Inteligencia Artificial Aplicada · IA-180

Servidores MCP a medida con Python

Exponer los sistemas internos como herramientas MCP con validación, permisos y trazas de auditoría.

Bajo demanda Especialización 7 módulos · 28 clases

Formato asíncrono Desarrollo MCP, Python

IA DESARROLLO

Lo que aprenderás

Implementar un servidor MCP en Python con tools, resources y prompts propios.
Escribir esquemas de entrada que validen los argumentos antes de tocar ningún sistema real.
Redactar descripciones de herramienta que el modelo interprete sin ambigüedad.
Envolver una base de datos o una API interna limitando las operaciones que quedan permitidas.
Añadir autenticación, límites de uso y registro de auditoría a cada herramienta expuesta.
Empaquetar el servidor en un contenedor y desplegarlo junto al resto de servicios internos.

Contenido del curso

7 módulos · 28 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Preparación del proyecto 4 clases

Qué merece exponerse como herramienta y qué no
Estructura del proyecto y dependencias
Servidor mínimo funcionando
Inspección de mensajes durante el desarrollo

Módulo 2 · Implementar herramientas 4 clases

Definir una tool y su esquema de argumentos
Validación estricta antes de ejecutar
Valores de retorno y errores comprensibles para el modelo
Operaciones largas y respuestas parciales

Módulo 3 · Resources y prompts 4 clases

Exponer datos como resources
Paginación y recursos de gran tamaño
Prompts ofrecidos por el servidor
Elegir la primitiva adecuada en cada caso

Módulo 4 · Descripciones que el modelo entiende 4 clases

Redactar el nombre y la descripción de una herramienta
Ambigüedad entre herramientas parecidas
Ejemplos de uso dentro de la descripción
Pruebas de elección correcta de herramienta

Módulo 5 · Envolver sistemas reales 4 clases

Base de datos: consultas acotadas y sin SQL libre
API interna heredada y sin documentar
Operaciones de escritura y confirmaciones
Datos sensibles: filtrado antes de devolver

Módulo 6 · Seguridad y operación 4 clases

Autenticación y permisos por herramienta
Límites de frecuencia y de tamaño
Registro de auditoría de cada invocación
Pruebas con entradas maliciosas

Módulo 7 · Despliegue y proyecto final 4 clases

Empaquetado en contenedor
Configuración por entorno y gestión de secretos
Documentación para quien lo consuma
Proyecto: servidor propio desplegado y conectado a un cliente

Requisitos

Python avanzado: tipado, asincronía, gestión de errores y pruebas automatizadas.
Dominio de los fundamentos de MCP: primitivas, transportes y ciclo de vida de la conexión.
Experiencia diseñando y consumiendo APIs, y nociones de seguridad en servicios.
Docker y acceso a un entorno donde desplegar el servidor resultante.

Descripción

Los datos que harían útil a un agente están en el ERP, en la base de datos de incidencias y en una API interna que nadie ha documentado desde hace años. Conectar todo eso a mano, agente por agente, no escala. Un servidor MCP propio convierte esos sistemas en herramientas reutilizables desde cualquier cliente compatible.

El curso construye ese servidor con exigencia de producción. Se implementan las tres primitivas, se definen esquemas de entrada que validan antes de ejecutar, se redactan descripciones que el modelo interprete bien, y se envuelve un sistema real acotando qué operaciones quedan disponibles. Cada herramienta se prueba con casos límite y entradas maliciosas.

La parte final es de operación: autenticación, límites de uso, registro de auditoría, empaquetado en contenedor y despliegue junto al resto de servicios. Presupone el curso de fundamentos de MCP y encaja directamente con la orquestación de varios servidores y con los agentes desplegados sobre infraestructura propia.

¿Para quién es este curso?

Equipos de plataforma que deben ofrecer acceso controlado a sistemas internos para agentes de IA.
Personas desarrolladoras de backend responsables de integraciones con el ERP o el sistema de incidencias.
Arquitectos que quieren sustituir integraciones a medida por una capa estándar reutilizable.