Credal

Credal te deja reunir las herramientas, los datos y las instrucciones adecuadas en un servidor MCP para un equipo, y después compartirlo por toda la empresa. Todo lo demás queda fuera del contexto del agente. NVIDIA y otras compañías describen este acotado como la diferencia entre un agente que adivina y uno que responde a partir de los datos correctos.

Tú decides qué herramientas puede llamar un agente y fijas parámetros como región, límite de filas o fase del registro, de modo que el agente lee solo lo que debe y ejecuta solo las acciones permitidas. La ganancia es un contexto menor por consulta. Credal cita a un cliente que redujo el contexto por consulta un 87%.

Cada agente y servidor MCP alimenta un registro de auditoría que atribuye el coste al equipo, al flujo de trabajo y al modelo que lo gastó. El sistema señala dónde un modelo más barato mantiene la precisión y te deja enrutar allí los flujos, para que recortes el gasto sin adivinar el equilibrio.

El registro lleva el control de versiones de cada agente y servidor MCP, con reversión y un historial de auditoría completo de cada acción y llamada a herramienta. Los equipos de plataforma ven en un solo sitio qué está en producción, mientras los dueños de dominio conservan el control de sus servidores.

Credal hereda los permisos de cada sistema de origen en el momento de la consulta, así que si un usuario no puede abrir un archivo en Google Drive o Confluence, tampoco lo verá a través de un agente. Las acciones sensibles pueden exigir la firma de una persona antes de ejecutarse.

Credal funciona con varios proveedores, así que puedes usar el modelo adecuado para cada tarea sin rehacer nada por cada uno. Conecta tu propio despliegue de Azure OpenAI, modelos abiertos autoalojados o el acceso gestionado de Credal a modelos de frontera de OpenAI y Anthropic.