Anthropic lanzó Opus 5 el 24/07/2026. La tesis del modelo no es "el más caro es el mejor", sino entregar aproximadamente el nivel de Claude Fable 5 al doble de eficiencia de costo, con coding agéntico y computer-use de frontera, al mismo precio de siempre de Opus.
OSWorld 2.0: supera el mejor resultado de Fable 5 a ~1/3 del costo. CursorBench 3.2: a 0.5% del pico de Fable 5, a mitad de precio por tarea. El eje competitivo se movió de "capacidad" a "capacidad por dólar".
En los benchmarks de ingeniería de software resistentes a la contaminación (SWE-bench Pro, FrontierBench) Opus 5 abre distancia real. En los saturados (SWE-bench Verified) el pelotón está a décimas.
Verified está saturado (todos ~95%+): ya no discrimina. En Pro y FrontierBench, Opus 5 saca +14.6 pts a Sol. Y en ARC-AGI 3 triplica al segundo. La brecha reaparece cuando el test es difícil y nuevo.
El Model Context Protocol es un estándar abierto para que cualquier app con LLM consuma herramientas y datos externos sin integraciones a medida. El host habla con un cliente MCP, que se conecta a servidores MCP que exponen tres primitivas. Un contrato, no un pegote.
Un servidor MCP expone capacidades de forma tipada y auto-descriptiva, para que el agente sepa qué puede hacer y cómo, sin un humano traduciendo.
| Primitiva | Qué es | Quién manda |
|---|---|---|
| Tools | Funciones con efectos (buscar, escribir, calcular) | El modelo |
| Resources | Datos de solo lectura para contexto | La app |
| Prompts | Plantillas de interacción reutilizables | El usuario |
| Transport | Uso |
|---|---|
| stdio | Servidor local (misma máquina) |
| HTTP streamable | Servidor remoto / en la nube |
No es envolver una API y listo. Cada tool necesita descripción clara, esquema de parámetros, manejo de errores y permisos. Si el contrato está mal expuesto, el agente la usa mal y sacás basura con lenguaje bonito. La disciplina de ingeniería no desaparece: se mide en "¿un agente puede consumir esto solo, bien y seguro?".
Sin un estándar, conectar M aplicaciones con N herramientas exige construir M×N integraciones a medida (y mantenerlas). Con MCP, cada app habla el protocolo una vez y cada herramienta lo expone una vez: M+N. Es exactamente el salto de "un script por dashboard" a "una capa consumible por cualquier agente".
El dashboard fue la muleta de cuando no podías hablarle a la data. Hoy la ingeniería no arma el Excel ni el Power BI: arma las APIs y las vuelve consumibles por un MCP. El entregable ya no es el gráfico, es la capa gobernada y reutilizable.
El taller: de una función suelta a un tool consumible por Claude. Con los SDKs oficiales (TypeScript y Python) y el MCP Inspector para depurar antes de conectarlo al agente.
| # | Paso |
|---|---|
| 1 | Definir el tool: nombre, descripción, esquema tipado |
| 2 | Conectar a la fuente con pushdown (no traer todo) |
| 3 | Probar con MCP Inspector (sin agente todavía) |
| 4 | Conectar al host (Claude / Cowork) y usarlo por lenguaje |
| 5 | Gobernar: permisos, errores, límites de tasa |
No contratás a alguien que te venda un script; contratás a quien te deje la data hablable por una máquina, gobernada y reutilizable. Eso es un MCP bien hecho.
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