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Comienza 4 July 2025 12:56

Termina 4 July 2025

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Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) Explicado con Ejemplos de Código

AssemblyAI via YouTube

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Resumen

Programa de estudio

  • Introducción al Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
  • Visión general de MCP y su importancia en la IA
    Conceptos fundamentales de MCP
    Terminología clave y definiciones
  • Entendiendo las Limitaciones de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
  • Limitaciones comunes en los LLMs
    El papel del contexto en las interacciones de IA
    Cómo MCP aborda estas limitaciones
  • Arquitectura y Principios de Diseño de MCP
  • Descripción estructural de MCP
    Principios de diseño clave detrás de MCP
    Diferencias entre MCP y protocolos tradicionales
  • Configuración de un Entorno de Desarrollo
  • Herramientas y software necesarios
    Instalación y configuración de herramientas de desarrollo
    Configuración de un espacio de trabajo de codificación para ejemplos de MCP
  • Patrones de Interacción Estandarizados en MCP
  • Introducción a los patrones de interacción en MCP
    Patrones básicos de interacción con ejemplos de código
    Patrones avanzados de interacción con ejemplos de código
    Escenarios del mundo real y casos de uso
  • Implementación de MCP en Proyectos de IA
  • Guía paso a paso para integrar MCP en sistemas de IA
    Estrategias prácticas de implementación
    Errores comunes y consejos para solución de problemas
  • Integración de Recursos Externos en MCP
  • Conexión de agentes de IA con fuentes de datos externas
    Manejo de formatos de datos diversos
    Asegurar compatibilidad y manejo de errores
  • Integraciones Avanzadas de MCP
  • Estrategias avanzadas para mejorar el rendimiento
    MCP en sistemas multiagente
    Consideraciones de seguridad y mejores prácticas
  • Ejemplos de Código y Práctica Activa
  • Recorrido guiado de códigos de ejemplo
    Ejercicios interactivos de codificación
    Construcción de una aplicación de MCP de muestra
  • Estudios de Caso
  • Análisis detallado de implementaciones exitosas de MCP
    Lecciones aprendidas y mejores prácticas
  • Proyecto y Capstone
  • Directrices para el proyecto final
    Criterios para la evaluación de proyectos
    Sesiones de presentación y retroalimentación
  • Desarrollos Futuros y Tendencias en MCP
  • Tendencias emergentes e innovaciones
    El impacto futuro de MCP en los sistemas de IA
    Preparación para avances futuros
  • Conclusión del Curso y Preguntas y Respuestas
  • Recapitulación de conceptos clave
    Foro abierto para preguntas y discusiones
    Recursos adicionales para un aprendizaje más profundo

Asignaturas

Ciencias de la Computación