1 – Qué es MCP y por qué cambia la forma de integrar agentes de IA
Qué es MCP y por qué cambia la forma de integrar agentes de IA
Introducción
El problema de la IA aislada: por qué los agentes de IA necesitan conectarse al mundo real
Qué es MCP y cómo se convirtió en estándar de industria
MCP frente a integraciones directas, function calling y frameworks como LangChain
Diferencia entre chatbot, asistente, agente de IA y sistema MCP
Cuándo tiene sentido crear un servidor MCP propio y cuándo usar uno ya existente
Casos de uso reales por perfil
Resumen
2 – Arquitectura MCP: cómo funciona el protocolo por dentro
Arquitectura MCP: cómo funciona el protocolo por dentro
Introducción
Los tres componentes de la arquitectura MCP
Los tres primitivos: tools, resources y prompts
Cómo se comunican host, cliente y servidor
Flujo completo de una llamada a una herramienta MCP
JSON-RPC: el formato de comunicación del protocolo MCP
Transportes: STDIO y Streamable HTTP
Entornos de trabajo: local, remoto y herramientas de depuración
Servidores MCP locales frente a servidores MCP remotos
Herramientas de depuración: MCP Inspector
Lectura e interpretación del esquema de una herramienta MCP
Resumen
3 – Crea tu primer servidor MCP con Python
Crea tu primer servidor MCP con Python
Introducción
Métodos de implementación de MCP
Preparación del entorno de trabajo con Python
Versión de Python y estructura de archivos
Estructura y primera herramienta funcional
Estructura mínima de un servidor MCP
Qué hace cada línea
Creación de una primera herramienta funcional
Parámetros, validación y respuestas estructuradas
Definición y validación de parámetros de entrada
Tipos y restricciones habituales en parámetros MCP
Respuestas estructuradas desde el servidor MCP
Pruebas, depuración y buenas prácticas
Pruebas del servidor con MCP Inspector
Depuración de errores frecuentes en servidores MCP
Buenas prácticas para nombrar herramientas y describir capacidades para agentes de IA
Reglas prácticas de nomenclatura y descripción
Resumen
4 – Conecta tu servidor MCP con APIs, bases de datos y servicios externos
Conecta tu servidor MCP con APIs, bases de datos y servicios externos
Introducción
De servidor aislado a servidor conectado
Conectar el servidor MCP con una API REST
Cómo conectar un servidor MCP con una API REST externa
Parámetros de consulta y cuerpo de la petición
Gestión de autenticación en las llamadas del servidor
Archivo .env para gestión local de credenciales
Consulta de datos desde una base de datos
Ejemplo con SQLite
Crear la base de datos de prueba
Diseño de herramientas conectadas: consulta, acción y límites
Diferencia entre herramientas de consulta y herramientas de acción
Diseño de esquemas para que el agente de IA use las herramientas de forma predecible
Límites de acceso: qué datos puedes exponer y cuáles no deberías
Control de errores y seguridad básica
Control de errores y respuestas parciales
Implicaciones de diseño y seguridad en integraciones con herramientas
Caso práctico completo: servidor MCP con API externa y base de datos
Servidor MCP completo con API externa y base de datos SQLite
Configuración mínima requerida
Herramienta 1: consulta de clima (API externa)
Herramienta 2: búsqueda de productos (SQLite)
Resumen
5 – Conecta tu servidor MCP con clientes reales
Integración MCP con Claude Desktop, VS Code, Claude Code y MCP Inspector
Introducción
Del servidor que funciona al servidor que se usa
Qué controla el archivo de configuración del cliente
Qué es un cliente MCP y qué clientes existen
Función de cada cliente en el flujo de desarrollo
Configuración en Claude Desktop, VS Code y Claude Code
Configuración de un servidor MCP local en Claude Desktop
Estructura del archivo de configuración
Pasos para conectar y verificar
Configuración en VS Code y Claude Code
Archivo de configuración en VS Code
Claude Code como cliente MCP en terminal
Otros clientes donde probar un servidor MCP
Operar y probar el servidor desde el cliente
Archivos de configuración: estructura, rutas y variables de entorno
Reglas para rutas y variables de entorno
Ejecución local del servidor MCP
Ciclo de arranque y parada del servidor
Flujo de verificación de herramientas desde el cliente
Interpretación de errores de conexión más frecuentes
Opciones de despliegue en producción
Lista de verificación antes de desplegar
Resumen
6 – Seguridad en servidores MCP
Seguridad en servidores MCP
Introducción
Por qué la seguridad en MCP es diferente a la seguridad en una API convencional
Riesgos específicos del uso por agentes de IA
Controles esenciales: permisos, validación y secretos
Principio de mínimo privilegio
Contrastes entre diseño correcto e incorrecto
Validación de entradas: por qué el modelo de IA no es una fuente de datos de confianza
Qué validar y cómo
Gestión segura de secretos: API keys, tokens y variables de entorno en Python
Control de permisos por herramienta MCP
Acciones sensibles y confirmación humana: cuándo el agente no debe actuar solo
Ejemplos de acciones que requieren confirmación
Riesgos específicos de agentes de IA en servidores MCP
Prompt injection indirecto en servidores MCP
Cómo reducir el riesgo
Tool poisoning y manipulación de herramientas: qué es y cómo prevenirlo
Riesgos de exposición excesiva de datos en integraciones con agentes de IA
Criterios de exposición de datos
Registro de actividad y trazabilidad de llamadas a herramientas MCP
Checklist de seguridad para servidores MCP listos para entregar
Diseño de herramientas
Validación y entradas
Secretos y autenticación
Control de acceso
Logs y trazabilidad
Pruebas
Documentación
Revisión de riesgos
De aquí en adelante: qué puedes construir con lo que sabes
Lo que puedes hacer ahora
Hacia dónde se mueve el ecosistema MCP
You are here:
MCP con Python: integra agentes de IA con herramientas
Duración: 25 horas ONLINE | Ref (5128)
Consulte becas o como hacer el curso sin coste.
CURSO ID
5128
MODALIDAD
ONLINE
FAMILIA
137
HORAS
25 horas
INICIO
INMEDIATO
DURACIÓN
6 semanas
Valoraciones
No hay valoraciones aún.