Curso MCP: Uso y desarrollo

Este curso completo de MCP (Model Context Protocol) cubre el protocolo de principio a fin: desde entender que es y como se usa en los principales agentes del mercado hasta desarrollar servidores y clientes profesionales, integrarlos con LangChain y desplegarlos en produccion. Esta disenado para proporcionar un dominio completo del protocolo estandar que conecta aplicaciones de IA con el mundo exterior.

El itinerario es progresivo: parte de los fundamentos del protocolo y su uso en agentes como Claude Code y Cursor, avanza por el desarrollo de servidores con el SDK oficial de Python y la biblioteca FastMCP, recorre la capa de transportes y la API de clientes, incorpora la integracion con LangChain y modelos locales via Ollama, y culmina con autenticacion, seguridad y despliegue en produccion.

Publico objetivo

• Desarrolladores Python que quieren dominar MCP para construir servidores y clientes que conecten LLMs con datos y herramientas.
• Ingenieros de IA y ML que necesitan integrar servidores MCP en sus pipelines con LangChain y modelos locales.
• Usuarios avanzados de Claude Code, Cursor o GitHub Copilot que quieren crear sus propios servidores MCP personalizados.
• Arquitectos de software que necesitan evaluar y disenar soluciones MCP para entornos empresariales con autenticacion y despliegue.
• Equipos de desarrollo que buscan estandarizar la conexion entre sus herramientas internas y agentes de IA.

Contenido del roadmap

Introduccion a MCP

Que es el Model Context Protocol, su origen en Anthropic (noviembre 2024), por que la industria necesitaba un protocolo estandar. Arquitectura cliente-servidor basada en JSON-RPC 2.0, flujo de mensajes, especificacion abierta. Ecosistema actual: servidores disponibles, registros y comunidad. Configuracion del entorno de desarrollo.

MCP en agentes y editores de codigo

Configuracion y uso de servidores MCP en Claude Desktop y Claude Code como agente de referencia. Integracion en Cursor para ampliar las capacidades del editor. GitHub Copilot con servidores MCP en Copilot Chat. El GitHub MCP Registry como registro oficial de servidores verificados y como publicar en el.

Primitivas MCP: Tools, Resources y Prompts

Las tres primitivas fundamentales del protocolo. Tools como acciones ejecutables (analogia con POST en REST): definicion, parametros y ejecucion. Resources como datos consultables (analogia con GET): URIs, templates y contenido. Prompts como plantillas reutilizables para interaccion efectiva con LLMs.

Servidores MCP con Python SDK

Desarrollo de servidores completos con la biblioteca oficial mcp de Anthropic. Creacion de un servidor basico con FastMCP y decoradores. Definicion de tools con @mcp.tool(), parametros tipados y descripciones. Exposicion de resources con @mcp.resource() y resource templates con URIs dinamicas. Prompts reutilizables con @mcp.prompt(). Context injection para logging, progreso y acceso a capacidades. Lifespan para inicializacion y limpieza de recursos.

Servidores MCP con FastMCP

La biblioteca fastmcp de jlowin como alternativa de alto nivel. Diferencias y ventajas sobre el SDK oficial. Desarrollo rapido de servidores con tools, resources y prompts. Proxy servers para componer y combinar multiples servidores MCP en uno solo.

Transportes MCP

La capa de comunicacion del protocolo. stdio para ejecucion local y desarrollo. SSE (Server-Sent Events) para streaming. Streamable HTTP como transporte recomendado para produccion con soporte de sesiones y resumabilidad. Configuracion practica de transportes en servidores y clientes.

Clientes MCP con Python

ClientSession como interfaz principal para consumir servidores MCP. Conexion, inicializacion y gestion de sesiones. Operaciones del protocolo: listar y ejecutar tools, leer resources, obtener prompts. Proyecto practico: construccion de un cliente MCP con interfaz de chat conectado a un LLM.

Integracion con LangChain

langchain-mcp-adapters para convertir tools MCP en herramientas de LangChain. MultiServerMCPClient para conexion simultanea a multiples servidores. Creacion de agentes con create_react_agent que usen herramientas de servidores MCP. Integracion con ChatOllama para usar modelos locales con tools MCP.

Autenticacion, seguridad y despliegue

OAuth 2.1 en MCP: TokenVerifier, Authorization Server y flujo de autenticacion. Seguridad: validacion de inputs, permisos, sandboxing y buenas practicas. Despliegue de servidores MCP con ASGI, Docker, composicion de servidores y monitorizacion en produccion.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este roadmap, seras capaz de:

• Entender MCP en profundidad: arquitectura, especificacion, primitivas y ecosistema del protocolo estandar para IA.
• Usar MCP en agentes: configurar servidores MCP en Claude Code, Cursor, GitHub Copilot y descubrir servidores en el GitHub MCP Registry.
• Desarrollar servidores MCP con Python SDK: crear servidores completos con tools, resources, prompts, context injection y lifespan usando la biblioteca oficial.
• Desarrollar servidores con FastMCP: usar la biblioteca fastmcp para desarrollo rapido, proxy servers y composicion de servidores.
• Dominar los transportes: configurar stdio, SSE y Streamable HTTP para comunicacion local y remota.
• Construir clientes MCP: consumir servidores MCP programaticamente con ClientSession y construir clientes con interfaz de chat.
• Integrar MCP con LangChain: conectar servidores MCP a agentes de LangChain con langchain-mcp-adapters y modelos locales via Ollama.
• Desplegar en produccion: implementar autenticacion OAuth, aplicar buenas practicas de seguridad y desplegar servidores MCP con Docker y ASGI.