Claude Code de Anthropic, el arnés de programación agentic de IA, recibió una actualización que introduce la "carga diferida" (lazy loading) para las herramientas de IA, una función llamada MCP Tool Search, que altera fundamentalmente la forma en que el agente accede y utiliza herramientas externas. Lanzada anoche, la actualización aborda una limitación clave de Claude Code, que anteriormente requería que el agente leyera el manual de instrucciones de cada herramienta disponible, independientemente de su relevancia para la tarea inmediata. Este proceso consumía un valioso espacio de contexto que podría haberse utilizado para las indicaciones del usuario o las respuestas del agente.

La nueva función MCP Tool Search permite a Claude Code obtener dinámicamente las definiciones de las herramientas solo cuando es necesario, un cambio de una arquitectura de fuerza bruta a una que se asemeja a la ingeniería de software moderna. Esto significa que el agente de IA ahora solo accede a la información que necesita para una tarea específica, liberando espacio de contexto y mejorando potencialmente la eficiencia y el rendimiento.

Claude Code se basa en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic, un estándar de código abierto lanzado a finales de 2024. MCP permite que los modelos y agentes de IA se conecten a herramientas externas en un formato estructurado y fiable, proporcionando la base para la capacidad de Claude Code de acceder a funciones como la navegación web y la creación de archivos. Según VentureBeat, el MCP es el motor detrás de Claude Code.

La actualización tiene implicaciones significativas para el desarrollo y la implementación de agentes de IA. Al optimizar el uso del contexto, MCP Tool Search podría permitir que los agentes de IA manejen tareas más complejas, procesen mayores cantidades de información e interactúen con una gama más amplia de herramientas. Esto podría conducir a aplicaciones de IA más sofisticadas y versátiles en diversas industrias.

El equipo de Claude Code planea continuar refinando MCP Tool Search y explorando nuevas formas de optimizar el rendimiento del agente de IA. El desarrollo representa un paso hacia sistemas de IA más eficientes e inteligentes, lo que podría allanar el camino para herramientas y aplicaciones más avanzadas impulsadas por la IA en el futuro.