Lo que necesitas saber antes de
que comiences
Comienza 4 July 2025 12:56
Termina 4 July 2025
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18 minutes
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Resumen
Programa de estudio
- Introducción al Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
- Entendiendo las Limitaciones de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
- Arquitectura y Principios de Diseño de MCP
- Configuración de un Entorno de Desarrollo
- Patrones de Interacción Estandarizados en MCP
- Implementación de MCP en Proyectos de IA
- Integración de Recursos Externos en MCP
- Integraciones Avanzadas de MCP
- Ejemplos de Código y Práctica Activa
- Estudios de Caso
- Proyecto y Capstone
- Desarrollos Futuros y Tendencias en MCP
- Conclusión del Curso y Preguntas y Respuestas
Visión general de MCP y su importancia en la IA
Conceptos fundamentales de MCP
Terminología clave y definiciones
Limitaciones comunes en los LLMs
El papel del contexto en las interacciones de IA
Cómo MCP aborda estas limitaciones
Descripción estructural de MCP
Principios de diseño clave detrás de MCP
Diferencias entre MCP y protocolos tradicionales
Herramientas y software necesarios
Instalación y configuración de herramientas de desarrollo
Configuración de un espacio de trabajo de codificación para ejemplos de 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
Guía paso a paso para integrar MCP en sistemas de IA
Estrategias prácticas de implementación
Errores comunes y consejos para solución de problemas
Conexión de agentes de IA con fuentes de datos externas
Manejo de formatos de datos diversos
Asegurar compatibilidad y manejo de errores
Estrategias avanzadas para mejorar el rendimiento
MCP en sistemas multiagente
Consideraciones de seguridad y mejores prácticas
Recorrido guiado de códigos de ejemplo
Ejercicios interactivos de codificación
Construcción de una aplicación de MCP de muestra
Análisis detallado de implementaciones exitosas de MCP
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Directrices para el proyecto final
Criterios para la evaluación de proyectos
Sesiones de presentación y retroalimentación
Tendencias emergentes e innovaciones
El impacto futuro de MCP en los sistemas de IA
Preparación para avances futuros
Recapitulación de conceptos clave
Foro abierto para preguntas y discusiones
Recursos adicionales para un aprendizaje más profundo
Asignaturas
Ciencias de la Computación