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Temario del curso
Anatomía del Protocolo
- Por qué la llamada a funciones por sí sola es insuficiente para ecosistemas complejos de agentes.
- Primitivas de MCP: herramientas, recursos, indicaciones (prompts) y sus esquemas JSON.
- Ciclo de vida de una sesión de MCP: inicialización, lista de herramientas, llamada, retorno y cierre.
- Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a agentes.
Construcción de un Servidor MCP vía Stdio
- Estructuración inicial de un servidor MCP en TypeScript con el SDK oficial.
- Definición de esquemas de herramientas con Zod y generación de validación en tiempo de ejecución.
- Implementación de manejadores de herramientas que llaman a APIs REST internas o bases de datos.
- Gestión de errores, resultados parciales y ejecución prolongada de herramientas.
Construcción de un Servidor MCP vía HTTP
- Actualización desde stdio a HTTP para despliegues remotos y balanceo de carga.
- Implementación de autenticación utilizando tokens bearer y mTLS.
- Degradación elegante cuando las conexiones HTTP fallan durante la sesión.
- Despliegue de servidores MCP HTTP detrás de Kong o nginx con limitación de tasa (rate limiting).
Patrones de Integración del Cliente
- Registro de un servidor MCP en Claude Code usando el archivo de configuración.
- Conexión de OpenClaude a múltiples endpoints MCP simultáneamente.
- Escribir un cliente de agente personalizado en Python usando el SDK de MCP para Python.
- Gestión elegante de cambios en la disponibilidad de herramientas en tiempo de ejecución.
Exposición de Recursos e Indicaciones
- Exposición de recursos solo de lectura para enriquecer el contexto del agente.
- Creación de plantillas de indicaciones parametrizadas que guíen el razonamiento del agente.
- Actualización dinámica de recursos cuando los datos subyacentes cambian.
- Separación de herramientas mutables y recursos inmutables para mayor claridad en seguridad.
Registro Interno de Herramientas y Descubrimiento
- Construcción de un registro empresarial de MCP con metadatos y etiquetas de propiedad.
- Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de endpoint conocido.
- Versionado de herramientas y descontinuación de endpoints antiguos sin romper clientes.
- Catalogación de herramientas con descripciones en lenguaje natural para facilitar la búsqueda por parte de los agentes.
Límites de Seguridad Empresarial
- Implementación de verificaciones de autorización dentro de los manejadores de herramientas basadas en la identidad del agente.
- Uso de segmentación de red para aislar herramientas de alto riesgo del acceso general de agentes.
- Aislamiento de la ejecución de herramientas mediante contenedores con seccomp y gVisor.
- Registro de cada invocación de herramienta para cumplimiento normativo y análisis forense.
Ingeniería de Rendimiento y Confiabilidad
- Definición de políticas de tiempo de espera por familia de herramientas: bases de datos, cómputo y APIs externas.
- Implementación de interruptores de circuito (circuit breakers) cuando los servicios dependientes no están sanos.
- Almacenamiento en caché de resultados de herramientas para reducir cálculos costosos redundantes.
- Ejecución de servidores MCP como sidecars versus microservicios independientes.
Interoperabilidad entre Plataformas de Agentes
- Pruebas de compatibilidad del servidor MCP con clientes de Claude Code y Continue.dev.
- Gestión de diferencias en la negociación de transportes entre plataformas.
- Escritura de adaptadores polyfill para frameworks de agentes que no son MCP.
- Construcción de un mercado de herramientas multiplataforma dentro de la organización.
Evolución del Ecosistema MCP Internamente
- Recolección de comentarios de desarrolladores sobre la utilidad y precisión de las herramientas.
- Ejecución de auditorías trimestrales de herramientas y eliminación de integraciones obsoletas.
- Incorporación de nuevos equipos con plantillas de servidor MCP auto-gestionadas.
- Contribución de mejoras a la especificación de código abierto de MCP.
Requerimientos
- Experiencia en programación con TypeScript o Python.
- Comprensión de los patrones de llamada a herramientas y funciones (function-calling) de LLMs.
- Conocimientos básicos de redes: HTTP, WebSockets y JSON-RPC.
Público objetivo
- Desarrolladores backend que crean herramientas personalizadas para agentes de IA.
- Ingenieros de plataforma que estandarizan cómo los agentes de IA acceden a sistemas empresariales.
- Arquitectos de soluciones diseñando ecosistemas de herramientas de IA para la adopción corporativa.
14 Horas