Komprise lanza Universal File MCP para filtrar datos empresariales destinados a agentes de IA

Komprise ha lanzado Universal File MCP, una herramienta que ofrece a los agentes de IA una única interfaz para consultar datos no estructurados en distintos sistemas de almacenamiento empresarial. La compañía afirma que su objetivo es reducir el volumen de información irrelevante que procesan los agentes a medida que las organizaciones incorporan más conexiones basadas en Model Context Protocol.

El problema de escala de MCP

Model Context Protocol, desarrollado originalmente por Anthropic, proporciona una forma compartida para que los agentes de IA se conecten con fuentes externas de datos y software. SiliconANGLE informa de que Komprise considera que el número creciente de servidores MCP específicos de cada proveedor está creando un nuevo cuello de botella: los agentes pueden tener que gestionar numerosas definiciones de herramientas mientras buscan entre millones o miles de millones de archivos en entornos de almacenamiento híbridos.

Según Krishna Subramanian, cofundador y presidente de Komprise, esta sobrecarga puede afectar a la precisión, la velocidad de respuesta y los costes operativos. También citó un estudio de McKinsey según el cual casi el 60 % del consumo de tokens de los agentes procede del refinamiento de respuestas, un proceso en el que subagentes vuelven a procesar información repetidamente durante una tarea.

Filtrado antes de la inferencia

Universal File MCP está diseñado para identificar las fuentes de datos relevantes para una solicitud y devolver una respuesta más pequeña y enriquecida con contexto, en lugar de exponer al agente a todos los archivos que podrían coincidir. El sistema utiliza la Global Metadatabase de Komprise para mantener un esquema coherente entre los recursos de almacenamiento, mientras que sus capacidades de AI Preparation & Process Automation extraen metadatos antes de procesar los archivos.

La herramienta también aplica filtros de ruido y permisos específicos de cada usuario. En los ejemplos recogidos por SiliconANGLE, un profesional clínico podría buscar imágenes de patología filtradas por contexto y derechos de acceso, mientras que un especialista en seguridad de la información podría localizar archivos que incumplen las normas o datos de investigaciones archivadas mediante términos relacionados con un proyecto.

Alcance entre proveedores

Komprise afirma que la interfaz funciona tanto con datos gestionados por la empresa como con otros sistemas, incluidos dispositivos de almacenamiento conectado a la red, almacenamiento de objetos, entornos en la nube y silos de aplicaciones. Esto sitúa el producto como una capa unificadora para organizaciones cuyos datos están distribuidos entre varios proveedores, en lugar de concentrados en una sola plataforma.

Todd Dorsey, analista de Data Center Intelligence Group, describió el enfoque como una evolución que pasa de conectar agentes con los datos empresariales a seleccionar los archivos que realmente necesitan. El informe no incluye mediciones del ahorro de tokens, resultados de precisión ni pruebas independientes de rendimiento, por lo que los beneficios de eficiencia anunciados siguen siendo valoraciones del proveedor y del analista.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: Komprise combats ‘MCP bloat’ with a universal interface for AI agents to access enterprise data