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

Resumen

Descubra cómo el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) estandariza las interacciones de los agentes de inteligencia artificial con recursos externos, desde las limitaciones básicas de los modelos de lenguaje hasta las integraciones avanzadas, con ejemplos prácticos de código y estrategias de implementación.

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