Tu servidor MCP es solo otra app cliente

Un servidor MCP alrededor de tu servicio es otra aplicación cliente para ese servicio. Igual que lo son tu app de iOS, Android o web.

Eso cambia por completo cómo deberías construirlo.

Un error común

No expondrías operaciones crudas de base de datos a tu app de iOS. No harías que tu app web llame a 15 microservicios distintos para renderizar un dashboard. Entonces, ¿por qué hacer que agentes de IA hagan eso?

Muchos servidores MCP hoy son wrappers delgados sobre APIs REST. Cada endpoint se vuelve una herramienta. Tu agente termina con 40 tools cuando en realidad necesita 5 workflows.

Piensa como si estuvieras construyendo una app móvil

Cuando construiste tu app de iOS, no agregaste un botón por cada llamada API. En cambio:

Agrupaste operaciones relacionadas - un botón, varias llamadas API detrás
Manejas estado y caché - la app mantiene contexto entre pantallas
Optimaste para la plataforma - gestos táctiles, no hover de mouse

Tu servidor MCP necesita el mismo tratamiento:

Agrupa en workflows - get-overview, no get-workspace + get-projects + get-sections
Mantén contexto - sigue lo que el agente está haciendo entre llamadas
Optimiza para IA - diseña para ventanas de contexto limitadas y fatiga de decisión

Cómo se ve esto en la práctica

Aquí va Todoist API vs Todoist MCP server:

API (hecha para developers):

GET /projects
GET /sections?project_id=123
GET /tasks?section_id=456
POST /tasks (una por vez)

MCP Server (hecho para agentes):

get-overview - devuelve toda la estructura de proyectos
add-tasks - maneja múltiples tareas, asigna y agenda

Mismo backend. Necesidades de cliente distintas. Interfaz distinta.

La idea central

Tu API ya tiene múltiples clientes. Cada uno especializado:

Web app: optimizada para browsers, maneja sesiones y routing
iOS app: optimizada para touch, maneja offline y push notifications
Android app: misma idea, convenciones de plataforma distintas

Tu servidor MCP es solo otro cliente. Debería optimizarse para cómo piensan y trabajan los agentes de IA, no para máxima flexibilidad de API.

Los agentes necesitan workflows, no endpoints. Necesitan herramientas orientadas a intención, no operaciones CRUD.

El MCP server de Todoist trata a los agentes como clientes de primera clase: github.com/doist/todoist-ai