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Programación Entornos de programación

Cod. IAMCP

Curso de MCP con Python: integra agentes de IA con herramientas

Da el salto de usar IA a conectarla con sistemas reales: APIs, bases de datos y herramientas con Model Context Protocol y Python, con foco en seguridad.

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Curso técnico de MCP con Python para crear servidores que conectan agentes de IA con APIs, bases de datos, herramientas externas y sistemas empresariales.

Los asistentes de inteligencia artificial como Claude, ChatGPT, Copilot o Gemini pueden ayudar a redactar, analizar información o generar código, pero por sí solos no siempre pueden consultar una base de datos interna, llamar a una API, leer documentación corporativa o ejecutar acciones controladas sobre herramientas reales.

MCP, Model Context Protocol, es un estándar diseñado para resolver ese problema. Permite conectar agentes de IA con datos, APIs y sistemas externos mediante servidores que exponen herramientas, recursos y acciones de forma estructurada, controlada y mantenible.

En este curso aprenderás a crear servidores MCP con Python desde cero, probarlos con clientes y herramientas compatibles como Claude Desktop, VS Code, Claude Code y MCP Inspector, y conectarlos con APIs REST, archivos, bases de datos o servicios externos. El enfoque es práctico y orientado a casos reales: no se trata solo de instalar servidores MCP ya existentes, sino de entender cómo diseñar y construir tus propias integraciones con criterios técnicos sólidos.

Además, trabajarás los criterios de seguridad esenciales en este tipo de proyectos: validación de entradas, gestión de secretos, control de permisos, principio de mínimo privilegio, trazabilidad de llamadas, prevención de fugas de información, prompt injection indirecto y riesgos asociados al uso de herramientas por parte de modelos de IA.

Al finalizar, tendrás una base sólida para aplicar este estándar en proyectos reales de automatización, desarrollo de agentes de IA e integración con sistemas empresariales.

  • Impartido por

    Javier Del Campo De Pedro

    Javier Del Campo De Pedro

    Ingeniero Informático con Máster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, especialista en inteligencia artificial y análisis de datos. Experto en procesamiento del lenguaje natural, modelos transformers, programación (Python, Java, C#), bases de datos, Power BI y entornos cloud (AWS).

  • Dirigido a

    • Curso de inteligencia artificial dirigido a desarrolladores, programadores, técnicos de sistemas, perfiles de automatización, analistas de datos, consultores tecnológicos, responsables IT y formadores técnicos que quieran aprender a conectar agentes de inteligencia artificial con sistemas reales mediante MCP, Model Context Protocol.
    • Está especialmente indicado para profesionales que ya utilizan herramientas de IA generativa y quieren dar el salto de usarlas como asistentes a construir sus propias integraciones con APIs, bases de datos, documentos y herramientas empresariales mediante Python.
    • También resulta útil para equipos y responsables técnicos que necesitan comprender cómo funcionan los servidores MCP, cuándo conviene utilizar uno ya existente y cuándo es mejor crear uno propio, aplicando criterios de seguridad, control de permisos y mantenibilidad.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Crear servidores MCP con Python para conectar agentes de IA con APIs REST, bases de datos, documentos, herramientas externas y sistemas empresariales, aplicando criterios de seguridad, control y mantenibilidad.

  • Requisitos

    • Para realizar este curso se recomienda tener conocimientos básicos de programación en Python, ya que es el lenguaje utilizado en los ejemplos y el proyecto final. Los contenidos se plantean de forma guiada y progresiva, por lo que no es necesario un nivel avanzado.
    • También es conveniente estar familiarizado con el uso de la terminal, archivos JSON, conceptos básicos de APIs REST y el funcionamiento general de herramientas de inteligencia artificial generativa como Claude, ChatGPT, GitHub Copilot o asistentes similares.
    • No es necesario tener experiencia previa creando servidores MCP. Sí se recomienda cierta comodidad trabajando con entornos técnicos: instalación de dependencias, edición de archivos de configuración y lectura de documentación técnica. Aunque el curso utiliza Python, los conceptos de arquitectura, seguridad y diseño de herramientas MCP son transferibles a otros lenguajes como TypeScript o JavaScript.

  1. Qué es MCP y por qué cambia la forma de integrar agentes de IA

    • Introducción
    • El problema de la IA aislada: por qué los agentes de IA necesitan conectarse al mundo real
    • Qué es MCP y cómo se convirtió en estándar de industria
    • MCP frente a integraciones directas, function calling y frameworks como LangChain
    • Diferencia entre chatbot, asistente, agente de IA y sistema MCP
    • Cuándo tiene sentido crear un servidor MCP propio y cuándo usar uno ya existente
    • Casos de uso reales por perfil
    • Resumen
  2. Arquitectura MCP: cómo funciona el protocolo por dentro

    • Introducción
    • Los tres componentes de la arquitectura MCP
    • Los tres primitivos: tools, resources y prompts
    • Cómo se comunican host, cliente y servidor
    • Entornos de trabajo: local, remoto y herramientas de depuración
    • Lectura e interpretación del esquema de una herramienta MCP
    • Resumen
  3. Crea tu primer servidor MCP con Python

    • Introducción
    • Métodos de implementación de MCP
    • Preparación del entorno de trabajo con Python
    • Estructura y primera herramienta funcional
    • Parámetros, validación y respuestas estructuradas
    • Pruebas, depuración y buenas prácticas
    • Resumen
  4. Conecta tu servidor MCP con APIs, bases de datos y servicios externos

    • Introducción
    • De servidor aislado a servidor conectado
    • Conectar el servidor MCP con una API REST
    • Consulta de datos desde una base de datos
    • Diseño de herramientas conectadas: consulta, acción y límites
    • Control de errores y seguridad básica
    • Caso práctico completo: servidor MCP con API externa y base de datos
    • Resumen
  5. Conecta tu servidor MCP con clientes reales

    • Introducción
    • Del servidor que funciona al servidor que se usa
    • Qué es un cliente MCP y qué clientes existen
    • Configuración en Claude Desktop, VS Code y Claude Code
    • Operar y probar el servidor desde el cliente
    • Opciones de despliegue en producción
    • Resumen
  6. Seguridad en servidores MCP

    • Introducción
    • Por qué la seguridad en MCP es diferente a la seguridad en una API convencional
    • Controles esenciales: permisos, validación y secretos
    • Riesgos específicos de agentes de IA en servidores MCP
    • Registro de actividad y trazabilidad de llamadas a herramientas MCP
    • Checklist de seguridad para servidores MCP listos para entregar
    • De aquí en adelante: qué puedes construir con lo que sabes
    • Resumen

Formación bonificada para trabajadores.

Este curso cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

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  • ¿Con o sin tutoría...? ¿Qué me ofrece cada modalidad?

    Sin duda debes elegir la opción que más te convenga, pero ten en cuenta que hay algunas diferencias importantes entre ambas modalidades, sobre todo en lo concerniente a la bonificación de la formación y a la obtención del Certificado de Aprovechamiento.

    Además, recuerda que en la modalidad "Con tutoría" hay un experto/a, que en la generalidad de los casos es el autor del curso, solventando tus dudas y velando porque obtengas el mayor aprovechamiento del aprendizaje.

      S/T Sin Tutoría C/T Con Tutoría
    Acceso secuencial a las unidades del curso
    Disponible
    Disponible
    Descarga de contenidos en PDF
    Disponible
    Disponible
    Acceso a recursos didácticos y multimedia
    Disponible
    Disponible
    Ilimitadas consultas al tutor
    Disponible
    Videoconferencias con el tutor desde el entorno de comunicaciones
    Disponible
    Ejercicios prácticos corregidos y evaluados por el tutor
    Disponible
    Certificado de realización PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Certificado de aprovechamiento PDF
    Con código seguro de verificación
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    Posibilidad de bonificación hasta el 100%
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  • Plazos

    Una vez que te hayas inscrito en el curso, puedes iniciar su compra desde el campus virtual.

    Si el curso ofrece unidades de prueba, dispones de un plazo máximo de 10 días para evaluarlo. Pasado este tiempo, o una vez hayas completado las unidades de prueba, no podrás volver a acceder al curso sin comprarlo. Tú decides si deseas continuar la formación.

    Tras formalizar el pago, dispones de 90 días para realizar el curso cómodamente. En caso de que lo necesites, puedes pedir una ampliación de plazo si justificas las causas (¡y generalmente se suele conceder!).

    La ampliación de plazo puedes solicitarla a tu tutor/a y, en el caso de que estés realizando la formación sin tutoría, puedes escribirnos a hola@adrformacion.com

  • Certificados

    Si realizas el curso en la modalidad "con tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Aprovechamiento.

    Si realizas el curso en la modalidad "sin tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Realización.

    Los certificados, expedidos por ADR Formación, indican el número de horas, contenido, fechas de inicio y finalización y otros datos referentes al curso realizado. Además, cada certificado tiene asignado un Código Seguro de Verificación (CSV) único que demuestra su autenticidad.

    Tu certificado estará disponible en un plazo inferior a 24 horas tras haber finalizado la formación. Desde tu área privada, podrás descargarlo en formato PDF.

    Importante: el alumnado que bonifique su formación dispondrá de su Certificado de Aprovechamiento una vez finalizado el plazo de acceso de la formación y tras la validación del expediente.

  • Acreditación de horas

    El curso de MCP con Python: integra agentes de IA con herramientas tiene una duración de 20 horas.

Sin tutoría:
110

Acceso a los contenidos y actividades prácticas de la formación

Con tutoría:
150
Recomendado

Acompañamiento experto, seguimiento personalizado y apoyo continuo

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