De LLMs aislados a modelos que actúan en el mundo real. Los 3 actores, los 4 primitivos y el protocolo que los une.

Slides del módulo 1

Quiz: Fundamentos MCP

¿Qué es MCP y por qué te importa?

¿Qué es MCP y por qué cambia cómo trabajas con IA?

Tres cheatsheets descargables: MCP, Skills y seguridad. Referencia rápida para usar en tus propios proyectos.

Cheatsheet MCP

Cheatsheet Skills

Cheatsheet Seguridad

Extras: Cheatsheets de Referencia

Evaluación final del curso. Aprobarlo desbloquea el certificado.

Examen de certificación

Examen Final

<h3>El curso para programadores que han oído &quot;MCP&quot; por ahí y quieren saber de una vez qué es y para qué sirve.</h3>
Llevas meses usando ChatGPT o Claude para programar.
Te ayudan. Bien. A veces.
Pero te has dado cuenta de una cosa: el chat no puede hacer nada de verdad.
No puede leer tus ficheros. No puede mirar tu base de datos. No puede abrir un ticket de Jira. No puede tocar tu API interna. Cuando quieres que haga algo útil, tienes que copiar y pegar como un mono. Tú abres el fichero, tú lo pegas, tú lees la respuesta, tú aplicas el cambio, tú vuelves a copiar el error.
El modelo &quot;piensa&quot;. Tú haces el trabajo sucio.
Y lo peor: cada vez que intentas automatizar ese paseo, aparece un problema distinto. Que si la forma de conectar herramientas al modelo de OpenAI no es la misma que la de Anthropic. Que si Gemini hace otra cosa. Que si cambias de proveedor, reescribes medio código.
No es culpa tuya. Es que hasta hace poco no había una forma estándar de conectar un LLM con el mundo real.
Ahora sí la hay. Se llama MCP (Model Context Protocol). Lo publicó Anthropic a finales de 2024, es un protocolo abierto (como HTTP, no es propiedad de nadie), y lo están adoptando Cursor, Zed, Sourcegraph y media industria de tooling de IA.
Este curso va de eso. De entender qué es MCP, para qué sirve, y de construir uno tú mismo desde cero. Sin necesidad de saber nada del tema previamente.
<h2>Al terminar el curso tienes tres cosas funcionando en tu máquina</h2>
Un servidor MCP propio, escrito por ti. Un servidor MCP es, resumiendo, un programa que expone herramientas y datos para que un LLM los pueda usar. Lo conectas a Claude Desktop o a Claude Code y ya está: el modelo habla con tu código.
Tus primeros Skills. Un Skill es un comportamiento reutilizable que le das a Claude (una especie de plantilla de actuación) para que no tenga que reinventar la rueda cada vez que le pides lo mismo.
Un sistema multi-agente básico: tres programas controlados por un LLM trabajando a la vez sobre una misma tarea y coordinándose entre ellos.
No es un &quot;hello world&quot; con un eco de texto. Es código que corre, que se testea, y que puedes enseñar el lunes en el trabajo.
<h2>Para quién es este curso</h2>
Programas en Python o TypeScript a nivel medio. Con saber escribir una función, leer un JSON y llamar a una API, te sobra.
Usas ChatGPT, Claude, Cursor o Claude Code como usuario y quieres pasar de copiar y pegar a construir algo.
Has oído hablar de MCP, te suena, pero no sabrías explicarlo en dos frases.
No necesitas saber nada de MCP previamente. Ni de agentes. Ni de &quot;function calling&quot;. Ni de protocolos raros. El curso empieza desde cero en ese terreno. Lo único que doy por sabido es que programas y que has usado un LLM como usuario.
<h2>Para quién no es</h2>
No has escrito código nunca. Este curso no es de programación.
Buscas un tutorial de &quot;cómo hacer un chatbot con la API de OpenAI&quot;.
Quieres filosofía sobre la singularidad, AGI y si los LLMs sueñan.
Esperas que te prometa un sueldo de 120k trabajando desde Bali.
Si buscas algo de lo anterior, mejor que no lo compres. Yo prefiero que no te inscribas a que te inscribas y me pidas devolución. Los dos ganamos tiempo.
<h2>Qué vas a construir</h2>
Concreto, porque lo abstracto no enseña nada.
Un servidor MCP que expone tres tipos de cosas al modelo:
<ul>
<li>Tools: funciones que el LLM puede ejecutar (consultar tu base de datos, hacer una petición HTTP, lo que tú quieras).</li>
<li>Resources: ficheros y datos que el modelo puede leer como contexto.</li>
<li>Prompts: plantillas de instrucciones reutilizables.</li>
</ul>
Todo hablando por dentro en JSON-RPC 2.0, que es simplemente una forma estándar de mandar mensajes en JSON con un formato fijo. Más sencillo de lo que parece.
Tus primeros Skills para Claude Code: comportamientos reutilizables, con su estructura, su lógica de cuándo se activan, y escritos de forma que no acaben olvidados en un <code>.md</code>.
Un orquestador multi-agente con tres agentes trabajando en paralelo sobre una tarea compartida, comunicándose entre ellos, con los patrones que funcionan y los que no.
Una checklist de seguridad aplicada: validación de rutas para que un prompt malicioso no te lea medio <code>/etc</code>, saneado de comandos, detección de prompt injection, control de fuga de datos.
Todo funcionando. Todo tuyo. Todo en tu repo al terminar.
<h2>Qué te llevas al terminar</h2>
<ul>
<li>Sabes qué es MCP y puedes explicárselo a otro en dos minutos sin dudar.</li>
<li>Entiendes el protocolo de extremo a extremo: los 3 actores (Host, Cliente, Servidor) y los 4 primitivos (Tools, Resources, Prompts, Sampling).</li>
<li>Sabes leer y escribir mensajes JSON-RPC 2.0 sin mirar la documentación.</li>
<li>Construyes un servidor MCP desde cero, lo pruebas, y lo conectas a un Host real (Claude Desktop, Claude Code).</li>
<li>Ves la diferencia entre un Skill y una Tool de MCP. Dejas de mezclar churras con merinas.</li>
<li>Diseñas sistemas multi-agente sabiendo qué patrón aplicar y cuál evitar.</li>
<li>Identificas los cuatro vectores de ataque principales en servidores MCP antes de que te exploten en producción.</li>
</ul>
<h2>El contenido</h2>
Tema 1 — Qué es MCP y por qué cambia cómo trabajamos con IA
El problema del LLM aislado del mundo. Por qué cada proveedor (OpenAI, Anthropic, Google) tiene su propia forma de conectar herramientas al modelo y por qué eso es un problema para cualquiera que quiera construir algo portable. Qué aporta un protocolo abierto frente a una API cerrada. Los 3 actores (Host, Cliente, Servidor) y los 4 primitivos (Tools, Resources, Prompts, Sampling) explicados con ejemplos, no con diagramas bonitos. JSON-RPC 2.0 por debajo: qué viaja por el cable y por qué importa.
Tema 2 — Anatomía de un servidor MCP
Ciclo de vida completo de una conexión: handshake inicial, intercambio de capacidades, mensajes, cierre. Definición de Tools (con sus schemas de entrada y salida), Resources (estáticos y dinámicos), Prompts parametrizados. Testeo en local con las herramientas oficiales. Errores típicos que te vas a encontrar y cómo depurarlos sin perder la tarde.
Tema 3 — Skills en Claude Code
Qué son los Skills y en qué se diferencian de las Tools de MCP (no son lo mismo, aunque muchos los confunden). Anatomía de un Skill bien escrito. Lógica de activación: cuándo Claude decide usarlo y cuándo no. Cómo escribir Skills que se reutilizan entre proyectos en lugar de acabar olvidados en un <code>.md</code>.
Tema 4 — Orquestación multi-agente
Patrones de orquestación: supervisor (uno manda y reparte), peer-to-peer (todos al mismo nivel), pipeline (en cadena). Cómo se comunican los agentes entre sí sin acabar en un bucle infinito de alucinaciones. Demo con 3 agentes corriendo en paralelo sobre una tarea real. Anti-patrones: el agente que se pisa a sí mismo, el bucle de consulta que nunca acaba, el orquestador que no orquesta.
Tema 5 — Seguridad en MCP
Los cuatro vectores críticos, explicados sin jerga: prompt injection (alguien cuela instrucciones escondidas en el input para que el modelo haga algo que no debe), path traversal (el modelo acaba leyendo rutas que no debería), command injection (una Tool que llama a shell y recibe veneno por parámetro), fuga de datos por contexto mal aislado. Checklist defensivo aplicable hoy. Ejemplos de servidores MCP públicos con fallos reales.
Extras
3 cheatsheets: uno de MCP (protocolo, primitivos, mensajes), uno de Skills (anatomía, activación, ejemplos), uno de Seguridad (los cuatro vectores, mitigaciones, checklist).
3 ejercicios prácticos con solución comentada. No son &quot;rellena el hueco&quot;; son problemas que resolver.
Examen final con 30 preguntas y explicación de cada respuesta. No para medirte; para fijar lo que has visto.
<h2>Algunas preguntas que me llegan</h2>
&quot;Nunca he oído hablar de MCP en serio, ¿voy a enterarme?&quot;
Ese es exactamente el punto de partida del curso. No doy por sabido nada de MCP ni de agentes ni de protocolos raros. Empiezo desde &quot;qué problema resuelve esto y por qué merece la pena mirarlo&quot;. Si programas y has usado un LLM como usuario, vas sobrado.
&quot;No sé Python avanzado.&quot;
No hace falta. Con Python o TypeScript a nivel medio sobra. No vas a escribir metaclases ni historias raras. Vas a escribir servidores que reciben JSON y responden JSON.
&quot;¿Por qué no espero al curso avanzado?&quot;
Porque el avanzado (OAuth, permisos por rol, observabilidad, testing serio, Kubernetes, GDPR) da por sentado que ya sabes lo de este. Saltártelo es como empezar por Rust async sin haber escrito un <code>main</code> antes. No te ahorras tiempo, lo pierdes.
&quot;Esto lo puedo aprender en YouTube gratis.&quot;
Puedes. Yo te animo a intentarlo. Vuelve después de 20 horas de vídeos deslavazados, documentación en inglés a medio leer, y tutoriales de 2024 que ya no compilan porque el protocolo ha movido cosas. O te lo ahorras y en unas pocas horas lo tienes estructurado, probado y explicado en orden.
&quot;¿Esto no es muy nuevo? ¿Y si cambia?&quot;
MCP lleva estabilizándose desde finales de 2024. Lo usan Anthropic, Cursor, Zed, Sourcegraph, y media industria de tooling de IA. El protocolo va a evolucionar, pero los fundamentos (los 4 primitivos, JSON-RPC, la arquitectura cliente-servidor) no se van a tocar. Lo que aprendes aquí sirve.
<h2>Qué NO es este curso</h2>
Prefiero decírtelo antes de que saques la tarjeta.
No es un curso avanzado. No hay OAuth, ni permisos por rol, ni Kubernetes, ni seguridad de la cadena de suministro. Todo eso va en el nivel 2, que da por sentado lo de aquí.
No es un curso de IA. No hay transformers, ni backpropagation, ni embeddings. No te voy a explicar cómo funcionan los modelos por dentro ni vamos a hablar de AGI ni de filosofía. Esto es protocolo y código.
<h2>Una última cosa</h2>
Este curso no te va a hacer ingeniero de IA. Ningún curso de unas pocas horas lo hace, y el que te lo prometa te está mintiendo.
Lo que sí va a hacer es llevarte del &quot;me suena MCP pero no sé qué es&quot; al &quot;tengo un servidor MCP funcionando, sé cómo funciona por dentro y sé cuándo usarlo&quot;. Con eso, cuando la siguiente ola de tooling llegue (y va a llegar en meses, no en años), estarás escribiendo el código en lugar de leyendo hilos de Twitter intentando entender de qué va.
El que entiende el protocolo va por delante. El que solo sabe usar la app del mes, va detrás.

El chat no ve tus ficheros, no toca tu base de datos ni sabe nada de tu API. MCP lo arregla. En 3h 30min: servidor MCP propio, Skills para Claude Code y un sistema multi-agente. Para devs con Python o TypeScript que quieren dejar de copiar y pegar.

Tu primer servidor MCP, tus primeros Skills, tu primer sistema multi-agente

Dani Garcia

Language

Level

Students

Duration

Course content

Course Description

30 días de garantía de devolución

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