el contenido visual y utilizarlo en el razonamiento representa una mejora sustancial respecto a versiones anteriores.

Según OpenAI, tanto O3 como O4-mini están diseñados para tomar decisiones reflexivas, razonando sobre cuándo y cómo utilizar herramientas para producir respuestas detalladas y consideradas, generalmente en menos de un minuto . Esta capacidad de razonamiento autónomo es un paso clave hacia una IA más adaptativa y eficiente.

🔍 El modelo O3 se destaca como el más avanzado, optimizado para áreas como programación, matemáticas, percepción visual y ciencias. Comete un 20% menos de errores que su predecesor O1, traduciéndose en mayor velocidad  y confiabilidad. Ideal para tareas que requieren análisis profundo, resolución de problemas complejos y capacidades multimodales.

⚙️ O4-mini, por su parte, está optimizado para tareas de razonamiento rápidas, como resolver problemas matemáticos  o interpretar imágenes simples. Aunque es menos potente que O3, ofrece límites de uso más altos, ideal para empresas o desarrolladores con alto volumen de consultas y necesidad de eficiencia .

💬 Ambos modelos mejoran la experiencia del usuario con respuestas más naturales, conversacionales y adaptadas al contexto. Además, permiten manipular imágenes en tiempo real: girarlas , ampliarlas 🔍, editarlas  y analizarlas para generar respuestas más precisas. Esto abre nuevas posibilidades en áreas como el análisis de datos visuales y la creación de contenido interactivo .

https://www.entrepreneur.com/es/noticias/openai-lanza-o3-y-o4-mini-dos-modelos-de-ia-que-razonan/490221

El Agent Development Kit es un conjunto de herramientas de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes de inteligencia artificial. Además, ofrece un catálogo de agentes listos para usar en su plataforma de computación en la nube.

Con esta propuesta, Google promete que los desarrolladores podrán construir un agente de IA en menos de 100 líneas de código, orquestar sistemas de agentes y establecer barreras de seguridad personalizadas para cada uno.

ADK se gestiona a través de Vertex AI Model Garden —que incluye los modelos Gemini—, pero también es compatible con un amplio ecosistema de modelos a través de LiteLLM. Esto permite a los desarrolladores acceder fácilmente a modelos de Anthropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs y otros, sin necesidad de modificar la lógica principal.

El kit admite el uso de herramientas prediseñadas, bibliotecas externas como LangChain o LlamaIndex, e incluso agentes que actúan como herramientas dentro de sistemas de orquestación basados en grafos, como LangGraph y CrewAI.

Ya está disponible en: 

📚 Documentación: https://google.github.io/adk-docs/
👨‍💻 GitHub: https://github.com/google/adk-python

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https://www.infoq.com/news/2025/04/agent-development-kit