De chatbot a sistema: tools, function calling, skills y MCP

Qué aprenderás

• Modelo, chatbot, tool, function calling, skill, plugin y MCP.
• En qué se diferencian y cómo se combinan en un sistema.

Explicación sencilla

Un modelo aislado responde solo con lo que trae. Un sistema de IA le suma piezas controladas:

• Chatbot: interfaz conversacional sobre un modelo (lo que ves).
• Tool (herramienta): acción que el modelo puede pedir (buscar en la web,

consultar stock, enviar un mail). El modelo no la ejecuta: la solicita y el sistema la corre con permisos limitados.

• Function calling: el mecanismo estándar por el que el modelo devuelve un

pedido de herramienta estructurado (nombre + parámetros) en vez de texto libre.

• Skill: instrucción o procedimiento reutilizable (un "saber hacer"

empaquetado: revisar código, redactar actas con tu formato).

• Plugin / integración: conector con una app externa concreta.
• MCP (Model Context Protocol): estándar abierto para conectar

aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de contexto de forma uniforme.

Analogía (didáctica, no humana): el modelo es quien responde con lo que tiene a mano; las herramientas son poder consultar archivos o pedir acciones por ventanilla, con reglas y permisos. MCP sería el formulario único aceptado en todas las ventanillas.

Guía de este capítulo (contenido principal, sin duplicar)

• Herramientas, function calling y MCP — qué es cada pieza, con ejemplos.

Qué no significa

• Tener herramientas ≠ ser autónomo o confiable (ver Unidad 9: permisos y supervisión).
• MCP ≠ un modelo ni una app: es un protocolo de conexión.
• Un chatbot con plugins sigue necesitando verificación (Unidad 10).

Autoevaluación

1. ¿Qué diferencia conceptual hay entre una tool y una skill?
2. ¿Qué problema intenta resolver MCP?

Fuentes

• La guía enlazada (documentación oficial de MCP y de plataformas). Revisión: 2026-10-03.

Seguir aprendiendo

• Unidad 8: darle conocimiento externo (RAG).
• Más adelante: Módulo 7 (tools y function calling) y Módulo 8 (MCP).