MCP: interoperabilidad entre LLM y aplicaciones

• Entender qué problema resuelve MCP y por qué hacía falta un estándar.
• Dominar la arquitectura cliente-servidor del protocolo y sus componentes.
• Exponer herramientas y recursos propios a través de un servidor MCP.
• Construir y poner en producción un agente que los use.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad y pruebas sobre lo construido.

Domina el Model Context Protocol (MCP) creando paso a paso un agente que organiza y clasifica tus archivos: Anti‑Diógenes Digital. El temario sigue una estructura modular, orientada a resultados prácticos, y es fácilmente adaptable a distintos perfiles y ritmos de aprendizaje.

Estructura del Curso

• Duración: Alrededor de 15 h (el instructor puede ajustarlo según el grupo).


• Enfoque: Desarrollo progresivo de un agente funcional a través de hitos claros.


• Objetivo: Capacitar al alumno para conectar modelos de lenguaje con datos reales mediante un protocolo abierto y seguro.

Objetivos

• Comprender por qué surge MCP y qué problema resuelve.


• Conocer la arquitectura cliente‑servidor del protocolo y sus componentes.


• Instalar y configurar servidores MCP de referencia.


• Diseñar y exponer herramientas y recursos a través de MCP.


• Integrar un modelo de lenguaje con las capacidades creadas.


• Construir y poner en producción un agente clasificador de archivos local.


• Aplicar buenas prácticas de seguridad, pruebas y documentación.


• Mantenerse al día con la evolución del estándar y la comunidad.

Público Objetivo

• Desarrolladores Junior: Profesionales en etapas iniciales que buscan ampliar sus habilidades con tecnologías de IA sin necesidad de conocimientos profundos en machine learning.


• Perfiles Senior en Reciclaje: Desarrolladores experimentados que desean actualizar sus conocimientos para añadir interoperabilidad de IA a sus aplicaciones existentes.

Requisitos Previos

• Conocimientos básicos de programación: Python, JavaScript o lenguajes similares


• Entorno de desarrollo configurado: Node.js ≥ 18 o Python ≥ 3.9


• Familiaridad elemental: Línea de comandos y control de versiones (git)

Metodología

Formato de Aprendizaje: Cada módulo combina exposición breve de conceptos, demostración en vivo y laboratorio guiado. Los hitos de proyecto permiten validar avances tangibles y recibir feedback inmediato.

Contenido del Curso - Módulo 1

• Tema técnico: Aislamiento de los LLMs, problema N × M, visión general de MCP como "USB‑C para la IA".


• Hito del proyecto: hito‑01‑vision – Planteamiento del problema y mapa del agente.


• Enfoque práctico: Debate sobre casos reales donde un asistente necesita acceso a datos externos.

Contenido del Curso - Módulo 2

• Tema técnico: Host, cliente MCP, servidor MCP, transporte JSON‑RPC/STDIO‑HTTP.


• Hito del proyecto: hito‑02‑hola‑mcp – Servidor "Echo" de prueba en local.


• Beneficio pedagógico: Ver el flujo solicitud/respuesta y la simplicidad del protocolo.

Contenido del Curso - Módulo 3

• Tema técnico: SDKs oficiales, instalación, herramientas de inspección.


• Hito del proyecto: hito‑03‑entorno‑listo – Repositorio inicial y servidor de referencia corriendo.


• Enfoque práctico: Ejecutar la primera petición MCP con la CLI.

Contenido del Curso - Módulo 4

• Tema técnico: Diferencia entre tools y resources; diseño de ListFiles y ReadFile.


• Hito del proyecto: hito‑04‑listar‑archivos – El servidor devuelve la lista de archivos de un directorio.


• Beneficio pedagógico: Primer contacto con IO real y manejo de errores.

Contenido del Curso - Módulo 5

• Tema técnico: Prompting, tamaño de contexto, iteración IA‑herramienta.


• Hito del proyecto: hito‑05‑leer‑archivos – El agente lee contenido y lo entrega al modelo.


• Enfoque práctico: Simular la decisión del LLM y verificar la respuesta.

Contenido del Curso - Módulo 6

• Tema técnico: Integrar un LLM (API o local) para categorizar archivos mediante las herramientas MCP.


• Hito del proyecto: hito‑06‑clasificacion – El agente propone carpetas y etiquetas.


• Beneficio pedagógico: Ver en acción la sinergia IA + protocolo estándar.

Contenido del Curso - Módulo 7

• Tema técnico: Límite de permisos, validación de rutas, gestión de errores y logs.


• Hito del proyecto: hito‑07‑seguridad – Controles implementados y documentación creada.


• Enfoque práctico: Simular ataques (lectura de ruta prohibida) y comprobar defensas.

Contenido del Curso - Módulo 8

• Buenas prácticas de mantenimiento, roadmap MCP, comunidad.


• hito‑08‑integracion‑final – Presentación del agente Anti‑Diógenes Digital en funcionamiento.


• Conectar todo el aprendizaje y proyectar mejoras futuras.

Enfoque Práctico y Beneficios Pedagógicos

• Progresión por hitos: cada módulo añade una pieza funcional.


• Aprendizaje contextual: conceptos aplicados inmediatamente a un caso real.


• Evaluación funcional: validación de cada hito por demostración o test.


• Proyecto open‑source listo para extender: base para integrar nuevas fuentes (Drive, Jira, etc.) simplemente añadiendo servidores MCP.

Proyecto Final – Anti‑Diógenes Digital

• Objetivo: Transformar carpetas caóticas en espacios ordenados.


• Entrega: Código, documentación, demo y plan de mejoras.


• Escalabilidad: Admite añadir nuevas reglas de organización o fuentes de datos (e.g., nube).

Al finalizar, el alumno dominará MCP como herramienta clave para crear aplicaciones de IA conectadas, seguras y fácilmente extensibles.

¿Y después?

Este curso cubre la interoperabilidad del protocolo. La seguridad de un servidor MCP en producción — modelo de amenazas, gateway con RBAC, detección de ataques — es la formación de continuación natural: Seguridad en producción para ecosistemas MCP.