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MCP
Librería IA Generativa

Formación corporativa en MCP

Model Context Protocol: conecta agentes IA a herramientas y datos.

Evidencias FUNDAE Activación guiada Evaluación con IA Itinerario a medida
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Resumen del itinerario en MCP

Para qué equipos

Equipos técnicos que incorporan MCP a su stack productivo o consolidan competencias antes de un proyecto crítico. Adaptamos el temario al nivel de partida y al stack acompañante.

Qué se trabaja

Lecciones aplicadas y ejercicios prácticos en MCP resueltos en el IDE del navegador, con corrección automática por IA y proyectos integradores revisados con rúbrica explícita.

Cómo se contrata

Propuesta concreta sobre teleformación, aula virtual o plan mixto. Sin coste de setup, sin permanencia, con evidencias FUNDAE exportables para la entidad organizadora.

Teleformación Aula virtual FUNDAE LTI / SCORM

Activación en 3 pasos

Diseñamos el itinerario, el alcance y el calendario según el nivel y el stack de tu equipo. Evidencias FUNDAE exportables, sin permanencia ni coste de setup.

  1. 1 Demo o llamada
    30 min con el fundador. Cuéntanos el stack, el nivel y el calendario.
  2. 2 Propuesta
    Itinerario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto) con evidencias FUNDAE exportables.
  3. 3 Tenant activo
    Tu equipo entra con SSO, asignaciones automáticas y panel admin completo.
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Qué incluye la formación

Toda la plataforma CertiDevs disponible para tu equipo durante el itinerario. Sin costes ocultos ni módulos premium.

Entornos de programación online, sin instalar nada en el equipo del alumno.
Evaluación con IA de cada ejercicio de código, proyecto y ensayo, con feedback y nota.
Certificado verificable con NIF del alumno y firma digital de CertiDevs.
Panel admin de empresa: alta masiva CSV, asignaciones, foros y encuestas.
Rol inspector FUNDAE con acceso de solo lectura a actividad y resultados.
Reportes exportables en Excel: accesos, progreso, completion y satisfacción.
Integración con tu LMS: LTI 1.1 + 1.3 Deep Linking y exportación SCORM 1.2.
SSO con tu Active Directory (OIDC, Microsoft Entra, Google Workspace).
White-label opcional: subdominio propio, logo y tema de tu marca.
Pruebas técnicas: mismos exámenes para evaluar candidatos en selección.
Foros y mensajería tutorial integrados, requisito FUNDAE cubierto de serie.
Soporte directo de nuestro equipo durante toda la formación.

Cursos disponibles en MCP

Cada curso se puede asignar de forma independiente o combinar en un plan formativo.

Especialización MCP - Fundamentos

Curso fundacional de Model Context Protocol para equipos técnicos que arrancan su práctica con el estándar. Cubres el uso de MCP en los principales agentes y editores del mercado, las primitivas que el protocolo define para exponer capacidades, y la construcción de servidores MCP en Python desde cero. Al terminar consumes y construyes servidores MCP funcionales y tienes la base para escalar hacia integraciones avanzadas y despliegue en producción.

Ver curso Especialización MCP - Módulos avanzados

Curso avanzado de Model Context Protocol para equipos técnicos que ya dominan los fundamentos y quieren llevar MCP a producción. Profundizas en el desarrollo de servidores con frameworks de alto nivel, los distintos transportes disponibles, la construcción de clientes en Python, la integración con frameworks de orquestación de LLM y las prácticas de seguridad y despliegue. Al terminar operas servidores MCP propios con autenticación, observabilidad y aislamiento adecuados a entornos empresariales.

Ver curso Curso completo MCP: Uso y desarrollo

Recorrido integral por Model Context Protocol, el estándar abierto que conecta agentes IA con datos, herramientas y sistemas internos. Cubres los fundamentos del protocolo, el uso en agentes y editores del mercado, el desarrollo de servidores y clientes con Python, los transportes disponibles, la integración con frameworks de orquestación de LLM y modelos locales, y el despliegue seguro con autenticación. Al terminar diseñas, construyes y operas tu propia capa MCP para exponer capacidades internas a agentes de IA.

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Tecnologías relacionadas con MCP

Stacks habituales que las empresas combinan en sus planes formativos junto a MCP.

Cursor
GitHub Copilot
OpenAI SDK
LangChain
Ollama
TensorFlow
PyTorch
Transformers

Estructura del itinerario

Módulos, lecciones y ejercicios del itinerario

Introducción al Model Context Protocol

MCP (Model Context Protocol) es el protocolo abierto creado por Anthropic que estandariza la comunicación entre aplicaciones de inteligencia artificial y fuentes de datos externas. Este módulo presenta el origen del protocolo, su motivación, la arquitectura cliente-servidor basada en JSON-RPC 2.0 y el ecosistema de servidores y herramientas que ha crecido a su alrededor desde su lanzamiento en noviembre de 2024.

Conceptos clave qué aprenderás

Que es MCP y por que existe

Comprenderas la necesidad de un protocolo estándar para conectar LLMs con datos y herramientas externas. Antes de MCP, cada aplicación de IA implementaba sus propias integraciones de forma ad hoc, lo que generaba fragmentación y duplicación de esfuerzo. MCP proporciona un contrato común que cualquier cliente o servidor puede implementar.

Arquitectura y especificación

Exploraras la arquitectura cliente-servidor del protocolo, el uso de JSON-RPC 2.0 como formato de mensajes, el flujo de inicialización y negociación de capacidades, y los componentes principales de la especificación abierta mantenida bajo la Linux Foundation.

Ecosistema y comunidad

Conoceras el panorama actual de servidores MCP disponibles, los registros oficiales como el GitHub MCP Registry, la adopción por parte de agentes y editores de código, y la comunidad de desarrolladores que contribuye al protocolo.

Entorno de desarrollo

Configuraras tu entorno local con Python, el gestor de paquetes uv, el SDK oficial mcp y las dependencias necesarias para seguir el resto del curso de forma practica.

Aplicaciones practicas

Los conocimientos de este módulo son la base para cualquier trabajo con MCP: desde usar servidores existentes en agentes de IA hasta desarrollar tus propios servidores y clientes. Entender la arquitectura y la especificación te permitira diagnosticar problemas, evaluar soluciones del ecosistema y tomar decisiones informadas sobre como integrar MCP en tus proyectos.

  • Introducción a MCP Lección
  • Arquitectura y protocolo Lección
  • Ecosistema MCP Lección
  • Instalación del entorno Lección
  • Test de introducción a MCP Test

Modalidades de contratación

Elige la modalidad que mejor se adapte a tu organización. Sin permanencia ni coste de setup.

Teleformación

Acceso autónomo al itinerario en la plataforma: lecciones, vídeos, ejercicios evaluados por IA y proyecto integrador. Con tutorización y foro técnico.

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Aula virtual privada

Sesiones en directo sobre cohorte cerrada del cliente. Práctica guiada, resolución de dudas, evaluación al cierre y evidencias exportables.

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Plan mixto

Teleformación con sesiones en directo intercaladas. Equilibra autonomía del alumno con hitos guiados, revisión de proyectos y feedback síncrono.

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Sobre MCP

Anthropic Desde 2024 Documentación oficial

MCP (Model Context Protocol) es el protocolo abierto creado por Anthropic que estandariza la forma en que las aplicaciones de IA se conectan con fuentes de datos y herramientas externas. Lanzado en noviembre de 2024 y albergado desde noviembre de 2025 en la Linux Foundation, la especificación actual 2026-03-25 consolida Streamable HTTP como transporte y OAuth 2.1 con Dynamic Client Registration para autenticación. MCP ha sido adoptado por los principales hosts del mercado: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code con GitHub Copilot y Zed. Su ecosistema crece con el MCP Registry oficial y cientos de servidores verificados para bases de datos, APIs, sistemas de archivos y servicios cloud.

MCP define una arquitectura Host, Client y Server basada en JSON-RPC 2.0 con tres primitivas fundamentales: Tools (acciones que los LLMs pueden ejecutar), Resources (datos que los LLMs pueden consultar) y Prompts (plantillas reutilizables). Incluye capabilities avanzadas como sampling (el servidor solicita inferencia al LLM del cliente), elicitation (el servidor pide input al usuario) y completions (autocompletado de argumentos). Los transportes estándar son stdio para ejecución local y Streamable HTTP para despliegue remoto en producción; SSE queda como legacy. Los servidores oficiales de Anthropic cubren filesystem, git, github, memory, postgres, slack y muchos mas.

Los SDKs oficiales mantenidos por Anthropic incluyen @modelcontextprotocol/sdk (TypeScript/JavaScript) y mcp (Python) con API de alto nivel FastMCP basada en decoradores y API de bajo nivel para control total. La biblioteca fastmcp de jlowin extiende el SDK oficial con proxy servers y composición avanzada. En el lado del consumo, langchain-mcp-adapters permite conectar servidores MCP con agentes de LangChain y modelos locales via Ollama. Los Claude Agent Skills también consumen servidores MCP para ampliar capacidades sin alterar el harness.

Que incluye este itinerario

  • Introducción y arquitectura: que es MCP, su origen en Anthropic, la especificación JSON-RPC 2.0, el ecosistema de servidores disponibles y la configuración del entorno de desarrollo.
  • MCP en agentes y editores: configuración y uso de servidores MCP en Claude Desktop, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot y el GitHub MCP Registry.
  • Primitivas del protocolo: Tools, Resources, Resource Templates y Prompts en profundidad, con analogias REST y ejemplos prácticos.
  • Servidores con Python SDK: creación de servidores MCP completos con la biblioteca oficial mcp de Anthropic: tools, resources, prompts, context injection y lifespan.
  • Servidores con FastMCP: la biblioteca fastmcp de jlowin para desarrollo rápido, proxy servers y composición de múltiples servidores.
  • Transportes: stdio para ejecución local, SSE y Streamable HTTP para despliegue remoto, configuración de sesiones y seguridad.
  • Clientes MCP: ClientSessión, operaciones del protocolo (list/call tools, read resources, get prompts) y construcción de un cliente con interfaz de chat.
  • Integración con LangChain: langchain-mcp-adapters, MultiServerMCPClient, agentes con create_react_agent y modelos locales con ChatOllama.
  • Producción: autenticación OAuth 2.1, seguridad, despliegue con ASGI y Docker, y buenas practicas para entornos reales.

Público objetivo

  • Desarrolladores Python que quieren dominar el protocolo estándar para conectar LLMs con datos y herramientas externas.
  • Ingenieros de IA y ML que necesitan construir servidores MCP para exponer funcionalidades a agentes inteligentes.
  • Profesionales que usan Claude Code, Cursor o GitHub Copilot y quieren entender y extender sus capacidades con MCP.
  • Equipos de desarrollo que buscan integrar herramientas MCP en sus pipelines de IA con LangChain y modelos locales.

Prerrequisitos

  • Conocimientos de Python a nivel intermedio (funciones, clases, decoradores, async/await).
  • Familiaridad básica con APIs REST y el formato JSON.
  • Tener instalado Python 3.10+ y un gestor de paquetes (pip o uv).

¿Necesitas un itinerario completo?

Este curso puede formar parte de una carrera profesional que combine varias tecnologías. Explora nuestros itinerarios o te diseñamos uno a medida para tu equipo.

Ver carreras Solicitar itinerario a medida

Plan formativo de MCP para tu equipo

Recibe una propuesta concreta: modalidad, alcance, calendario y evidencias FUNDAE exportables. Damos de alta a tu equipo, configuramos la plataforma con tus dominios y entregamos certificados verificables e informes para tu entidad organizadora. Sin coste de setup, sin permanencia.

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Formación en MCP: preguntas frecuentes

¿La formación en MCP para empresas es bonificable por FUNDAE?
Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
¿En qué modalidades se imparte la formación en MCP?
En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
¿Se adapta el temario de MCP al nivel de mi equipo?
Sí. Ajustamos el itinerario de MCP al nivel y al stack de tu equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable. La activación corporativa se acuerda durante la fase de propuesta.
¿Cómo se evalúa a los alumnos?
Con ejercicios corregidos automáticamente por IA (test, puzle, código, proyecto y ensayo), detección de entregas generadas con IA y certificados verificables por URL.