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Primeros Pasos

Construye tu Primer Servidor MCP

(Haz clic en la imagen anterior para ver el video de esta lección)

Esta sección consta de varias lecciones:

  • 1 Tu primer servidor, en esta primera lección, aprenderás cómo crear tu primer servidor e inspeccionarlo con la herramienta inspector, una forma valiosa de probar y depurar tu servidor, a la lección

  • 2 Cliente, en esta lección, aprenderás cómo escribir un cliente que pueda conectarse a tu servidor, a la lección

  • 3 Cliente con LLM, una forma aún mejor de escribir un cliente es añadiendo un LLM para que pueda "negociar" con tu servidor sobre qué hacer, a la lección

  • 4 Consumiendo un servidor en modo Agente GitHub Copilot en Visual Studio Code. Aquí, veremos cómo ejecutar nuestro Servidor MCP desde Visual Studio Code, a la lección

  • 5 Servidor de transporte stdio el transporte stdio es el estándar recomendado para la comunicación local entre servidor y cliente MCP, proporcionando comunicación segura basada en subprocesos con aislamiento de procesos integrado a la lección

  • 6 Streaming HTTP con MCP (HTTP Transmisible). Aprende sobre el transporte moderno de streaming HTTP (el enfoque recomendado para servidores MCP remotos según la Especificación MCP 2025-11-25), notificaciones de progreso y cómo implementar servidores y clientes MCP escalables y en tiempo real usando HTTP transmisible. a la lección

  • 7 Utilizando AI Toolkit para VSCode para consumir y probar tus clientes y servidores MCP a la lección

  • 8 Pruebas. Aquí nos enfocaremos especialmente en cómo podemos probar nuestro servidor y cliente de diferentes maneras, a la lección

  • 9 Despliegue. Este capítulo verá diferentes formas de desplegar tus soluciones MCP, a la lección

  • 10 Uso avanzado del servidor. Este capítulo cubre el uso avanzado del servidor, a la lección

  • 11 Autenticación. Este capítulo cubre cómo agregar autenticación simple, desde Basic Auth hasta usar JWT y RBAC. Te recomendamos comenzar aquí y luego mirar Temas Avanzados en el Capítulo 5 y realizar un endurecimiento adicional de seguridad mediante recomendaciones en el Capítulo 2, a la lección

  • 12 Hosts MCP. Configura y usa clientes anfitriones MCP populares incluyendo Claude Desktop, Cursor, Cline y Windsurf. Aprende tipos de transporte y solución de problemas, a la lección

  • 13 Inspector MCP. Depura y prueba tus servidores MCP de forma interactiva usando la herramienta MCP Inspector. Aprende a solucionar herramientas, recursos y mensajes del protocolo, a la lección

  • 14 Muestreo. Crea servidores MCP que colaboren con clientes MCP en tareas relacionadas con LLM. a la lección

  • 15 Aplicaciones MCP. Construye servidores MCP que también respondan con instrucciones de UI, a la lección

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los LLMs. Piensa en MCP como un puerto USB-C para aplicaciones de IA: provee una forma estandarizada de conectar modelos de IA a diferentes fuentes de datos y herramientas.

Objetivos de Aprendizaje

Al final de esta lección, podrás:

  • Configurar entornos de desarrollo para MCP en C#, Java, Python, TypeScript y JavaScript
  • Construir y desplegar servidores MCP básicos con características personalizadas (recursos, prompts, y herramientas)
  • Crear aplicaciones anfitrionas que se conecten a servidores MCP
  • Probar y depurar implementaciones MCP
  • Entender desafíos comunes de configuración y sus soluciones
  • Conectar tus implementaciones MCP a servicios populares de LLM

Configuración de tu Entorno MCP

Antes de comenzar a trabajar con MCP, es importante preparar tu entorno de desarrollo y entender el flujo básico de trabajo. Esta sección te guiará a través de los pasos iniciales para asegurar un comienzo fluido con MCP.

Requisitos Previos

Antes de sumergirte en el desarrollo MCP, asegúrate de tener:

  • Entorno de desarrollo: Para tu lenguaje elegido (C#, Java, Python, TypeScript o JavaScript)
  • IDE/Editor: Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ, Eclipse, PyCharm, o cualquier editor de código moderno
  • Gestores de paquetes: NuGet, Maven/Gradle, pip, o npm/yarn
  • Claves API: Para cualquier servicio de IA que planees usar en tus aplicaciones anfitrionas

SDKs Oficiales

En los próximos capítulos verás soluciones construidas usando Python, TypeScript, Java y .NET. Aquí están todos los SDKs oficialmente soportados.

MCP provee SDKs oficiales para múltiples lenguajes (alineados con la Especificación MCP 2025-11-25):

  • SDK C# - Mantenido en colaboración con Microsoft
  • SDK Java - Mantenido en colaboración con Spring AI
  • SDK TypeScript - La implementación oficial en TypeScript
  • SDK Python - La implementación oficial en Python (FastMCP)
  • SDK Kotlin - La implementación oficial en Kotlin
  • SDK Swift - Mantenido en colaboración con Loopwork AI
  • SDK Rust - La implementación oficial en Rust
  • SDK Go - La implementación oficial en Go

Puntos Clave

  • Configurar un entorno de desarrollo MCP es sencillo con SDKs específicos para cada lenguaje
  • Construir servidores MCP implica crear y registrar herramientas con esquemas claros
  • Los clientes MCP se conectan a servidores y modelos para aprovechar capacidades extendidas
  • Probar y depurar es esencial para implementaciones MCP confiables
  • Las opciones de despliegue van desde desarrollo local hasta soluciones en la nube

Práctica

Tenemos un conjunto de ejemplos que complementan los ejercicios que verás en todos los capítulos de esta sección. Además, cada capítulo también tiene sus propios ejercicios y tareas.

Recursos Adicionales

Qué sigue

Comienza con la primera lección: Creando tu primer Servidor MCP

Una vez que hayas completado este módulo, continúa con: Módulo 4: Implementación Práctica

Aviso legal: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.