MCP desde cero: conecta la IA con datos y herramientas usando vibe coding
Un taller en el que construirás en Python servidores MCP que ponen a disposición del modelo de IA herramientas, documentos y datos de API. Aprenderás a diseñar contratos de tools, resources y prompts, a encargar código a un agente de IA, a probarlo en MCP Inspector, a diagnosticar errores y a proteger las operaciones de lectura y escritura. El curso termina con tu propio servidor que gestiona un proceso de negocio.
Acceso al curso completo
40 EUR−17%
34 EUR
- ✓Pago único
- ✓Acceso de por vida
- ✓Certificado
- ✓12 horas
Para quién es este curso
Programadores, arquitectos de integración, analistas técnicos y personas que construyen automatizaciones con IA y quieren conectar de forma segura los modelos con datos y operaciones. El curso está pensado para principiantes en MCP, también para quienes no programan con soltura en Python, pero pueden ejecutar un proyecto y leer código sencillo. El material será especialmente útil para personas que usan agentes programadores y quieren pasar de generar fragmentos de código aleatorios a un proceso controlado: especificación, implementación, prueba, diagnóstico y corrección.
El curso te lleva desde la comprensión del problema de integrar modelos de IA con sistemas hasta un servidor MCP funcional. En lugar de reescribir largos bloques de código, trabajarás como un líder técnico que utiliza un agente programador: describes el contrato, encargas un pequeño incremento, ejecutas el resultado, compruebas el comportamiento y vuelves con un error concreto. En un ejemplo común de un asistente de atención al cliente conectarás el modelo con una API externa, documentos locales y un registro simple de casos. Verás ejemplos completos de prompts débiles y mejorados, respuestas de herramientas fallidas y correctas, así como pruebas que revelan errores que no se ven en el camino feliz. La implementación utiliza Python, el SDK oficial de MCP con FastMCP y MCP Inspector. El énfasis está en contratos y patrones estables, no en apegarse a una versión experimental: antes de iniciar el proyecto, el participante verifica la versión estable actual del SDK y fija las dependencias. El resultado final es tu propio servidor MCP que implementa un proceso de negocio simple con validación, control de permisos, confirmación de operaciones de escritura y un conjunto de pruebas de aceptación.
Que aprenderas
- Explicarás qué problema resuelve MCP y dónde está la frontera de responsabilidad entre el modelo, el cliente MCP y el servidor.
- Distinguirás un servidor MCP de una API convencional y del function calling, y elegirás el mecanismo adecuado para una integración concreta.
- Diseñarás tools, resources y prompts para que tengan nombres inequívocos, esquemas de entrada, resultados previsibles y errores claros.
- Prepararás un proyecto de servidor MCP en Python, fijarás dependencias y lo ejecutarás mediante transporte stdio o Streamable HTTP.
- Encargarás al agente de IA pequeños cambios verificables en lugar de generar toda la aplicación con un solo prompt.
- Construirás una herramienta MCP que obtenga datos de una API externa, con timeout, validación y mapeo controlado de errores.
- Expondrás documentos locales como resources limitados de forma segura y añadirás una herramienta para buscarlos.
- Probarás el listado y la invocación de capacidades del servidor en MCP Inspector y guardarás casos de prueba repetibles.
- Conectarás el servidor local a un cliente compatible con MCP y separarás los problemas de configuración del cliente de los errores del servidor.
- Diagnosticarás fallos típicos: esquema incorrecto, basura en stdout, ruta de proceso errónea, timeout, JSON inválido e incompatibilidad de transporte.
- Protegerás claves de API, rutas de archivos y operaciones que modifican datos mediante validación, mínimos privilegios y confirmación explícita.
- Diseñarás y presentarás tu propio servidor MCP que implemente un proceso de negocio simple junto con criterios de aceptación.
Requisitos
Un ordenador con acceso a terminal y posibilidad de instalar Python, uv o pip, así como Node.js necesario para MCP Inspector. Un editor de código, Git y un cliente compatible con MCP serán útiles. Se requiere una cuenta en la herramienta elegida para vibe coding o acceso a un agente que genere código. Basta con entender archivos, funciones, JSON y variables de entorno; el curso explica las partes clave de Python. Para los ejercicios con API puedes usar el servicio de demostración proporcionado sin claves de pago.
Programa del curso
- El asistente conoce el idioma, pero no conoce al cliente: el límite del propio modelo
- MCP como contrato de integración, no como otro plugin mágico
- Triángulo de responsabilidad: modelo de IA, cliente MCP y servidor MCP
- Servidor MCP, REST API o function calling: tres flujos completos de una sola consulta
- Mapa de aplicaciones: documentos, CRM, sistema de la empresa y API externa
- Quiz del arquitecto: ¿quién debería realizar esta operación?
- La herramienta ejecuta la intención: contrato de búsqueda de cliente sin adivinar parámetros
- El recurso expone contenido: URI de documento en lugar de una herramienta para todo
- El prompt dirige la forma de trabajar, pero no sustituye los permisos
- Contrato débil frente a contrato fuerte: esquemas completos de la herramienta search_customer
- El error también forma parte de la API: not_found, invalid_input y upstream_timeout
- Resumen del proyecto: asigna cinco posibilidades a los primitivos MCP correctos
- Contrato para el agente: objetivo, restricciones, archivos y prueba de aceptación
- Prompt «construye todo» frente a incremento de 15 minutos: dos encargos completos
- Entorno sin ruleta de versiones: Python, uv, Node.js y SDK MCP fijado
- Primer servidor FastMCP: una herramienta, un resultado, cero magia oculta
- stdio o Streamable HTTP: transporte elegido según el lugar de ejecución
- ¿El agente entregó lo que pedimos? Recepción de la estructura del proyecto
- Límite del adaptador: por qué una herramienta no debería ser a la vez cliente HTTP y parser
- Encargo para el agente: añade un cliente API sin cambiar el contrato MCP
- Timeout, 404 y JSON corrupto: tres fallos que la demo normalmente no muestra
- Texto o structured output: comparación de respuestas completas de get_customer
- Pruebas del adaptador sin internet: fixture, mock y casos límite
- Ablación de la resistencia: elimina el timeout o la validación y predice el efecto
- El catálogo no es una base de conocimiento: cómo representar documento, URI y metadatos
- Plantilla de recurso para un documento: del identificador a la lectura controlada
- Trampa de path traversal: cuando el nombre del archivo sale del directorio del conocimiento
- Tool search_docs: clasificación simple en lugar de la promesa de un «RAG inteligente»
- Cinco preguntas de control: evaluación de relevancia, fuentes y ausencia de respuesta
- Quiz diagnóstico: ¿error de índice, de contrato o de decisión del modelo?
- Inspector como cliente de laboratorio: capabilities, listas y llamadas en bruto
- Escenario de aceptación del servidor: seis llamadas que deben pasar
- Cuando Inspector no ve el servidor: transporte, comando del proceso y basura en stdout
- Conexión al cliente MCP: configuración del proceso y de las variables de entorno
- La herramienta funciona manualmente, el modelo no la elige: diagnóstico del nombre, la descripción y el esquema
- Cuestionario por capas: ¿cliente, protocolo, servidor o dependencia externa?
- La clave API no pertenece al prompt ni al repositorio
- Validación en el borde: identificador de cliente, rango de fechas y campos no permitidos
- La lectura no es escritura: permisos separados para `search_customer` y `update_case`
- Operación que cambia datos: preview, confirmación, clave de idempotencia y registro de auditoría
- Prompt de corrección para el agente: síntoma, registro, reproducción y prohibición de refactor colateral
- Red-team mini-test: cómo un modelo puede abusar de una herramienta demasiado amplia
- Selección del proceso: reclamación, calificación de lead o gestión de incidencia
- Especificación del proyecto: diagrama de flujo, contratos MCP y criterios de aceptación
- Implementación por incrementos: esqueleto, lectura, búsqueda y escritura
- Evaluación end-to-end: éxito, falta de datos, fallo de API y denegación de escritura
- Demo con fallo controlado: muestra no solo el happy path
- Revisión de producción: transporte, autorización, observabilidad y límites de confianza
- Cuestionario final: defensa de las decisiones arquitectónicas de tu propio servidor
Preguntas frecuentes
Entenderás cómo Model Context Protocol conecta aplicaciones de IA con datos, herramientas y procesos externos. Paso a paso construirás un servidor MCP que trabaja con una API, documentos locales y un registro simple de casos.
No necesitas escribir aplicaciones complejas desde cero, pero una orientación básica en código facilitará el aprendizaje. Trabajarás con un agente programador: definirás el contrato, encargarás pequeños cambios, ejecutarás el resultado y transmitirás información concreta sobre los errores.
Vibe coding significa aquí dirigir conscientemente a un agente de IA en lugar de copiar sin reflexión el código generado. Aprenderás a dividir el trabajo en pequeños incrementos, verificar el comportamiento de la aplicación y mantener el control sobre la solución.
Crearás un asistente de atención al cliente que utiliza una API externa, busca en documentos locales y trabaja con un registro simple de casos. Gracias al ejemplo común verás todo el proceso, desde el diseño de la integración hasta un servidor MCP funcional.
MCP es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con archivos, bases de datos, API y otras herramientas. El curso te preparará para crear soluciones que no solo generen respuestas, sino que también utilicen contexto actualizado y realicen acciones concretas.
Sí. Verás ejemplos de instrucciones poco acertadas, cambios demasiado grandes y verificación insuficiente. Aprenderás a convertir expectativas imprecisas en contratos claros y a diagnosticar problemas a partir del comportamiento real del sistema.
- 12 horas
- Principiante
- Certificado al terminar
- Acceso inmediato tras la compra
Curso completo
34 EUR