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.

Materiales Didácticos

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.