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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
  • Primitivas de MCP: herramientas, recursos, indicaciones (prompts) y sus esquemas JSON
  • Ciclo de vida de una sesión MCP: inicialización, listado de herramientas, invocación, retorno y apagado
  • Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a agentes

Construcción de un servidor MCP Stdio

  • Generación de la estructura básica de un servidor MCP en TypeScript usando 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 HTTP

  • Migración de stdio a HTTP para implementación remota y balanceo de carga
  • Implementación de autenticación usando tokens portadores 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 mediante el archivo de configuración
  • Conexión de OpenClaude a múltiples puntos finales MCP simultáneamente
  • Escripción de un cliente de agente personalizado en Python usando el SDK de Python para MCP
  • Gestión elegante de los cambios en la disponibilidad de herramientas en tiempo de ejecución

Exposición de recursos e indicaciones (prompts)

  • Exposición de recursos de solo lectura para el enriquecimiento del contexto del agente
  • Creación de plantillas de indicaciones parametrizadas que guían el razonamiento del agente
  • Actualización dinámica de los recursos cuando cambian los datos subyacentes
  • Separação entre herramientas mutables y recursos inmutables para claridad en la seguridad

Registro interno de herramientas y descubrimiento

  • Construcción de un registro MCP a nivel corporativo con etiquetas de metadatos y propiedad
  • Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de puntos finales conocidos
  • Versionado de herramientas y depreciación de puntos finales antiguos sin romper los clientes
  • Registro de herramientas con descripciones en lenguaje natural para facilitar la búsqueda por 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, cómputo y APIs externas
  • Implementación de interruptores de circuito (circuit breakers) cuando los servicios downstream están poco saludables
  • 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

  • Prueba de compatibilidad del servidor MCP con clientes de Claude Code y Continue.dev
  • Gestión de las diferencias en la negociación de transportes entre plataformas
  • Escripción de adaptadores polyfill para marcos de agentes que no son MCP
  • Construcción de un mercado de herramientas multiplataforma dentro de la organización

Evolución del ecosistema MCP internamente

  • Recopilación de comentarios 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 con plantillas de servidor MCP para autoservicio
  • Contribución de mejoras upstream a la especificación de código abierto de MCP

Requerimientos

  • Experiencia en programación con TypeScript o Python
  • Comprensión de los patrones de invocación de herramientas y funciones de LLM (Modelos de Lenguaje Grande)
  • 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 que diseñan ecosistemas de herramientas de IA para su adopción corporativa
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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