IA y datos
Agentes de IA que hacen trabajo real, con seguridad, sobre sus sistemas.
Los agentes resultan útiles cuando pueden leer sus datos y actuar en sus herramientas, y peligrosos cuando pueden hacerlo sin límites. Construimos servidores MCP y flujos de agentes con permisos acotados, aprobación humana para acciones de riesgo y un rastro de auditoría de cada paso.
- Agentes de IA y servidores MCP
- 4–12 semanas
Cuándo llamarnos
¿Le suena familiar?
- 01
Quiere que asistentes de IA como Claude o ChatGPT trabajen con sus sistemas internos.
- 02
Un proceso repetitivo de varios pasos podría gestionarlo un agente con visto bueno humano.
- 03
Su piloto de agente funciona en las demos, pero nadie confía en él en producción.
Cómo lo aborda Tulmira
Nuestro enfoque, paso a paso
- 1
Mapear el flujo de trabajo
Identificamos qué pasos puede dar un agente por sí solo, cuáles necesitan aprobación y cuáles deben seguir siendo humanos.
- 2
Diseñar las herramientas
Servidores MCP que exponen sus datos y acciones con descripciones de herramientas claras, permisos estrechos y OAuth 2.1.
- 3
Añadir barreras de protección
Validación de entradas, límites de acciones, pasos de aprobación y un registro de auditoría completo de cada llamada a herramienta que hace el agente.
- 4
Evaluar y operar
Pruebas de escenarios antes del lanzamiento y, después, monitorización de tasas de éxito, costes y escalados en producción.
Nuestros estándares
Prácticas innegociables
- Acceso de mínimo privilegio para cada agente y herramienta
- Aprobación humana para acciones que gasten dinero, envíen mensajes o eliminen datos
- Cada llamada a herramienta registrada y atribuible
- Defensas contra la inyección de prompts en todo contenido externo
- Evaluación basada en escenarios antes de cada lanzamiento
- Detección de cambios de esquema en los servidores MCP de los que depende
Qué obtiene
- Servidores MCP en producción para sus sistemas y datos
- Flujos de agentes con pasos de aprobación y barreras de protección
- Registro de auditoría y paneles de monitorización
- Escenarios de evaluación y una guía operativa para los operadores
Herramientas que usamos para esto
- MCP
- Claude API
- OpenAI API
- TypeScript
- Python
- OAuth 2.1
Pruebas
Construido como construimos nuestros propios productos
Proxar
Herramientas para desarrolladores
Proxar vigila los servidores MCP en busca de cambios incompatibles; construimos integraciones MCP como nos gustaría que se monitorizaran.
Ver Proxar →El Model Context Protocol es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA usar sus herramientas y datos. Un servidor MCP es el adaptador seguro entre un asistente y uno de sus sistemas.
Servicios relacionados
Integración de IA
Funciones con LLM que se ganan su lugar: recuperación, extracción estructurada y puntuación con evaluación incorporada.
- LLM
- RAG
- Evaluación
Backend y APIs
Servicios REST y orientados a eventos bien documentados, con pruebas, control de versiones y modelos de datos sensatos.
- Spring Boot
- Node.js
- PostgreSQL
Ingeniería de seguridad y cumplimiento
SSO, rastros de auditoría, cifrado y corrección de hallazgos de pentest, además de la evidencia técnica para el RGPD británico, ISO 27001, SOC 2 y el Reglamento de IA de la UE.
- SSO
- RGPD británico
- Reglamento de IA de la UE
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