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Introducción a Model Context Protocol (MCP)
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 6/2026
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¿Por qué aprender el Model Context Protocol?
Los modelos de lenguaje grandes no pueden acceder a datos en tiempo real ni realizar acciones por sí solos, y conectar cada herramienta o API con código personalizado no escala. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) resuelve esto con una única forma estandarizada para que las aplicaciones de IA se conecten a herramientas, datos y servicios externos, a menudo llamado «el puerto USB-C para la IA». En este curso, crearás servidores y clientes MCP desde cero en Python y los conectarás a un LLM.¿Cómo creo y conecto mi primer servidor MCP?
Empezarás aprendiendo la arquitectura MCP: host, cliente y servidor, y las tres primitivas que expone cada servidor: herramientas, recursos y prompt. Luego crearás un servidor de conversión de divisas con FastMCP, añadirás docstrings y anotaciones de tipo para que un LLM pueda descubrir tus herramientas, y escribirás un cliente asíncrono en Python que enumere y llame a esas herramientas a través de transporte stdio.¿Cómo le doy a un LLM herramientas y contexto en tiempo real?
Las herramientas por sí solas no bastan: los modelos también necesitan datos e instrucciones de comportamiento. Añadirás recursos para contexto de solo lectura y prompts para guiar al modelo cuando las entradas sean ambiguas, y luego conectarás las tres primitivas en un LLM de OpenAI mediante el flujo de trabajo de llamada a herramientas de cinco pasos para que pueda responder con confianza o pedir aclaraciones cuando deba hacerlo.¿Cómo llevo los servidores MCP a producción?
Los servidores del mundo real necesitan algo más que código para el caso ideal. Sustituirás los recursos basados en archivos por consultas respaldadas por bases de datos, añadirás tiempos de espera para las solicitudes, gestión estructurada de errores y autenticación segura de API que mantiene las claves en el servidor. Por último, te conectarás a un servidor MCP de terceros y verás que el mismo código cliente funciona con cualquier servidor que hable el protocolo.Requisitos previos
Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python1
The Building Blocks of MCP
Discover how MCP can make integrating AI applications with surrounding systems easier than ever before! Learn about how MCP works, how to define your own MCP tools, and build the bridge between client and server.
2
MCP-Enabled LLM Applications
Add resources and prompts to MCP servers to expose LLMs to read-only context and key instructions to alter its behavior. Get hands-on with LLMs and connect them to your MCP server so it can call tools and retrieve context.
3
Preparing MCP Servers for Production
Find out what it takes to get MCP servers into production by taking a deep-dive into databases and APIs in MCP servers, and the additional considerations that they bring. Finally, integrate third-party MCPs securely and reliably, so you don't have to recreate the wheel for your favorite integrations.
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