Comparación entre RAG y MCP: ¿cuál es mejor?

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En anteriores blogs hemos definido los conceptos de RAG y MCP. Dado que este protocolo es el avance más reciente en materia de inteligencia artificial (IA), algunos se han adelantado en decir que la RAG se ha tornado obsoleta. Sin embargo, tal no es el hecho. Aún hay situaciones en las que RAG puede ser más conveniente que MCP.

A continuación, haremos una comparación de diferentes aspectos de RAG y MCP para determinar cuál es superior. Concluiremos presentando algunos casos de uso.

¿Cuál es su objetivo principal?

RAG fue diseñado para mejorar las respuestas de los LLM recuperando información pertinente de una base de conocimiento autorizada antes de generar una respuesta.

El principal objetivo de MCP es estandarizar la comunicación bidireccional. Esto tiene como fin que los LLM accedan a herramientas, fuentes de datos y servicios externos e interactúen con ellos para realizar acciones junto con la recuperación de información.

¿Pero cómo logran esto cada una de estas tecnologías?

Cómo funciona RAG

RAG incorpora un componente de recuperación de datos que usa la consulta de un usuario para extraer información de una base de conocimiento dedicada. Posteriormente, estos datos recuperados mejoran la instrucción del LLM.

Este enfoque requiere que cada modelo de IA sea integrado manualmente con cada fuente de datos. Por supuesto, la complejidad crece exponencialmente a medida que se suman más elementos. Como si no fuera suficiente, los desarrolladores deben escribir código de integración personalizado cada vez que se agrega una nueva fuente.

Lo anterior consume tiempo y recursos. Por fortuna, ofrece varios beneficios. El principal es la reducción de las alucinaciones. Esto se debe a que basa los resultados en datos recuperados y conocimientos externos. No hay necesidad de volver a entrenar al modelo. También puede conectarse a diferentes recuperadores o incluso funcionar en múltiples configuraciones de modelos de IA para cumplir tareas especializadas.

Cómo funciona MCP

Funcionamiento de MCP | Fuente: Red Hat

MCP define un protocolo estandarizado para que las aplicaciones de LLM invoquen funciones externas o soliciten datos estructurados de servidores especializados. Más allá de permitir acciones dinámicas y la integración de contexto —lo que ayuda a las herramientas de IA a recordar las preferencias de los usuarios—, reduce la cantidad de integraciones necesarias. Lógicamente, lo anterior simplifica la arquitectura.

La razón es que MCP actúa como intermediario entre los LLM y las fuentes de datos.

 El principal beneficio de este enfoque es que permite a los desarrolladores enfocarse en construir mejores funcionalidades. No hay necesidad de escribir código repetitivo ni de lidiar con integraciones. Lo malo es que esto viene con una serie de desventajas.

MCP tiene mayor latencia, menor resiliencia ante interrupciones, escalabilidad limitada y peor rendimiento en búsquedas semánticas. Esto se debe a que no usa embeddings.   No menos importante, tal como explica Red Hat, supone varios riesgos de seguridad.

 ¿Cómo se da la salida de datos?

Con RAG, los LLM generan respuestas basadas en sus datos de entrenamiento. No obstante, esta información es «aumentada» por los textos relevantes a la consulta de documentos externos. Lo anterior ayuda a generar respuestas fundamentadas.

Al contrario, MCP no interactúa con los datos de entrenamiento del LLM. Simplemente permite la generación de llamadas estructuradas para las herramientas, que reciban resultados y que finalmente generen texto legible basado en esos resultados y acciones. El protocolo también puede incluir datos y funciones en tiempo real.

¿Cómo funciona la interacción ?

RAG está diseñado para la recuperación pasiva de información para fundamentar la generación de texto. No suele usarse para ejecutar acciones en sistemas externos.

En cambio, MCP está diseñado para la interacción activa y la ejecución de tareas en sistemas externos. Esto proporciona una lenguaje para que los LLM «empleen» capacidades externas. No menos importante, se alimenta de interacciones pasadas.

¿Cuáles son los retos?

Los sistemas RAG deben configurarse con precisión para recuperar la información apropiada. Gestionar el tamaño de la estructura requiere un gran esfuerzo. Esto es muy importante a la hora de mejorar la precisión para consultas de alto riesgo.

Por ahora, RAG no puede razonar ni actuar por su cuenta. Solo captura y resume.

 En el caso de MCP, sigue habiendo límites de tokens. Por ende, la cantidad de memoria es limitada. Una estrategia bien pensada sobre qué conservar y cuándo incluirlo es vital.

No menos importante, MCP aún depende de la ingeniería de indicaciones. En otras palabras, aún no es capaz de iniciar acciones ni de aprender por su cuenta.

Casos de uso de RAG y MCP

Dado que facilita la entrega de información precisa, RAG es perfecta para la prestación de servicios dentro de entornos organizacionales y la atención al cliente. Esto puede ir desde sistemas de respuesta a preguntas, chatbots que proporcionan información actualizada y herramientas de búsqueda corporativa hasta resúmenes de documentos.

Por su cuenta, MCP se presta como el motor de un asistente personal.

Dada su integración de contexto, MCP puede recordar conversaciones pasadas y hacer sugerencias al respecto. También puede ser de utilidad para equipos que deban conservar una memoria estructurada durante flujos de trabajo largos. Ya que permite una expansión modular, MCP puede mantener la coherencia de las conversaciones entre herramientas, casos de uso y tiempo. Sin embargo, ahí no yace su potencial.

Como señala Wired, el estándar MCP se presta para el desarrollo de complejas tramas de agentes de IA. Gracias al protocolo, dichos agentes pueden comunicarse entre sí y compartir contexto. En teoría, podrían coordinarse para resolver problemas difíciles. Lo anterior habilitaría un potencial ecosistema donde dichos agentes aprenderán a descubrirse y colaborar entre ellos. Esto es lo que llamamos inteligencia colectiva.

Entonces... ¿cuál es mejor entre RAG y MCP?

Si algo quedar claro es que RAG no es mejor que MCP ni viceversa. Como hemos visto, cada una posee beneficios y desventajas. A partir de estos, cada negocio debe alinear la arquitectura adecuada con su flujo de trabajo, estrategia de datos y sus metas.

Ahora, si tuviéramos que hacer un resumen a grandes rasgos:

• ¿Busca precisión factual, actualidad de los datos y transparencia? ¿Tiene conjuntos de datos grandes? ¿Necesita fuentes rastreables? ¿Desea reducir las alucinaciones? En ese caso, RAG es la arquitectura para su compañía.

• ¿Su sistema de IA necesita recordar las preferencias de los usuarios? ¿Está gestionando cadenas de decisiones? ¿Desea una gestión de contexto ligera? Entonces MCP es la arquitectura que necesita en su organización.

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Ahora que sabe las diferencias entre RAG y MCP, puede tomar los siguientes pasos para optimizar sus operaciones con ayuda de la IA. Idealmente, su organización empleará ambas estrategias. Esto se debe a que son métodos que se complementan.

RAG sigue siendo confiable para potenciar LLM con conocimientos externos. Sin embargo, MCP ofrece una forma estandarizada para que dichos modelos de IA interactúen con recursos externos. ¿Por qué no aprovechar lo mejor de dos mundos?