Morgan Stanley pasa de 110 APIs en producción a un programa de APIs para agentes
El banco ha desplegado más de 110 APIs con arquitectura como código en un año y ahora adapta su plataforma para que las consuman agentes basados en LLM
Morgan Stanley tenía cero servicios desplegados con arquitectura como código hace un año. Hoy tiene más de 110 APIs en producción bajo ese modelo y está rediseñando su programa de APIs para un consumidor que no estaba en sus planes: agentes basados en LLM. Jim Gough, ingeniero distinguido del banco, y Andreea Niculcea, vicepresidenta del equipo, lo han contado en una ponencia en la que repasan cómo han llegado hasta ahí y qué les queda por delante.
De OpenAPI a MCP
Gough define MCP como un protocolo abierto para conectar aplicaciones basadas en LLM con herramientas y datos. Su funcionamiento es un ciclo: descubrir qué hay disponible, invocarlo y validar el resultado. Poco más. El protocolo en sí es una interacción cliente-servidor, y en eso no aporta gran cosa sobre lo que ya se veía en otros protocolos.
La pregunta que él mismo se hace es qué añade MCP a lo que ya ofrecía OpenAPI, con sus descripciones de endpoints. Su respuesta: en el mundo de las APIs, nadie del negocio se emociona con una especificación OpenAPI; con MCP sí hay gente que se levanta de la silla.
La diferencia está en las piezas que el protocolo pone encima. Las herramientas (tools) son operaciones estructuradas para ejecutar una tarea, y se entienden mejor como la forma de componer endpoints en algo reutilizable que resuelve un caso de negocio concreto. Además hay prompts, instrucciones parametrizadas y reutilizables que guían el comportamiento, y recursos, que llevan documentos y datos al agente para darle contexto. Gough señala que estas dos últimas se pasan por alto con frecuencia.
El problema llega con el control
Exponer un servidor MCP es fácil, y ahí está buena parte del tirón. Gough lo dice sin rodeos: se le pide a una herramienta de generación de código que envuelva algo en un servidor MCP, o que lo saque directamente de una especificación OpenAPI, y ya está. El control viene después.
Por eso el banco ha emparejado MCP con CALM y con un sistema de gobernanza y controles, que Gough considera un asunto central. Los ejemplos de la sesión están escritos en Quarkus, salvo los de Python. Gough es Java Champion y ha firmado libros sobre arquitectura de APIs y sobre optimizar Java.
Niculcea lleva cinco años en el programa y dos y medio en el lado de platform engineering, donde dirige las capacidades de autoservicio. Es quien ejecuta lo que Gough diseña.
La charla también mira hacia delante: qué protocolos vienen después de MCP. La demo usa A2A por debajo. Para quien sostiene una plataforma interna, el mensaje es que el problema ya no es describir APIs para que las lea un desarrollador, sino gobernar herramientas que un agente puede invocar solo y que cualquiera es capaz de publicar en una tarde.
