Curso Acelerado de Inteligencia Artificial MCP Agentic con Python

Resumen

Explore el Protocolo de Contexto de Modelo para interacciones estandarizadas entre LLM, desarrollando clientes y servidores MCP, e implementando el SDK de Python para la gestión de recursos y el manejo del protocolo.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Agente y MCP
Definición e importancia de la IA Agente
Visión general del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
Importancia y aplicaciones de interacciones estandarizadas de LLM
• Comprendiendo el Protocolo de Contexto de Modelo
Estructura y componentes de MCP
Semántica y operaciones del protocolo
Casos de uso y ejemplos prácticos
• Construyendo Clientes MCP
Configuración del entorno de desarrollo
Implementación de la arquitectura del cliente MCP
Manejo de solicitudes y gestión de respuestas
Manejo de errores y depuración
• Desarrollando Servidores MCP
Manejo del protocolo del lado del servidor
Servicio concurrente a múltiples clientes
Medidas de seguridad y control de acceso
Optimización del rendimiento
• Implementación del SDK de Python para MCP
Introducción al SDK de Python para MCP
Instalación y configuración del SDK
Gestión de recursos usando el SDK
Técnicas avanzadas de manejo del protocolo
• Programación Práctica en Python para MCP
Escritura de código Python claro y eficiente
Uso de bibliotecas y marcos de trabajo de Python
Mejores prácticas para una interacción robusta con MCP
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Análisis de implementaciones reales de MCP
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Tendencias futuras en IA Agente y MCP
• Proyecto del Curso: Implementación de MCP
Definición de objetivos y requisitos del proyecto
Diseño y desarrollo de una solución MCP
Estrategias de prueba y despliegue
Revisión y retroalimentación del proyecto
• Conclusión y Aprendizaje Adicional
Resumen de los conceptos clave cubiertos
Recursos adicionales para aprendizaje continuo
Oportunidades para estudio avanzado y aplicaciones

Asignaturas

Ciencias de la Computación