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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, indicaciones (prompts) y sus esquemas JSON.
- Ciclo de vida de una sesión de MCP: inicialización, listado de herramientas, llamada, retorno y cierre.
- Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a agentes.
Construcción de un servidor MCP con stdio
- Esquematización 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.
- Manejo de errores, resultados parciales y ejecución prolongada de herramientas.
Construcción de un servidor MCP con HTTP
- Actualización desde stdio a HTTP para despliegue remoto y balanceo de carga.
- Implementación de autenticación utilizando tokens portadores y mTLS.
- Degradación elegante cuando las conexiones HTTP fallan durante una sesión.
- Despliegue de servidores MCP HTTP detrás de Kong o nginx con limitación de velocidad.
Patrones de integración de clientes
- Registro de un servidor MCP con Claude Code utilizando el archivo de configuración.
- Conexión de OpenClaude a múltiples puntos finales de MCP simultáneamente.
- Escritura 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 (prompts)
- 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 mutables de recursos inmutables para mayor claridad de seguridad.
Registro y descubrimiento de herramientas internas
- Construcción de un registro MCP empresarial con metadatos y etiquetas de propiedad.
- Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de puntos finales conocidos.
- Versionado de herramientas y descontinuación de puntos finales antiguos sin romper clientes.
- Catálogo de herramientas con descripciones en lenguaje natural para facilitando la búsqueda por 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 con contenedores seccomp y gVisor.
- Registro de cada invocación de herramienta para cumplimiento y análisis forense.
Ingeniería de rendimiento y confiabilidad
- Establecimiento de políticas de tiempo de espera por familia de herramientas: base de datos, cómputo y APIs externas.
- Implementación de disyuntores (circuit breakers) cuando los servicios downstream están inestables.
- Almacenamiento en caché de resultados de herramientas para reducir cálculos costosos redundantes.
- Despliegue de servidores MCP como sidecars en comparación con 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.
- Escritura de adaptadores de compatibilidad (polyfills) 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 los 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 servidores MCP de autoservicio.
- Contribución de mejoras al proyecto upstream de la especificación de código abierto de MCP.
Requerimientos
- Experiencia de programación en TypeScript o Python.
- Comprensión de patrones de invocación de herramientas y de funciones para modelos de lenguaje grande (LLM).
- Conocimientos básicos de redes: HTTP, WebSockets y JSON-RPC.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores backend que construyen herramientas personalizadas para agentes de IA.
- Ingenieros de plataforma que estandarizan cómo los agentes de IA acceden a los sistemas empresariales.
- Arquitectos de soluciones que diseñan ecosistemas de herramientas de IA para su adopción corporativa.
14 Horas
