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Temario del curso

Anatomía del protocolo

  • Por qué la invocación de funciones por sí sola es insuficiente para ecosistemas complejos de agentes
  • Elementos básicos de MCP: herramientas, recursos, indicaciones (prompts) y sus esquemas JSON
  • Ciclo de vida de una sesión de MCP: inicialización, listado de herramientas, invocación, retorno y cierre
  • Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a los agentes

Construcción de un servidor MCP vía stdio

  • Generación de estructura básica para un servidor MCP en TypeScript utilizando 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
  • Manejo de errores, resultados parciales y ejecución de herramientas de larga duración

Construcción de un servidor MCP vía HTTP

  • Transición de stdio a HTTP para implementación remota y equilibrio de carga
  • Implementación de autenticación usando tokens portadores y mTLS
  • Degradación elegante ante fallos de conexión HTTP durante la sesión
  • Implementación de servidores MCP HTTP detrás de Kong o nginx con limitación de velocidad

Patrones de integración del cliente

  • Registro de un servidor MCP en Claude Code mediante el archivo de configuración
  • Conexión de OpenClaude a múltiples puntos finales MCP simultáneamente
  • Creación de un cliente de agente personalizado en Python utilizando el SDK de Python para MCP
  • Manejo elegante de cambios en la disponibilidad de herramientas en tiempo de ejecución

Exposición de recursos e indicaciones

  • Exposición de recursos de solo 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 modificables de recursos inmutables para mayor claridad de seguridad

Registro interno de herramientas y descubrimiento

  • Construcción de un registro MCP a nivel de empresa con metadatos y etiquetas de propiedad
  • Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de punto final conocidos
  • Versionado de herramientas y descontinuación de puntos finales antiguos sin afectar a los 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 los agentes
  • Aislamiento (sandboxing) de la ejecución de herramientas con contenedores 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, procesamiento y APIs externas
  • Implementación de interruptores de circuito (circuit breakers) cuando los servicios downstream están en estado de falla
  • Caché de resultados de herramientas para reducir computaciones costosas redundantes
  • Ejecución de servidores MCP como sidecars frente a microservicios independientes

Interoperabilidad entre plataformas de agentes

  • Prueba de compatibilidad del servidor MCP con clientes de Claude Code y Continue.dev
  • Manejo de diferencias en la negociación de transporte entre plataformas
  • Desarrollo de adaptadores de compatibilidad (polyfills) para marcos de agentes que no sean MCP
  • Construcción de un mercado transversal de herramientas dentro de la organización

Evolución del ecosistema MCP internamente

  • Recopilación de retroalimentación de los desarrolladores sobre la utilidad y precisión de las herramientas
  • Realización de auditorías trimestrales de herramientas y eliminación de integraciones obsoletas
  • Incorporación de nuevos equipos mediante plantillas de servidores MCP de autoservicio
  • Contribución de mejoras al especificación abierta de MCP

Requerimientos

  • Experiencia en programación en TypeScript o Python
  • Comprensión de los patrones de invocación de herramientas y funciones de modelos de lenguaje grandes (LLM)
  • 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 el acceso de los agentes de IA a los sistemas empresariales
  • Arquitectos de soluciones que diseñan ecosistemas de herramientas de IA para su adopción corporativa
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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