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Programación Entornos de programación

Cod. IAMCP

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

  • 20 horas de formación online
  • 6 unidades de aprendizaje
  • 10 prácticas
  • 52 min. de vídeo
  • 6 test de evaluación
  • Certificado disponible según modalidad
  • Sin horarios
  • Formación 100% bonificable
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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.

En ADR Formación realizamos sin coste la gestión de la bonificación con FUNDAE, tramitando la documentación necesaria para que las empresas puedan aplicar el crédito formativo disponible. ¿Quieres bonificar esta formación? Solicita más información

Área de competencia Competencia 1: Información y alfabetización Digital Básico Bás. Intermedio Int. Avanzado Av. Especializado Esp.
1.1. Navegar, buscar y filtrar datos, información y contenidos digitales
1.2 Evaluar datos, información y competencias digitales
1.3 Gestión de datos, información y competencias digitales
Área de competencia Competencia 2: Comunicación y colaboración Básico Bás. Intermedio Int. Avanzado Av. Especializado Esp.
2.1. Interactuar a través de tecnologías digitales
2.2. Compartir a través de tecnologías digitales
2.3. Participación ciudadana a través de las tecnologías digitales
2.4. Colaboración a través de las tecnologías digitales
2.5. Comportamiento en la red
2.6 Gestión de la identidad digital
Área de competencia Competencia 3: Creación de Contenidos digitales Básico Bás. Intermedio Int. Avanzado Av. Especializado Esp.
3.1. Desarrollo de contenidos
3.2. Integración y reelaboración de contenido digital
3.3. Derechos de autor (copyright) y licencias de propiedad intelectual
3.4. Programación ✓
Área de competencia Competencia 4: Seguridad Básico Bás. Intermedio Int. Avanzado Av. Especializado Esp.
4.1. Protección de dispositivos ✓
4.2. Protección de datos personales y privacidad
4.3. Protección de la salud y del bienestar
4.4. Protección medioambiental
Área de competencia Competencia 5: Resolución de Problemas Básico Bás. Intermedio Int. Avanzado Av. Especializado Esp.
5.1. Resolución de problemas técnicos ✓
5.2. Identificación de necesidades y respuestas tecnológicas ✓
5.3. Uso creativo de la tecnología digital ✓
5.4. Identificar lagunas en las competencias digitales

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DigComp 2.2 Marco Europeo de Competencias Digitales

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