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Temario del curso

Anatomía del protocolo

  • Por qué la llamada a funciones por sí sola es insuficiente para ecosistemas complejos de agentes
  • Primitivas de MCP: herramientas, recursos, solicitudes (prompts) y sus esquemas JSON
  • Ciclo de vida de una sesión de MCP: inicialización, listar herramientas, llamada, retorno y cierre
  • Comparación de MCP con OpenAPI y GraphQL para exponer capacidades a agentes

Construcción de un servidor MCP mediante stdio

  • Creación de la estructura base 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 controladores de herramientas que invocan APIs REST internas o bases de datos
  • Gestión de errores, resultados parciales y ejecución prolongada de herramientas

Construcción de un servidor MCP mediante HTTP

  • Migración de stdio a HTTP para implementación remota y balanceo de carga
  • Implementación de autenticación usando tokens bearer y mTLS
  • Recuperación elegante ante fallos de conexión HTTP durante la sesión
  • Despliegue de servidores MCP detrás de Kong o nginx con limitación de velocidad (rate limiting)

Patrones de integración del cliente

  • Registro de un servidor MCP en Claude Code usando el archivo de configuración
  • Conexión de OpenClaude a múltiples puntos finales MCP simultáneamente
  • Desarrollo de un cliente de agente Python personalizado utilizando el SDK de Python para MCP
  • Gestión elegante de cambios en la disponibilidad de herramientas en tiempo de ejecución

Exposición de recursos y solicitudes (prompts)

  • Exposición de recursos de solo lectura para enriquecer el contexto del agente
  • Creación de plantillas de solicitud parametrizadas que guían el razonamiento del agente
  • Actualización dinámica de recursos cuando los datos subyacentes cambian
  • Separación de herramientas mutables y recursos inmutables para mayor claridad de seguridad

Registro interno de herramientas y descubrimiento

  • Construcción de un registro corporativo de MCP con metadatos y etiquetas de propiedad
  • Descubrimiento automático mediante DNS-SD o archivos de punto final conocido
  • Versiónado de herramientas y deprecación de puntos finales antiguos sin romper clientes
  • Catalogación de herramientas con descripciones en lenguaje natural para facilitar la búsqueda por agentes

Límites de seguridad empresarial

  • Implementación de controles de autorización dentro de los controladores de herramientas basados 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 mediante contenedores seccomp y gVisor
  • Registro de cada invocación de herramienta para cumplimiento normativo y análisis forense

Ingeniería de rendimiento y confiabilidad

  • Establecimiento de políticas de tiempo de espera por familia de herramientas: base de datos, computo y APIs externas
  • Implementación de disyuntores (circuit breakers) cuando los servicios dependientes están poco saludables
  • 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

  • Pruebas de compatibilidad del servidor MCP con clientes de Claude Code y Continue.dev
  • Gestión de diferencias en la negociación de transporte entre plataformas
  • Desarrollo de adaptadores polyfill para marcos de agentes no compatibles con MCP
  • Creación de un mercado de herramientas multiplataforma dentro de la organización

Evolución del ecosistema MCP internamente

  • Recopilación 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 servidor MCP de autoservicio
  • Contribución de mejoras al estándar abierto de especificación MCP upstream

Requerimientos

  • Experiencia de programación en TypeScript o Python
  • Comprensión de los patrones de llamada a herramientas y funciones de LLM
  • Conocimientos básicos de redes: HTTP, WebSockets y JSON-RPC

Público objetivo

  • Desarrolladores backend que construyen 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

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