Etiqueta: C#

TOON, MCP y Agentes: menos hype, más arquitectura real (y un 25% de ahorro que sí importa)

En mis pruebas reales con modelos de razonamiento (o1) y datos de negocio no cocinados, TOON no fue “mágico”, pero sí consistentemente útil: frente a JSON compacto, TOON-RAW redujo ~25% de tokens sin perder precisión ni aumentar la latencia. Ese ahorro aparece justo donde más duele —en los tool-results entre MCP y los agentes— y se multiplica en arquitecturas AI-native con decenas de llamadas por flujo. La conclusión no es cambiar tus APIs a TOON, sino usar JSON mini en el backend y reservar TOON para la frontera MCP ↔ LLM, donde optimizar tokens sin perder estructura sí importa.

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Azure IoT Operations

Azure IoT Operations es el nuevo plano industrial de Microsoft para plantas que necesitan algo más que un IoT “de laboratorio”. Es una plataforma edge-native, basada en Kubernetes y habilitada por Azure Arc, capaz de procesar millones de señales por segundo, integrar OPC UA de forma nativa, operar sin conexión durante horas y gobernar todo el ciclo de vida del dato desde el propio perímetro. En este monográfico exploro cómo IoT Operations se diferencia de IoT Hub y de IoT Edge, cuándo tiene sentido dar el salto, y qué implica en términos de arquitectura, seguridad, gobernanza y coste operativo (FinOps). También incluyo un despliegue paso a paso, varios casos de uso reales en manufactura, ejemplos de DataFlows, módulos propios (Python/.NET), integración con Microsoft Fabric y un análisis totalmente práctico de cómo operar esta plataforma en producción.

Si trabajas en entornos OT/IT, si necesitas alta frecuencia, resiliencia offline o un modelo de operación declarativo, este artículo te ayudará a entender por qué IoT Operations no es una evolución de IoT Edge… sino el siguiente plano lógico para plantas modernas.

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Secure MCP: Un Patrón para Entornos Reales y Regulados

El Model Context Protocol (MCP) fue presentado como el “USB de la IA”: una forma universal para que los modelos se conecten a herramientas y datos.
Pero en su forma actual, está lejos de ser apto para producción.
La falta de autenticación sólida, la ausencia de auditoría y el descubrimiento libre de herramientas lo convierten en un riesgo serio de seguridad en entornos empresariales.
Secure MCP propone una solución: aplicar patrones consolidados de la arquitectura web —definiciones estáticas, un gateway de ejecución Zero Trust y trazabilidad completa— para hacer de MCP una arquitectura realmente segura y lista para entornos regulados.
En resumen: sí a MCP, pero solo si es seguro.

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NDepend + IA Generativa: Refactorizando

En este experimento parto de una base .NET con deuda técnica deliberada y la someto a un análisis exhaustivo con NDepend. A partir del informe (reglas, métricas y CQLinq), priorizo los smells con ayuda de una IA generativa y aplico refactors en tres oleadas (Quick Wins → Media → Estructural). El resultado es una reducción medible de complejidad, duplicación y acoplamiento en horas, no semanas, y un pipeline con quality gates que evita regresiones. NDepend me da la radiografía; la IA acelera la cirugía. Juntos, convierten un código “legacy” en una base lista para evolucionar con seguridad.

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