Inteligencia Artificial (IA) y Model Context Protocol (MCP): Conectar LLM con Aplicaciones y Datos

Objetivos

Objetivos de la formación en Model Context Protocol (MCP)

Al final de esta formación será capaz de:

• Diseñar arquitecturas componibles basadas en servidores MCP
• Conectar LLM a herramientas y datos expuestos mediante el protocolo MCP
• Implementar workflows de IA que utilicen el Model Context Protocol (MCP) para proporcionar respuestas adaptadas al contexto
• Identificar las mejores prácticas de autenticación y seguridad para una implementación en producción

Público objetivo de la formación en Model Context Protocol (MCP)

Data Scientists, Data Analysts, ingenieros Data, ingenieros MLOps, desarrolladores, arquitectos Data, cuadros directivos, managers, gestores de proyecto y gestores de productos de IA.

Requisitos previos de la formación en Model Context Protocol (MCP)

Haber realizado la formación IA-INTRO «Inteligencia Artificial (IA) para especialistas de IT – Técnicas, casos prácticos e innovaciones» o poseer competencias equivalentes.
Estar familiarizado con el lenguaje PYTHON.

Duración

Programa

Programa de la formación en Model Context Protocol (MCP)

Día 1 – Mañana

Introducción al MCP

• Por qué utilizar el protocolo MCP:
• Integraciones listas para usar
• Flexibilidad arquitectónica
• Seguridad de los datos

Arquitectura MCP:

• Hosts
• Clientes
• Servidores
• Fuentes de datos locales
• Servicios remotos

Ejemplos de servidores MCP:

• Filesystem
• PostgreSQL
• Docker
• Kubernetes
• GitHub

Ejemplos de clientes MCP:

• Fast-agent
• Claude Desktop App
• Copilot-MCP
• MCPOmni-Connect
• Jira MCP
• Slack MCP
• Las tres capas del MCP: protocolo, transporte y mensajes
• Ciclo de vida de una conexión MCP
• Acceder a los datos con MCP: los recursos

Poner a disposición acciones al LLM con las herramientas SDK disponibles:

• PYTHON
• TypeScript
• Java
• Kotlin
• C#

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Implementación y prueba de una arquitectura MCP con Claude; estudio del código

Día 1 – Tarde

Nociones avanzadas

• Estandarizar los intercambios con los modelos de prompts
• Permitir comportamientos agenticos sofisticados con el sampling
• Delimitar el perímetro de los servidores con los roots
• Análisis de los logs, gestión de errores
• Inspección, pruebas y depuración
• Monitorización del rendimiento
• Mejores prácticas de autenticación y seguridad (datos sensibles, control de acceso)

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Construcción y prueba de una arquitectura MCP avanzada con servidores Filesystem y PostgreSQL
• Optimización con el sampling y los roots
• Implementación de la autenticación con OAuth
• Seguridad del acceso a los recursos

Nota: El contenido de este programa puede ser objeto de adaptación en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.

Metodología

Metodología de la formación en Model Context Protocol (MCP)

Formación impartida presencialmente o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre método demostrativo, interrogativo y activo (mediante ejercicios prácticos y/o simulaciones).

Recursos y medios

• Ordenadores Mac o PC
• Conexión a Internet de alta velocidad (fibra)
• Pizarra blanca o paperboard
• Videoproyector o pantalla táctil interactiva (para la formación a distancia)
• Entornos de formación instalados en los puestos de trabajo o online
• Materiales de curso y ejercicios

Evaluación de los aprendizajes

• Durante la formación: mediante estudios de caso o ejercicios prácticos
• Al final de la formación: mediante un cuestionario de autoevaluación

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

Profesional especializado en Inteligencia Artificial (IA) y arquitecturas basadas en LLM, con experiencia en el diseño e implementación de sistemas utilizando Model Context Protocol (MCP).

Cuenta con trayectoria en la integración de modelos de lenguaje con herramientas, APIs y fuentes de datos, así como en el desarrollo de arquitecturas componibles y workflows de IA orientados a entornos empresariales.

Ha participado en proyectos de implementación de soluciones de IA en producción, abordando aspectos clave como autenticación, seguridad, monitorización y optimización del rendimiento.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión mediante ejercicios aplicados, simulaciones y casos reales.

Combina experiencia técnica con enfoque pedagógico, facilitando la comprensión mediante ejercicios prácticos, simulaciones y casos reales.

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