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Temario del curso
Anatomía del Protocolo
- Por qué la invocación de funciones por sí sola es insuficiente para ecosistemas de agentes complejos.
- Primitivas de MCP: herramientas, recursos, prompts y sus esquemas JSON.
- Ciclo de vida de una sesión MCP: inicialización, listado de herramientas, llamada, retorno, apagado.
- Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a agentes.
Construcción de un servidor MCP Stdio
- Estructuración de 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.
- Gestión de errores, resultados parciales y ejecución prolongada de herramientas.
Construcción de un servidor MCP HTTP
- Actualización desde stdio a HTTP para implementación remota y balanceo de carga.
- Implementación de autenticación mediante 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.
Patrones de integración del cliente
- Registro de un servidor MCP con Claude Code utilizando el archivo de configuración.
- Conexión de OpenClaude a múltiples endpoints MCP simultáneamente.
- Escritura de un cliente de agente Python personalizado utilizando el SDK de MCP para Python.
- Gestión elegante de los cambios en la disponibilidad de herramientas en tiempo de ejecución.
Exposición de recursos y prompts
- Exposición de recursos de solo lectura para enriquecer el contexto del agente.
- Creación de plantillas de parámetros de prompt que guíen el razonamiento del agente.
- Actualización dinámica de recursos cuando cambian los datos subyacentes.
- Separación de herramientas mutables de recursos inmutables para mayor claridad de seguridad.
Registro y descubrimiento de herramientas internas
- Construcción de un registro MCP a nivel de empresa con metadatos y etiquetas de propiedad.
- Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de puntos finales conocidos.
- Versionado de herramientas y descontinuación de endpoints antiguos sin interrumpir a los clientes.
- Catalogación de herramientas con descripciones en lenguaje natural para facilitar la búsqueda por agentes.
Límites de seguridad empresarial
- Implementación de comprobaciones 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 de la ejecución de herramientas con contenedores seccomp y gVisor.
- Registro de cada invocación de herramienta para cumplimiento y análisis forense.
Ingeniería de rendimiento y fiabilidad
- Definición de políticas de tiempo de espera por familia de herramientas: base de datos, cómputo y APIs externas.
- Implementación de interruptores automáticos (circuit breakers) cuando los servicios downstream no están saludables.
- Almacenamiento en caché de resultados de herramientas para reducir cálculos costosos 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.
- Gestión de las diferencias en la negociación de transporte entre plataformas.
- Escritura de adaptadores polillena para frameworks de agentes no compatibles con 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.
- Realización de auditorías trimestrales de herramientas y eliminación de integraciones obsoletas.
- Incorporación de nuevos equipos con plantillas de servidores MCP de autoservicio.
- Contribución de mejoras upstream a la especificación de código abierto MCP.
Requerimientos
- Experiencia en programación con TypeScript o Python.
- Comprensión de la invocación de herramientas de LLM y patrones de llamado de funciones.
- 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 la adopción corporativa.
14 Horas
