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Curso de MCP con Python: integra agentes de IA (Programa detallado)

Objetivo:

Crear servidores MCP con Python para conectar agentes de IA con APIs REST, bases de datos, documentos, herramientas externas y sistemas empresariales, aplicando criterios de seguridad, control y mantenibilidad.

Dirigido a:

  • Curso de inteligencia artificial dirigido a desarrolladores, programadores, técnicos de sistemas, perfiles de automatización, analistas de datos, consultores tecnológicos, responsables IT y formadores técnicos que quieran aprender a conectar agentes de inteligencia artificial con sistemas reales mediante MCP, Model Context Protocol.
  • Está especialmente indicado para profesionales que ya utilizan herramientas de IA generativa y quieren dar el salto de usarlas como asistentes a construir sus propias integraciones con APIs, bases de datos, documentos y herramientas empresariales mediante Python.
  • También resulta útil para equipos y responsables técnicos que necesitan comprender cómo funcionan los servidores MCP, cuándo conviene utilizar uno ya existente y cuándo es mejor crear uno propio, aplicando criterios de seguridad, control de permisos y mantenibilidad.

Requisitos:

  • Para realizar este curso se recomienda tener conocimientos básicos de programación en Python, ya que es el lenguaje utilizado en los ejemplos y el proyecto final. Los contenidos se plantean de forma guiada y progresiva, por lo que no es necesario un nivel avanzado.
  • También es conveniente estar familiarizado con el uso de la terminal, archivos JSON, conceptos básicos de APIs REST y el funcionamiento general de herramientas de inteligencia artificial generativa como Claude, ChatGPT, GitHub Copilot o asistentes similares.
  • No es necesario tener experiencia previa creando servidores MCP. Sí se recomienda cierta comodidad trabajando con entornos técnicos: instalación de dependencias, edición de archivos de configuración y lectura de documentación técnica. Aunque el curso utiliza Python, los conceptos de arquitectura, seguridad y diseño de herramientas MCP son transferibles a otros lenguajes como TypeScript o JavaScript.

Programa del curso

1.- Qué es MCP y por qué cambia la forma de integrar agentes de IA

Objetivo

Comprender qué es MCP (Model Context Protocol), qué problema resuelve y cuándo utilizarlo para conectar agentes de IA con datos, APIs, herramientas externas y sistemas reales de forma estructurada.

Contenido

  1. Qué es MCP y por qué cambia la forma de integrar agentes de IA
    1. Introducción
    2. El problema de la IA aislada: por qué los agentes de IA necesitan conectarse al mundo real
    3. Qué es MCP y cómo se convirtió en estándar de industria
    4. MCP frente a integraciones directas, function calling y frameworks como LangChain
    5. Diferencia entre chatbot, asistente, agente de IA y sistema MCP
    6. Cuándo tiene sentido crear un servidor MCP propio y cuándo usar uno ya existente
    7. Casos de uso reales por perfil
    8. Resumen
Arriba

2.- Arquitectura MCP: cómo funciona el protocolo por dentro

Objetivo

  • RA2 - Identificar la arquitectura MCP y sus componentes principales (host, cliente, servidor, tools, resources, prompts, JSON-RPC y transportes) para entender cómo se comunican los agentes de IA con servidores MCP locales y remotos. (DESTREZA)

Contenido

  1. Arquitectura MCP: cómo funciona el protocolo por dentro
    1. Introducción
    2. Los tres componentes de la arquitectura MCP
    3. Los tres primitivos: tools, resources y prompts
    4. Cómo se comunican host, cliente y servidor
    5. Entornos de trabajo: local, remoto y herramientas de depuración
    6. Lectura e interpretación del esquema de una herramienta MCP
    7. Resumen
Arriba

3.- Crea tu primer servidor MCP con Python

Objetivo

  • RA3 - Crear un primer servidor MCP con Python, definiendo herramientas funcionales, parámetros de entrada, respuestas estructuradas y pruebas básicas mediante MCP Inspector y clientes compatibles como Claude Desktop. (DESTREZA)

Contenido

  1. Crea tu primer servidor MCP con Python
    1. Introducción
    2. Métodos de implementación de MCP
    3. Preparación del entorno de trabajo con Python
    4. Estructura y primera herramienta funcional
    5. Parámetros, validación y respuestas estructuradas
    6. Pruebas, depuración y buenas prácticas
    7. Resumen
Arriba

4.- Conecta tu servidor MCP con APIs, bases de datos y servicios externos

Objetivo

  • RA4 - Conectar un servidor MCP con APIs REST, bases de datos y servicios externos desde Python, aplicando validación de datos, autenticación, control de errores y diseño de herramientas útiles para agentes de IA. (DESTREZA)

Contenido

  1. Conecta tu servidor MCP con APIs, bases de datos y servicios externos
    1. Introducción
    2. De servidor aislado a servidor conectado
    3. Conectar el servidor MCP con una API REST
    4. Consulta de datos desde una base de datos
    5. Diseño de herramientas conectadas: consulta, acción y límites
    6. Control de errores y seguridad básica
    7. Caso práctico completo: servidor MCP con API externa y base de datos
    8. Resumen
Arriba

5.- Conecta tu servidor MCP con clientes reales

Objetivo

  • RA5 - Integrar y probar servidores MCP en clientes compatibles como Claude Desktop, VS Code, Claude Code y MCP Inspector, configurando rutas, variables de entorno, ejecución local, logs y flujos de verificación. (DESTREZA)

Contenido

  1. Integración MCP con Claude Desktop, VS Code, Claude Code y MCP Inspector
    1. Introducción
    2. Del servidor que funciona al servidor que se usa
    3. Qué es un cliente MCP y qué clientes existen
    4. Configuración en Claude Desktop, VS Code y Claude Code
    5. Operar y probar el servidor desde el cliente
    6. Opciones de despliegue en producción
    7. Resumen
Arriba

6.- Seguridad en servidores MCP

Objetivo

  • RA6 - Aplicar criterios de seguridad esenciales en un servidor MCP: validación de entradas, gestión de secretos, control de permisos y prevención de riesgos específicos del uso por agentes de IA (DESTREZA)

Contenido

  1. Seguridad en servidores MCP
    1. Introducción
    2. Por qué la seguridad en MCP es diferente a la seguridad en una API convencional
    3. Controles esenciales: permisos, validación y secretos
    4. Riesgos específicos de agentes de IA en servidores MCP
    5. Registro de actividad y trazabilidad de llamadas a herramientas MCP
    6. Checklist de seguridad para servidores MCP listos para entregar
    7. De aquí en adelante: qué puedes construir con lo que sabes
    8. Resumen
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