Hoy te voy a explicar qué es el MCP

Model Context Protocol. El protocolo de

contextos de modelo. Básicamente es un

protocolo que está sonando muy fuerte

por todas las redes, por todos los

sitios y que se está poniendo muy de

moda. ¿Y por qué? Porque estamos

hablando nada más y nada menos que un

protocolo de comunicación que permite a

los modelos de lenguaje como puede ser

CHGPT, Cloue y todos estos interactuar

con el mundo exterior porque amigos

tenemos un problema con CH GPT, cloue y

cualquier inteligencia artificial que te

guste. Y es que tú muchas veces

seguramente dices, "Ah, vale, pues

quiero preguntarle una cosa." Su

conocimiento puede ser muy grande, pero

lo que puede llegar a hacer es más bien

limitado. Por ejemplo, tu HGPT no le

puedes pedir que te cree un repositorio

o una pull request directamente en

GitHub. Te puede decir cómo hacerlo,

pero no lo hace. Eso es porque está

limitada, su campo de acción está

limitado. En cambio, ¿qué pasa? Pues que

con los MCP, con este protocolo, lo que

podemos hacer es muy fácil. De hecho,

vamos a hacer un croquis para que lo

veamos todos s super bien. Tú imagínate

que tenemos aquí pues nuestro chat GPT o

Cloue o lo que vosotros queráis o por

ejemplo también puede ser GH copilot o

incluso Winsurf o Cursor, lo que

queráis. Aquí estamos hablando, aquí

estaríamos hablando justamente de los

clientes. Esto sería el cliente en

realidad, ¿vale? El cliente. ¿Por qué?

porque es la, digamos, la parte que está

como más pendiente de consumir, ¿no? Y

nosotros muchas veces lo que hacemos es

preguntarle algo. Nosotros decimos,

"Bueno, vamos a ponerle aquí un

desarrollador, ¿vale?" Y este

desarrollador que está en modo oscuro,

me hace mucha gracia que cuando se pone

en modo oscuro se le va la se le va la

olla. Claro, cuando tú le pides

información, pues la información que él

se sabe, pues perfecto, te la devuelve y

ya está. ¿Vale? Esto es como, por

ejemplo, si le haces una pregunta, le

haces una pregunta, ¿vale? Le dices una

pregunta y lo que te devuelve es la

respuesta. Esto está muy bien porque

esto es fácil. Ahora, ¿qué pasa si tú en

lugar de hacerle una pregunta, ¿vale?, y

una pregunta de la respuesta, lo que

dices, "No, no, yo lo que quiero es que

haga una acción, ¿vale? Por ejemplo, una

acción, yo qué sé, puede ser, mira, esto

vamos a decir que haga una acción. El

problema es que al hacer una acción no

es capaz, no tiene forma de de decir,

ostras, ¿cómo lo puedo hacer esto? ¿Cómo

puedo crear un repositorio? O cómo o

cosas incluso que son en tiempo real,

como por ejemplo, ¿qué tiempo hace hoy?

Vale, ¿qué tiempo hace? ¿Hay sol en mi

ciudad? ¿Hay sol? Claro, ahora mismo,

por ejemplo, CHGPT no es capaz de darte

cosas en tiempo real. Tendría que buscar

a internet, que al menos eso ya sería un

MCP, ¿no? Un model context protocol que

al menos puede buscar en internet. Pero

a mí me gustaría que tuviese como más

acciones diferentes. Vale, pues, ¿qué

pasa ahora? Pues que no es capaz de

hacerla. Para arreglar esto, lo que

vamos a hacer es otra cosa que vamos a

poner aquí en medio. Aquí vamos a tener,

mira, vamos a tener aquí la acción. Yo

le digo, "Vale, acción." Y lo que va a

hacer aquí, en este caso, en lugar de

devolvernos directamente, vamos a crear

nosotros lo que le vamos a llamar un

MCP, ¿vale? que lo vamos a poner eh aquí

en medio, lo vamos a poner de color

verde, un MCP. ¿Y qué es el MCP? Este,

el MCP que vamos a tener aquí, que este

va a ser pues el servidor. De hecho, la

comunicación, la comunicación realmente

sería el MCP, ¿vale? Y ahora os

explicaré, luego veremos por qué, ¿vale?

Pero esto sería más servir el MCP porque

es un protocolo de comunicación. Y aquí

lo que tendríamos es lo que lo que sea

que queramos hacer. Por ejemplo,

imagínate que es conectarse a la API de

GitHub, por ejemplo. Vale, imagínate que

lo estamos diciendo acción, crea una

pool request con una solución. Esto lo

vamos a ver hoy, ¿eh? O sea, no os

preocupéis que lo vamos a ver hoy

perfectamente de cómo hacer esto, ¿vale?

Vamos a ver cómo lo podemos crear

nosotros e incluso cómo podemos ya

utilizar servidores que otra gente ha

hecho, que eso es lo que lo hace todavía

más interesante de que la gente ahora va

a poder comerciar con estos MCPs. Bueno,

pues aquí lo tendríamos. tendría que

aquí pasa, aquí le pregunta, "Oye, ¿cómo

puedo hacer esto?" El servidor le trata,

le dice, "Vale, esto es conectándose a

la Gijcam, no sé qué." Le vamos a pasar

aquí toda la información con toda la

información que le tengamos que enviar.

Esto al final lo que hace es devolverle

todo lo que ha hecho, ¿vale? El servidor

se lo devuelve aquí, ¿vale? se lo

devuelve al cliente, en este caso, al

modelo, y el modelo una vez que ya tiene

esta respuesta, es que entonces se lo

pasa a devolver al al a nuestro usuario,

¿vale? O sea, voy a ponerlo justo aquí

para que se note. O sea, que tened en

cuenta que primero la acción, segundo lo

que hace el cliente en este caso es

mirar cuál es el MCP que tiene que

utilizar y pasarle la información.

Tercero, tendríamos aquí la respuesta,

¿vale? La respuesta del servidor. Y

finalmente lo que hace nuestro modelo o

nuestra inteligencia artificial es

tratar esa información y enviársela de

forma ya tratada, ¿vale? O sea, que ya

lo que va a decir es entender la

respuesta y decir, "Vale, esta es la

respuesta que quiere mi usuario."

Perfecto, pues le voy a dar una

respuesta tratada con. Y esto es

importante porque vais a ver que aunque

nosotros desde el servidor le pasemos un

Jason, ¿vale? Si nosotros en el servidor

hacemos, le pasamos un Jason, un voleano

o lo que sea, la inteligencia artificial

va a ser capaz de entender esta

respuesta y decir, "Ostras, si me está

devolviendo este Jason", significa tal,

sin necesidad de hacer ningún tipo de

programación, la inteligencia artificial

va a entender la respuesta del Jason y

la va a tratar para dársela bien al

usuario. ¿Vale? No te preocupes que todo

esto, todo esto que estamos haciendo hoy

lo vamos a ver todo, todo lo vamos a

hacer hoy y lo vamos a ver paso a paso y

desde cero, ¿vale? Tanto creándolo

nosotros desde cero como eh utilizar

MCPs que ya existen. ¿Vale? Muy bien.

Entonces, para que entendamos

rápidamente qué es MCP es Model Context

Protocol, un protocolo de comunicación.

Comunicación entre qué, pues entre los

modelos de inteligencia artificial y

servidores donde vamos a poder

conectarnos con APIs, con bases de

datos, con servicios externos, con el

sistema de archivos de nuestro

ordenador. Para que lo entiendas fácil,

el model Context Protocol sería como un

USB donde mientras que el USB para

conectar dispositivos a diferentes

periféricos y accesorios, el MCP es una

forma estandarizada para conectar

modelos de inteligencia artificial a

fuentes de datos y herramientas

externas. ¿Vale? Eso es lo más

importante. Ahora, la pregunta del

millón, ¿de dónde sale esto del Model

Contest Protocol? ¿De dónde ha salido

este protocolo? Este protocolo que

sepáis que lo creó la gente de

Anthropic, ¿vale? Que son los de Cloue y

ahora mismo es totalmente abierto. De

hecho, tenéis repositorios donde puedes

hacer y puedes mirar un montón de cosas.

Tienes SDC, los tienes en TypeScript, en

Python, en Java, en Codlin y en CSARP.

Vale, ahí los tienes. Type, Python,

Java, Colin y Csarp. Por ahora son los

SDK oficiales, así que puedes crear MCPs

en cualquier lenguaje de estos. Ahora,

en la documentación, la documentación es

impresionante, está muy bien, muy bien

explicada, la de Python, la de

TypeScript, todas está muy bien. Y en

todas te va a explicar cómo empezar

desde cero. Mira, aquí tenemos un poco

lo que os comentaba. Yo lo he hecho de

otra forma, pero aquí tendríais un poco

esto, ¿vale? Nosotros no vamos a pasar

por esto. Os lo voy a explicar yo, o

sea, lo haremos sobre la marcha, ¿vale?

para no perder mucho el tiempo. Pero

cuando veáis aquí que pone, por ejemplo,

para desarrolladores server y para

desarrolladores de cliente, para que

entendáis esto, para los clientes sería

CHGPT, Winsurf, Cursor, Visual Studio

Code, eh Clou, eso serían los clientes,

esos son los client developers. Nosotros

nos vamos a enfocar hoy en los server

developers porque lo más interesante es

que creamos nosotros los MCPs que vamos

a consumir, ¿vale? Entonces, no vamos a

hacer la parte del cliente porque ya

tenemos clientes como Visual Studio Code

y eso no no es necesario que lo hagamos

nosotros, pero por otro lado vamos a

hacer la parte del servidor. Eh, dice,

mira, me dice sistemas argentinos que

dice que hay más SDC. Como ya os he

comentado, estos son los oficiales de

Model Contest Protocol, pero hay muchos

más. Por ejemplo, hay de Rust, hay de

Go, pero no están aquí porque no son

oficiales. Hay algunos que están un

poquito que les falta una cosita.

funcionar más o menos funcionan bien

todos, pero los oficiales de Model

Contex Protocol que ellos están ahora

mismo manteniendo son estos de aquí,

¿vale? Entonces, esto, como os he dicho

al inicio, como lo creó la gente de

Anthropic, solo se podía utilizar con

cloud. Ahora, este protocolo, como se ha

hecho bastante abierto, pues se ha

convertido en un estándar que ya todo el

mundo lo está utilizando. De hecho, hoy

veremos cómo utilizarlo en Cloude, pero

también podríamos ver lo vamos a ver

cómo se utiliza con Visual Studio Code y

vas a ver que se utiliza exactamente lo

mismo. Y ahora la pregunta del millón,

¿por qué deberías aprender MCPs? A ver,

¿por qué aprender Model Context

Protocol? ¿Y por qué me debería quedar?

Mira, te voy a decir, ten en cuenta que

los MCPs una de las cosas más

importantes es que te va a permitir

crear agentes de inteligencia

artificial. ¿Por qué? Porque eso es el

futuro y además necesitamos que las

inteligencias artificiales sean

autónomas para hacer un montón de cosas

y para eso vamos a necesitar MCPs. Así

que como lo más normal para que una

agente funcione es que pueda de forma

independiente hacer cosas, vas a tener

que crear MCPs. Pero hay un montón de

cosas también. Necesitas al menos saber

lo que es porque cada vez hay más

integraciones. Hoy vamos a ver unas

cuantas, pero así vas a entender cómo

utilizarlos y cuándo utilizarlos. La

flexibilidad para poder cambiar entre

proveedores y vendedores de lenguajes. O

sea, podrías cambiar de CH GPT a Cloue

gracias a que tienes un MCP que de

alguna forma te va a servir como puente

entre ellos para no tener que ser

específico de Char GPT o cloue porque el

MCP va a ser compatible con los dos.

mejores prácticas para asegurar datos

dentro de tu infraestructura. Son los

MCPs son mucho más privados en el

sentido de que lo mantienes tú, vas a

poder llamar a APIs, vas a poder hacer

lo que quieras. Es un estándar abierto y

es un estándar de facto y la comunidad

cada vez es más grande. De hecho, para

que veáis cómo es la comunidad, fijaos

que hay páginas como esta de mcp.so

en las que tienes un montón de

servidores que la gente ya ha creado de

MCPs, por ejemplo, para conectarte con

los servicios de Clfler, para conectarte

directamente con la base de datos que

tienes en Neon, con, yo que sé, para

preguntarle directamente a Perplexity

desde la inteligencia artificial. Es que

hay un montón y cada vez hay más. De

hecho, hoy vamos a ver unos cuantos y

los vamos a utilizar para que veas cómo

de potente es. ¿Vale? Y aquí la idea

también, y esto también es interesante

para eh aprenderlo, es que va a haber

mucho mercado. Como puedes ver, aquí

estamos viendo que hay ya un catálogo de

MCPs. Y la idea, quién sabe, es que ya

están hablando de por qué no hacer MCPs

que sean de pago, ¿sabes? Que tengan una

suscripción. Todo ese tipo de cosas se

pueden hacer. Al final del curso os

comentaré cómo se está empezando ya a

trabajar en esto, porque incluso los

MCPs puedes iniciar sesión. es bastante

interesante y luego te lo comentaré,

¿vale? Mucho más adelante cuando ya

veamos los ejemplos más más típicos. Y

la mejor noticia de todas, ¿vale?, es

que Open AI, la gente de HGPT, ya ha

aceptado este protocolo como la forma

correcta de proveer de contexto y

herramientas a los LLM, o sea, ya para

el SDK de agentes de Open AI, el

oficial, ya ellos están utilizando

también MCPS, así que ya podéis ver que

no es una cosa que sea de un sitio en

concreto, sino que es que cada vez más y

más lo están utilizando. Es que ya se ha

convertido en el estándar de facto, así

que te tiene que sonar. Vale, ya tenemos

esto, ya tenemos la explicación. Vamos a

probar nuestro primer MCP para ver, oye,

¿cuál es la utilidad real de todo esto?

¿No? ¿Para qué sirve realmente los MCPs?

Bueno, si vamos directamente al

repositorio de la parte de servidores

del Model Context Protocol, aquí tenemos

un ritmi brutal, pero fíjate que tenemos

ya una selección de servidores de

referencia de Google Maps, Google Drive,

de Cir Party, hay un montón, ¿vale?

Podríamos elegir uno, el que el que

queramos, pero yo me voy a quedar y

vamos a probar. El primero que vamos a

probar va a ser uno que es bastante, hay

bastante sencillitos, ¿vale? Pero vas a

ver con esto ya cómo de potentes son.

Por ejemplo, hay aquí ya uno que es data

and file system, por ejemplo, un MCP que

lo que te permite es utilizar tu sistema

de archivos. Esto es un MCP que lo que

te da la posibilidad de hacer

operaciones en tu sistema de archivos.

Imagínate que estás hablando a

inteligencia artificial y le dices,

"Léeme este archivo, elimina este

archivo, mu mueve este fichero aquí, eh,

recupera los metadatos, todo este tipo

de cosas, ¿no? Vale, pues aquí lo

tendríamos. Ahora, para utilizar esto,

esto no hace falta programarlo porque ya

está hecho, ¿no? Y por lo tanto ya no

tendríamos que hacer absolutamente nada.

Hay dos formas normalmente de utilizar

MCPs, una utilizando Docker, ¿vale? Y

otra utilizando NPX, que suele ser un

poco la más sencilla de todas. Ahora

vamos a hacer una cosa. Voy a abrir

cursor. Ay, cursor Clou, perdón, cursor,

no, vale, aquí lo tenemos. Lo cierto es

que es raro porque aunque Cloue es el

primero, o sea, es de Antropic, lo

cierto es que es un poco complicadeta al

principio cómo entrar y cómo

configurarlo, ¿vale? Así que tendríamos

que hacer deamos aquí settings y aquí en

settings te aparecerá esta ventana y

aquí en developer vas a ver que tienes

cloud, puedes recibir información como

promps, bueno, eh archivos adjuntos

especializado en servidor utilizando los

model context protocol, ¿vale? Y te dice

get started o te dice edit config. Si tú

le das a edit config, lo que te hace es

que está muy bien, muy mal montado por

ahora, ¿eh? Vale, lo que hace es

directamente decirte el archivo en el

que tienes la configuración Jason.

Bueno, vamos a abrirlo con Visual Studio

Code y ya tenemos por aquí, ¿vale? Ya

tenemos aquí el archivo. Fíjate que es

un archivo Jason MCP Servers y aquí

tiene un objeto vacío. Justamente ese

objeto vacío es donde tengo que poner

este file system. Este de aquí me lo voy

a copiar todo para no cagarla, ¿vale?

Así que vamos a poner esto. Así hay unas

cositas aquí que tenemos que cambiar.

Vamos a ver cómo funciona esto. En MCP

Servers tendríamos el nombre del MCP,

que esto es un nombre decorativo. O sea,

esto tú le puedes poner aquí lo que tú

quieras, ¿vale? Pero bueno, está bien

que tenga sentido el nombre. En este

caso está utilizando el comando NPX.

Este argumento es para aceptar la

instalación de lo que haga falta. Y esto

sería el paquete que va a ejecutar,

¿vale? El Model Context Protocol Server

File System. Esto es un model context

protocol, digamos, oficial dentro de lo

que cabe, que te permite llegar y

utilizar el sistema de archivos de tu

ordenador. Aquí tendrías que pasarle los

directorios a los que les das permiso.

Importante, ¿no? Porque no va a tener

acceso a todo tu ordenador de repente,

sino que tú le vas a indicar a qué

directorios quieres que tenga permiso.

Yo le voy a indicar, por ejemplo, que le

vamos a dar permiso solo al escritorio.

¿Vale? Voy a guardar los cambios. Aquí

guardo los cambios. Y aquí en Cloud

ahora lo que voy a hacer porque ya os

digo que no está muy bien montado, luego

vais a ver que Visual Studio Code está

mucho mejor montado. Voy a cerrar Cloud,

voy a volver a abrirlo y ahora vamos a

ver un pequeño cambio. Fíjate que ahora

aquí ha aparecido como una caja de

herramientas y me pone 11 y me dice 11

herramientas MCP disponibles. Si tú le

das un clic, te va a indicar todas las

herramientas MCP que tiene, que ha

cargado, ¿no? crear directorios, ver el

sistema de ver la lista de de de

directorios, veritar un archivo, retomar

o tomar lo la información de un archivo,

listar un directorio, mover un archivo.

¿Ves? Aquí tenemos como las diferentes

herramientas que tiene un MCP. Luego

vamos a crear nosotros un MCP para que

veas cómo se crea esto y de dónde sale

esta información. Pero ahora ya que

tenemos esto, le puedo decir, "Venga,

pues ya, ¿qué archivos tengo en mi

escritorio?"

Vale, le preguntamos y lo que va a hacer

automáticamente la inteligencia

artificial va a decir, "Ostras, teniendo

en cuenta que tiene un MCP con el

contexto de de es del sistema de

archivos, fíjate que ya he entendido que

tiene que preguntar y utilizarlo. Te va

a pedir justamente permisos porque, y

ojo, cuidado con esto, tened mucho

cuidado con los MCPs que instaláis por

ahí. Hay muchos MCPs que lo que hacen es

robarte tokens, robarte información, que

te puede intentar enviar la información

de la conversación, un montón de cosas.

Tened cuidado con este tipo de cosas.

Siempre instalad MCPs que sean de

confianza, ¿vale? Porque se están

encontrando ahora como está tanto el

hype, mucha gente los está instalando y

ya te lo está avisando por aquí.

Entonces, le puedes decir, le puedes dar

permiso una vez o para todo el chat. Yo

le voy a decir para todo el chat, ¿vale?

O sea, la conversación que estamos

teniendo. Fíjate que ya ahora como tiene

que ejecutar otra herramienta, pues

también me está pidiendo permiso, ¿vale?

Otra vez. Ahora, siempre que sea la

misma conversación, ya no me pedirá otra

vez. Fíjate que aquí pues ya tenemos

todos los archivos y ya me lo está

indicando. Ahora ya tenemos aquí como

esa integración de algo externo que es

mi ordenador con esto que podría haber

sido CH GPT Visual Studio Code, hubiera

sido lo que queramos, pero fijaos que me

ha dado la información que tengo

justamente si voy aquí a mi desktop,

¿vale? ¿Veis aquí que tengo estos vídeos

y tal? Pues justamente ha encontrado

esto. Le podríamos pedir más cosas. Por

ejemplo, le podría decir, mira, voy a

hacer más pequeño esto. Y le puedo

decir, crea una carpeta vídeos y mete

ahí todos los ficheros

punp. ¿Y por qué te quiero enseñar esto?

Para que veas cómo de potente son los

MCPs, porque de alguna forma lo que está

haciendo es que ya estamos controlando

nuestro ordenador. Fíjate ahora. Claro,

como son diferentes herramientas las que

tengo que ejecutar, me va a pedir

permiso para cada herramienta, ¿vale?

Pero fíjate que ya está moviendo cada

uno de los ficheros. No va muy rápido,

pero lo va haciendo porque claro, como

que te lo va explicando, no sé qué, pero

fíjate que los está moviendo y los está

moviendo aquí en vídeos. justo lo que le

he pedido que haga de forma, yo se lo

estoy pidiendo de una forma, eh, claro,

se lo estoy hablando y luego vais a ver

cuando nosotros creemos nuestro MCP que

no le vamos a indicar cómo lo tiene que

hacer, sino que es mucho más declarativo

que eso. Con la inteligencia artificial

vas a ver cómo utilizar MCP

automáticamente. ¿Vale? Fíjate que

además, mucho más lejos que esto, una

vez que ya tienes acceso a lo que sería

tu sistema de archivos, puedes ir mucho

más allá, porque al final lo que puedes

hacer es, imagínate, le voy a decir,

crea el guion de un curso para explicar

los MCP, model Context

Protocol en formato row mardown y

guárdalo en el desktop con el nombre de

guion.md. ¿Qué estamos haciendo aquí?

Ahora ya estamos haciendo que tenga una

integración de, por un lado, estamos

generando con la inteligencia artificial

cierta información y por otro lado lo

que estamos haciendo aquí es

directamente que lo guarden nuestro

sistema de archivos. ¿Vale? Aquí es

donde ya os estoy comentando esto, que

es tan importante de cómo potenciar o

elevar el nivel de nuestra inteligencia

artificial, porque nuestra inteligencia

artificial digamos que tiene pues eh la

posibilidad de hacer cosas más estáticas

utilizando su inteligencia y todo esto,

pero lo que estamos haciendo aquí es que

tenga una integración mayor. Esto es con

nuestro ordenador, pero ya veréis más

adelante que podríamos tener incluso

incluso para otra otro tipo de cosas.

Todavía está escribiendo esto, por eso

está tardando, ¿eh? Vale, ahora me dice

claro, write file todavía no había

utilizado. Vale, entonces

allow desktop, veis, aquí tengo el guion

creado. Bueno, esto va a ser una

salvajada con un ejemplo tan sencillo.

Ya veis aquí lo que hemos hecho en un

momento. Mira, vamos a abrirlo con set

en un momento. Y ya lo tenemos aquí, el

guion que me lo ha creado directamente

en el ordenador. Vale, muy bien. Bueno,

pues perfecto. Esto es uno de los

ejemplos. Vamos con otro ejemplo

todavía. más brutal, porque normalmente

una cosa que vais a querer hacer es

poder hablar con una base de datos.

Claro, lo que pasa es que CHGPT o Cloud

o todos estos lo que hacemos muchas

veces es directamente pasarle los datos

porque no le podemos decir, "Oye,

directamente conéctate a la base de

datos y extrae la información, pero con

un MCP sí que lo podemos hacer." ¿Cómo

lo podemos hacer? Bueno, igual que

tenemos aquí el de File System, vamos a

ver que tenemos uno, por ejemplo, de

Postgress. Aquí veis que tenemos unos

cuantos de Slack, Schoolight, GitHub.

Vamos a ver este de Postgress, ¿vale? Y

este model context Protocol lo que tiene

es que se puede conectar a una base de

datos, a cualquiera, no hace falta que

sea local, se puede conectar a una base

de datos que esté en producción, o sea,

eso no hay ningún tipo de problema. Y os

voy a explicar una cosita por si tenéis

problemas con esto, ¿eh? Pero ahora os

comento, ahora os comento. Primero me

copio esto, ¿vale? Que este ya está

hecho. No os preocupéis que luego vamos

a crear nosotros uno desde cero para que

veáis cómo se crea, ¿vale? Para que

veáis cómo se tiene que hacer esto

nosotros mismos. O sea, que no os

preocupéis, pero primero os quiero

enseñar un poco esto para que tengamos

el contexto de para qué sirven. ¿Okay?

Vale, entonces nos vamos otra vez aquí a

cloud, vamos aquí al settings. A ver si

tengo por aquí. Vale, fijaos que ahora

en settings me aparece el de file

system, que aquí lo podríamos borrar,

pero bueno, lo vamos a dejar. Le vamos a

poner edit config otra vez. A ver,

Visual Studio Code. En este caso, ¿qué

qué necesitamos? Necesitamos aquí

ponerle el connection string de la base

de datos. Yo voy a levantar una base de

datos en DB Engine. A ver, mira, tengo

aquí una demo database que no me acuerdo

qué tendrá, así que voy a conectarme.

Creo que tengo Outer Base Studio, que es

como un cliente de bases de datos. Vale,

demo database. A ver, voy a copiarme el

connection string. Voy a entrar a ver

qué tiene, que no me acuerdo. Ah, mira,

tiene vídeos. Mira, es como son de

ejemplo. Está muy chulo este cliente de

tablas de base de datos. No sé si lo

conocéis. Lo han comprado la gente de

Clfler. Es totalmente gratuito. Funciona

con SQ, con MySQL, PostGress SQL. Está

bastante bien. Y una cosa muy

interesante es que además tiene

inteligencia artificial. Le puedes dar

aquí y puedes decirle recupera todos o

el nombre.

de todos los vídeos, ¿vale? Y con

inteligencia artificial que funciona en

local, se integra totalmente con Bueno,

a ver, este era bastante fácil, ¿eh?

Pero bueno, que está bastante bien, que

está muy integrado y funciona muy bien.

Bueno, esta es la base de datos que

tengo y a la que nos vamos a a conectar,

¿vale? Entonces, a ver si ahora soy

capaz de A ver, voy a aquí me voy a

copiar el connection string y aquí vamos

a cambiar esto por esto de aquí. Una

cosa importante, sí, espérate, porque el

dominio yo creo que tiene que ser, o

sea, el protocolo tiene que ser este.

Este es el connection string, pero

normalmente el connection string

tendrías obviamente con password, con

nombre de usuario. En este caso, el

nombre de usuario es Postgress, porque

es el nombre por defecto que le hace

porque lo tengo ahí de demo. Pero tened

en cuenta que aquí pues podría ser que

le podáis poner el password o lo que

sea, ¿vale? Pero en este caso yo no

tengo, más que nada porque no tengo,

pero no porque no se pueda hacer. Así

que ya teníamos npx, esto sería lo

mismo. NPX, el menos es para aceptar que

instale todas las dependencias que

necesite sin preguntarnos. Esto es

importante porque si no nos haría una

pregunta y entonces no podría seguir

ejecutándose. Este es el paquete que

queremos instalar, en este caso Server

Postgress. Y aquí tenemos que pasarle,

sería la cadena de conexión. Entonces,

ahora que ya tenemos esto, voy a cerrar

esto por aquí. Esto lo puedo quitar.

Esto importante que la base de datos

esté levantada porque si no funciona.

Ahora no aparece, tengo que cerrar.

Vamos a abrir ahora otra vez cloud y a

ver ahora fíjate que ahora me ha añadido

una herramienta más, solo una. En este

caso está bastante más limitado, ¿no? No

se puede. Mira, query run run a read

only SQL query, por ejemplo, no se puede

hacer inserts, pero podríais crear

vosotros un MCP que sí que puede hacer

inser. Entonces, le podríamos preguntar

ahora va a entender que si le digo,

"Vale, enseña todos los usuarios que hay

en la tabla, ¿vale?" Lo que va a hacer

ahora es conectarse con el MCP. Bueno,

que se lo he puesto en inglés. Ves, me

ha dicho cuál es la query y ya me dice,

"Vale, voy a utilizar el MCP." Venga,

pues venga. Y ahora, vale, dice, aquí

tienes los usuarios de la base de datos,

o sea, como si tuviéramos un cliente. Y

esto es exactamente lo mismo que si yo

conecto aquí y me voy al users, ¿vale?

Pues vais a ver que es exactamente la

misma información entre uno y otro. Es

la misma información, pero claro, con la

diferencia que le podemos hacer

preguntas mucho más interesantes. Is

there any migle among the users? Claro,

le podemos preguntar preguntas mucho más

concretas, ¿sabes? Le podemos decir,

"Mira, no hay ningún usuario que se

llame Miguel porque estos son los

usuarios." O yo que sé, le podemos

decir, "Dime las tablas disponibles en

la base de datos." Porque a veces, a

veces se equivoca con esto. ¿Por qué?

Porque no sabe. Mira, ahora se ha

equivocado. ¿Ves? Igualmente, cuando se

equivoca intentando ejecutar un comando,

vais a ver que reintenta de una forma

distinta. Esto es una cosa que gracias a

que la inteligencia artificial es

inteligente permite hacer este tipo de

cosas, ¿no? De que intenta ejecutar este

SQL con nuestro MCP, se ha dado cuenta

que está mal y lo vuelve a intentar con

otra sentencia diferente y me está

dando. Como podéis ver, estas tablas que

tenemos aquí son exactamente las mismas

tablas que tenemos por aquí. Así que

ahora ya le podríamos llegar a decir,

"Busca en la tabla vídeos el vídeo más

reciente y dame la

URL y sugiéreme y sugiere una posible,

bueno, y sugiere una descripción para

subir a mi YouTube. Esto es lo que es

interesante, no solo lo conectamos a la

base de datos, sino que empezamos a

reutilizar también la inteligencia

artificial. utiliza el MCP para sacar la

información. El vídeo más reciente es

introducción a Python. Esta es el URL,

fue creado hoy mismo y aquí te sugiero

una descripción. ¿Vale? Entonces, ya

estamos viendo aquí una mejor

integración. Este sería el MCP, por

ejemplo, de base de datos, pero nos

falta otro tipo de MCP. Hemos visto uno

para para conectarnos de forma local a

nuestro ordenador. Hemos visto

conectarnos a una base de datos que

puede ser remota. Y ahora vamos a ver el

tercer tipo de MCP. que es utilizar una

API, que es el que vamos a crear desde

cero, pero antes vamos a utilizar

justamente el de GitC porque es uno de

los más interesantes. Pasa una tabla,

mira, me dice, "¿Puedes decir que pase

una tabla a CSV y guardarlo en un

fichero?" Vamos a intentarlo. Pasa la

tabla vídeos a CSV y guárdalo como

fichero vídeos.CSV en el desktop. Vamos

a ver. Normalmente sí, o sea, ya te digo

yo que normalmente eh se puede conectar

un MCP con otro, ¿sabes? Los puedes ir

conectando uno con otro. Mira, vamos a

darle aquí. Normalmente sí que no habría

ningún tipo de problema de que esto lo

hiciera. Eh, ves, tengo acceso al

desktop. Ahora está creando aquí. Vale,

aquí tenemos la información. Ahora me

pregunta para escribir el archivo porque

en esta conversación no lo ha hecho.

Entonces, claro, o sea, lo más

interesante de los MCP justamente es que

de repente lo que estamos haciendo es

dotarle de superpoderes a nuestra

inteligencia artificial. Entonces, por

un lado, lo que ha hecho es conectarse a

la base de datos. Los ha convertido en

formato CSV porque lo ha hecho la

inteligencia artificial. Ha obtenido la

información de la base de datos gracias

a uno del MCP. Luego ha verificado si

tiene acceso al desktop, luego ha

escrito el archivo CSV en el desktop y

ya está, ya lo ha hecho. Y me dice

justamente, "Vale, lo tienes aquí."

Vamos a ver si justamente aquí lo

tenemos. Aquí podéis ver que me ha

creado el punto CSV con la información.

O sea, que sí, los MCPs lo bueno que

tiene es que justamente tú puedes ir

integrando uno con otro sin ningún tipo

de de problema. ¿Qué diferencia hay

entre un RA y un MCP? Pues justamente lo

estamos viendo, Chapius, tú con un RA no

puedes hacer este tipo de herramienta.

No puedes hacer una herramienta que sea

eh leer o escribir en una base de datos

o en tu sistema de archivos. es

totalmente distinto. Un rag al final es

proveerle de documentos, texto,

referencia, pero no es tanto de que

pueda interactuar con ciertas cosas,

¿vale?, que se podría hacer, pero el RAG

sería simplemente para proporcionarle

información y aquí lo que estamos viendo

es más como para darle darle superperes,

es una cosa diferente, ¿vale? Entonces,

ya hemos visto dos que no está nada mal,

pero vamos a ver un tercero que sería el

de GitHub, ¿vale? Vamos a ver un tercero

que es para utilizar GitHub y es que

vamos para aquí atrás, vamos aquí

GitHub, ta ta. Aquí podemos ver que ya

tenemos un montón de de todo lo que

vamos a poder hacer, crear repositorios,

crear pullquest. Con este os va a volar

la cabeza, ¿eh? Y de hecho, os comentaré

un spoiler. Mirad, esto es todo lo que

podéis hacer con este. Aquí tenemos este

de GitHC. Esto es con Docker. Vamos a

utilizar NPX, ¿vale? Una cosa importante

por si os da problemas esto de NPX,

¿vale? Si os da problemas al utilizar

esto de NPX, es posible que os diga, "No

consigo el comando npx." Y vosotros

digáis, "Pero, ¿cómo puede ser si yo

cuando voy a la terminal sí que me

funciona el NPX?" Vale, vale. Tenéis que

tener en cuenta una cosa, es que el npx

es un comando de note. Si estáis

utilizando FNM o NVM o cosas así, no

estáis instalando Node global y por lo

tanto solo está para vuestro usuario y

no va a estar accesible desde cloud o

desde ciertas herramientas, ¿vale? Si

queréis aseguraros, por si os da ese

problema y no queréis tener problemas,

que sepáis que Node lo podéis eh

instalar de forma h global, lo

descargáis de aquí, ejecutáis el package

y ya está y ya lo tenéis en el sistema

de forma global, ¿vale? Por si tenéis

este problema, que lo sepáis que se

soluciona así de fácil, por si estáis

utilizando FNM, que en mi caso, pues

normalmente os puede dar ese problema.

Vamos a vamos a copiarnos el MCP de

GitHub. Hacemos otra vez lo mismo, ¿no?

Vamos aquí settings. Aquí en en

settings, en developer ya tenemos dos.

Vamos a añadir un tercero. Para eso

vamos a abrirlo con Z mismo para que no

entre en conflicto con Visual Studio

Code. Vale, ya tenemos el de File

System, tenemos el de Postgress y ahora

aquí vamos a poner el de GitHub, ¿vale?

El de Gitub me va a dar problemas con

una cosita porque claro, aquí tengo que

poner el Ghubal Access Token, pero

bueno, os voy a explicar una cosa. A

ver, una, voy a ver una cosa. Si yo

pongo esto, vale, vale, perfecto. Vale,

genial. Es que así puedo copiar el

Ghaubal token sí que lo veáis. Vale, voy

a hacer esto así y aquí pues lo copiaré

y ya está. GH personal access token.

Claro, necesitamos un token para poder

controlar todos nuestros repositorios de

GHub. Tenéis que ir a vuestras settings.

me pide ahí el authentication

code. Tenéis que ir hasta URL.

Gijha.com/settings/personal-access/new.

Si no, vais a settings y aquí en

personal access tokens en el fine grain

tokens. Os recomiendo mucho este y no el

clásico. El clásico es que te da acceso

a todo sin ningún tipo de control y no

tiene mucho sentido. En cambio este tú

le puedes decir, "Mira, voy a crear uno

para que lo veáis." Vale, aquí podéis

ponerle el nombre, eh, por ejemplo, pues

yo que sé, MCP token, una descripción,

el owner, cuándo expira. Podéis hacer

que no expire nunca, no es recomendable,

pero bueno, lo podéis hacer. Y aquí le

podéis dar acceso a repositorios en

concreto. Imagínate que solo quieres

trabajar en unos repositorios en

concreto o a todos los repositorios,

solo a los repositorios públicos. Aparte

de esto, también aquí tienes los

permisos. por ejemplo, es que claro, en

GH puedes hacer de todo, así que ten

cuidado con esto. Pero normalmente lo

que más vais a querer es que pueda

hacer, por ejemplo, pull request. Aquí

le diríais, "Vale, le voy a dar acceso

de escritura en las pull request y a

partir de aquí pues lo que veáis que

tenga sentido." Igual con los permisos

de cuenta, yo que sé, para bloquear a

usuarios, por ejemplo, para ISUS

también. Aquí veis, tenéis ISUS, pues

también le vais a querer dar a lo mejor

para cerrar ISUS, lo que sea. Vale, yo

ya he creado un personal access token

con un montón de de permisos para no

tener que hacerlo ahora, pero esto es lo

que tendríais que hacer para conseguir

el vuestro, ¿vale? Una vez que lo

tenéis, pues nada, os vais aquí, Gij

Personal Access token, lo pegáis. Bueno,

menos mal que solo os sale una parte y

no sale toda. Voy a ver si sale

demasiado. Nada, queda un montón.

Entonces ahí lo pegáis, ¿vale? Lo

guardáis y una vez que lo guardáis vamos

a cerrar. Aquí ya lo tendríamos. Pues de

nuevo tenemos que cerrar esto y volver a

abrir. Vale, vamos a Cloude. Y ahora,

fijaos que ahora tenemos 38

herramientas. Esto es una locura. Mira,

dame toda la información del usuario de

GitHub, Midudep. Y ahora lo que va a

hacer es utilizar este MCP donde vamos a

tenerlo. Vale. Vale. Ahora va a hacer

buscar usuarios y esto es brutal porque

vais a ver la potencia que tiene, porque

no solo va a hacer una llamada, una app

y ya está, sino lo que va a hacer es,

fijaos, mira, me ha buscado el usuario,

luego está buscando 1000 repositorios,

¿vale? está buscando mis repositorios y

me dice, "Vale, ya he buscado

repositorios. Ahora, get fill contents

from GitHub." ¿Por qué? Porque va a, no

sé qué está leyendo, pero está Ah, para

leer el ritmi. Mmd. Tu

ritmi. Vale, mira, aquí ha dicho que no

ha encontrado. Bueno, pues igual se ha

equivocado. No pasa nada, no pasa nada.

Error. Vale, ta. Basándome en toda la

información, bueno, igual ha tenido un

error ahí. Bet sabe por qué, pero bueno,

aquí podéis ver un montón de información

que ha sacado. Según se puede deducir,

estos son sus repositorios,

especialidad, no sé qué, no sé, esto es

totalmente gratis, eh, esto no hay que

pagar absolutamente nada. Actividad en

la comunidad, presencia en redes,

actividad reciente, o sea, contribución

a comunidad, o sea, todo esto lo está

sacando justamente gracias a hacer la

petición dentro de GitHub. Pensad,

bueno, dices, bueno, es que esto lo ha

hecho porque tiene esta información.

Pues mira, vamos a hacer algo. ¿Cuántas

tengo por revisar del proyecto de la web

oficial de la velada 5? Fíjate que ni

siquiera le estoy dando exactamente el

nombre, ¿sabes? Le estoy dando como un

nombre así. ¿Cuántas issos tengo por

revisar? la web oficial de la velada 5

ya buscado, dice, la velada web oficial,

ya detectado por el histórico, ha

entendido que que es la velada web

oficial, pero fíjate que yo no le he

dado exactamente el nombre del

repositorio, sino que por el contexto ha

entendido que me refería a este

repositorio, porque ya ha sacado antes

los repositorios y digamos que con esa

memoria ha dicho, "Ostras, es esta."

Vale, pues tienes 25 IS, debo tener más.

Seguramente las ha paginado, ¿no? Pero

mira, ya me está dando aquí una

respuesta. Soporte para múltiples vídeos

de entrenamiento por luchador. Isus de

corrección como mejoras visuales y de

accesibilidad. Vale, todo esto está muy

bien el tema de las ISUS, pero quiero ir

un poco más allá porque me he dado

cuenta que la web de la web oficial de

la velada, si no me equivoco, en el pack

Jason, Astro está en la 5.6.0

Y resulta que Astro acaba de sacar la

5.7, pues le podíamos decir, y aquí es

donde te puede volar un poco la cabeza,

es que le podemos decir, "Vale, crea una

pull request en el repositorio de la web

oficial de la velada para actualizar

Astro a su última versión disponible y

haz todos los cambios que sean

necesarios." Esto es lo que es brutal,

¿no? El tema de que claro, como tenemos

todo la potencia de la inteligencia

artificial, tenemos la integración con

nuestro repositorio de GitHub, esto lo

que nos va a hacer es que, bueno, vais a

alucinar porque no solo nos va a crear

una p request, nos va a hacer todos los

cambios de código y además nos va a

generar una descripción para la P

request, o sea, lo va a hacer todo de

una. Y es gracias a que tenemos el MCP

que puede ir mirando el contenido del

repositorio, ver todos los cambios que

tenemos, lo todo lo que tiene que hacer.

Así que está recuperando todo. ¿Ves?

Ahora ha recuperado el contenido del

packat Jason. Ahora dice, "Vale, hacer

un forket de repositorio, que no va a

necesitar hacer esto, pero seguramente

ahora fallará." Vale, pero esto está

bien que falle para que veamos también.

Mira, parece que hubo un error. Vale,

dice, "Pero voy a intentar crear una

rama directamente en el repositorio

original." Vale, vale. Pues le decimos,

"Venga, hazlo." ¿Por qué? Se ha dado

cuenta que sí ha cometido un error, pero

está creando la rama y ahora está

haciendo una query en postgres por culpa

de que tenemos todavía esto está

intentando aquí ahora mismo a ver si

cuela, ¿sabes? Pero mira, vamos a asumir

que la última versión de Astro es la

5.8, lo cual yo creo que puede ser que

sea la 5.8, no lo sé. Vale, ahora me

está diciendo editar el archivo del file

system.

Vale, ahora me está cambiando. No sé si

la 5.8. Igual se ha ido la olla. Parece

que no tengo permisos para editar

archivos directamente en el repositorio.

Obviamente no los tienes, ¿vale? Así que

me tendrías que crear la pull request y

ya está. A ver si me lo me la creas o

no. A ver si es capaz. La 5.7 es la

última. ¿Por qué? ¿Por qué habrá hecho

la

5.8? Bueno, a ver, vamos a ver hasta

dónde llega. Eh, mira, actualicemos el

archivo para que sea compatible as 3.8.

Vale, ahora está creando no sé qué.

Vale, en as ya no sé en 5.8.

fijaos en esto. Ha detectado que en la

última versión de Astro ya no es

experimental lo de SVG, lo cual es

verdad, lo cual es totalmente cierto. O

sea, que tenía tiene toda la razón en

eso. Lo de 5.8 se lo ha inventado un

poco. Vale, vamos a actualizar el

archivo Rmi para reflejar la

actualización a 5.8. Yo no sé dónde ha

alucinado. Ahí, ahí ha alucinado, pero

esperaos que vamos a ver el tema de la

PR, que es tremendo, ¿eh? Vamos a

actualizar el archivo RI para reflejar

la actualización a 5.8. Bueno, aquí se

le está yendo también un poco de las

manos porque me está tocando el Ritmi

cuando no sería necesario que me toque

el RM, pero bueno, está bien si lo

quiere hacer. Vamos a ver si quiera el

APR. A ver si lo si lo hace. Mira. Ah,

claro, es que fijaos que es que está

generando todo el ritme. Claro, está

generando, fijaos todo el ritmy. Por eso

está tardando aquí, porque está

generando todo el ritm. Madre mía, mira,

Zoom Fork, o sea, está generándolo todo

otra vez. Me imagino que a lo mejor ha

añadido alguna mención de que estamos

utilizando Astro 5.8 por lo que sea,

¿eh? Vale, venga. Tol stack. Ah, mira,

notas de la versión. Abril 2025.

Actualizado Astra, la versión 5.8.

Actualizado simap 3.5 Versel. Venga, que

van a crear un archivo change lock. Esto

es lo malo cuando le dejas la a a le

dejas los mandos, ¿eh? Venga, va a crear

la pull request, que al final esto es lo

que hace Devin. Esto es exactamente lo

que hace Devin, ¿eh? Venga, he creado

una P request. ¿Será verdad o no?

¿Creéis que ha hecho una pull request?

Vamos a verlo. Vamos a verlo. Ojo,

actualización de Astro, la última

versión

5.8.0. Fijaos lo que ha hecho.

Descripción. Esta PR actualiza Astro y

sus dependencias a las últimas versiones

disponibles para mejorar rendimiento.

Seguridad y agregar nuevas

funcionalidades. Cambios principales.

Mejoras técnicas. Beneficios. Tipo de

cambio. Captura de pantalla. Checklist.

Todos los cómics. Todos los cómics que

tenía que hacer. Obviamente, ya os digo

yo, ha hecho cosas que no debía hacer.

Ha hecho aquí un chalck que no le he

pedido. Aquí en el RMI no sé por qué ha

tenido que tocar el Rme. Esto sí que

está bien porque esto ya no es

experimental. Esto sí que es raro porque

me ha añadido lo del Image que yo no le

he pedido. Vale. E lo de Astro 5.8 yo

juraría que no existe. Astro 5.8 yo

juraría que no existe. ¿Qué es lo que

pasa con esto? Latest 5.7.2. Vale, ahora

alguien dirá, "Está mal, o sea, quiero

decir, se ha equivocado." Pero, ¿y si

hubiera tenido un MCP para poder

preguntarle a MPM cuál es la última

versión de Astro? ¿Entendéis ya por

dónde van los tiros? El tema es que no

ha sido capaz, porque no tiene esa

información, no ha sido capaz de saber

cuál es la última versión de Astro. Pero

si por lo que sea hubiéramos tenido un

MCP que se hubiera podido podido

conectar a MPM y preguntar la última

versión de Astro, pues ya hubiéramos

cerrado un poco justamente ese problema.

Esto es justo lo que viene a solucionar

el MCP. datos en tiempo real que la

inteligencia artificial no puede tener,

buscarlo le podría ser muy difícil, pero

un MCP concreto que le conectase con ese

servicio, pues ya lo tendría

solucionado, o sea, lo hubiera hecho. De

hecho, ha intentado con SQL, con lo de

Posgre, ha intentado sacar es esa

información, ¿no? Eh, ya veis que no es

perfecto. ¿Qué hizo en la base de datos?

En la base de datos lo que ha intentado

es buscar la última versión de Astro. Ha

dicho, "Ostras, no sé cuál es la última

versión de Astro. Voy a intentar

utilizar el MCP de la base de datos para

ver si ahí aparece la última versión de

Astro. No, no es peligroso que se

conecte a NPM, ¿no? Si es solo de para

tratar información, no tiene por qué. Y

al final siempre tú deberías ver cómo

cómo están las cosas, ¿no? Lo nuestro

que vamos a crear nuestro primer MCP.

Vamos a crear nuestro primer MCP. Vamos

a crear el primero. Le voy a llamar eh

start, ¿vale? Por decir algo, start. Voy

a iniciar el proyecto con pnpm init para

que me cree un pack jason. En este caso,

bueno, vamos a utilizar Visual Studio

Code, eh, que está interesante porque el

este lo vamos a cargar no solo en Cloud,

sino en Visual Studio Code para que

veamos cómo se hace. Vale, voy a crear

un main. TS. Vamos a utilizar

Typescapip, luego veréis cómo cómo vamos

a hacer esto. Y en el package Jason

vamos a poner que el tipo sea tipo

módulo. Pues vais a ver que se pueden

hacer MCPs con Typescript, con

JavaScript, con Python, con lo que

queráis, pero TyScript no hay ningún

tipo de problema. Y lo que vamos a

necesitar seguro es la dependencia de

Model Context Protocol SDK, el del SDK

oficial de Typesc, este que tenemos por

aquí. Si miramos aquí en la instalación,

esta dependencia necesitamos instalarla

en nuestro proyecto. Así que vamos a ir

aquí, voy a ejecutar PNPM ADT y voy a

añadir esta dependencia para que esté

aquí en el pack Jason. Vale, ya la

tenemos aquí. Pero también tenemos que

añadir una segunda dependencia que la

que nos va a permitir es validar la

entrada del usuario. Y para eso vamos a

instalar Z Thot, que ya sabéis, mira, el

otro día estamos hablando de ello, que

sirve para validar entradas y salidas o

para validar esquemas de datos. ¿Vale?

Muy bien. Ahora, ¿qué vamos a hacer?

Vamos a importar mcp server de modelce

context protocol/sdk/server/mcp.js.

JS y ahora vamos a importar Z desde ZOT.

Muy bien. Primero tenemos que crear el

servidor. El servidor crea es la

interfaz principal para con el protocolo

MCP. Maneja la comunicación entre

cliente y servidor, ¿vale? Así que

creamos el servidor MCP server y aquí le

vamos a decir el nombre del MCP. En este

caso ahora le voy a poner demo, luego ya

lo haremos un poquito más complicado y

le vamos a poner la versión 1. Vale,

esto es lo mínimo, lo mínimo necesario.

Luego vais a ver que podemos pasarle

pues más, hay más opciones que le podéis

pasar, pero esto es lo mínimo necesario

para poder utilizar nuestro MCP. Ya

tenemos el servidor. Ahora tenemos

diferentes cosas que puede tener un MCP.

Hemos visto, cuando hemos ido aquí a

Cloue, hemos visto que todos tenía,

veis, a este 38 herramientas. Esto es lo

más interesante e importante que tiene,

aunque puede tener promps, puede tener

recursos, puede tener otras cosas, pero

lo más lo más importante que puede tener

son herramientas. Así que vamos a crear

una primera herramienta para nuestro

nuestro MCP, definir las herramientas. Y

las herramientas le permite al LMM

realizar acciones a través de tu

servidor a diferencia. Bueno, Vale, ya

está. Tu servidor, ya está. Vamos a

poner server punto. Fijaos aquí que

tenemos prom, resource y tool. Estos son

los tres que os decía. tienen proms, que

son promps que además pues puede hacerte

preguntas que pueden ser reutilizables.

Los recursos que serían solo de lectura,

por si quieres devolver la

configuración, si quieres devolver una

cosa en concreto y tienes herramientas.

¿Qué herramienta suele ser lo más

típico? Porque no solo puede ser de

escritura, sino que puede ser de

lectura, pero que tenga algún tipo de

estado o que tenga que dependa de algo

externo o que tenga que hacer un

cálculo. O sea, que normalmente vamos a

utilizar herramientas. Lo que tenemos

que decirle aquí es el nombre de la

herramienta. Imaginad que vamos a hacer

una herramienta sencilla pero potente

para recuperar el tiempo, ¿vale? Pues le

vamos a decir fetch weather. Y ahora le

podemos decir una descripción tool to

fetch the weather of a city. Vale, ahora

le tendríamos que decir qué parámetros

necesita esta herramienta para

funcionar. Así que le vamos a pasar un

objeto y le vamos a decir que tiene una

ciudad, que en este caso sería una

cadena de texto que va a ser el nombre

de la ciudad. ¿Vale? Esto lo podríais

describir o no lo podéis describir, esto

es como queráis, esto es más opcional,

pero lo mejor es que cuanto más

información le deis, mejor contexto

tendrá la inteligencia artificial para

entenderlo. Y finalmente tenemos el

callback para poder recuperar la ciudad

que va a introducir el usuario y aquí

hacer lo que lo que queramos que haga.

Ahora lo más sencillo, luego lo haremos

mejor con llamadas a APIs y haciendo

cosas, pero lo más sencillo aquí sería

devolver una rey donde vamos a tener el

contenido, ¿vale? El contenido que esto

tiene que devolver, que de nuevo es una

rey donde tiene que tener todos los

mensajes que está devolviendo. Vamos a

decirle que devuelve de tipo texto y el

texto va a ser

el clima de City es soleado. Luego lo

arreglaremos, ¿vale? Pero por ahora

vamos a decir que tenga esto. Espérate.

No se puede asignar promesa. ¿Por qué no

se puede asignar esto? Server tour, que

he hecho yo aquí ahora que no le gusta

esto. Puede ser que la descripción no le

guste. Ajá.

Espérate, alguna cosa se me ha escapado

aquí. Se me ha escapado alguna cosa.

¿Cómo que un express? No sé paraar city.

Promise content. A ver, el content lo

estoy poniendo bien, ¿no? Es que he

puesto que sea una rey y me he

equivocado, ¿eh? Esto yo creo que esto

tiene que ser. Es que aquí he puesto a

rey y esto no es un arrey. Esto no es un

arrey. El arrey es

dentro. Vale, esto fuera. Puede ser. Ah,

pues no. Ay, la madre que lo parió. Se

esperaba una asignación de A ver,

espérate que ahora como me ha me ha

creado esto. Uno aquí, ¿vale? Este aquí,

este conten va aquí, este va aquí, este

va aquí, este va aquí. Ahora sí, ahora

sí. Es que me ha creado ahí uno de más y

ya me ha vuelto loco. Ahora sí que lo

tenemos. Vale. Vale. Es importante que

cada herramienta tenga un título. Esto

sería el título de la herramienta. El

título de la herramienta es lo que

veremos cuando vemos aquí. Fijaos, este

es el título de la herramienta. Esta es

la descripción de la herramienta. ¿Vale?

Pues esto es el título, esta es la

descripción de la herramienta, estos son

los parámetros que puede recibir la

herramienta, que esto, fíjate que no

tenemos que hacer absolutamente nada.

Esto de forma interna, la inteligencia

artificial va a saber dónde está la

ciudad cuando el usuario nos lo pase. No

le tenemos que decir absolutamente nada,

¿vale? Así que le decimos city, que

tiene que ser de una cadena de texto, le

describimos, esto es el nombre de la

ciudad y esto es lo que tenemos que

hacer con esa información. Ahora es

sencillo porque simplemente lo que

estamos haciendo aquí es devolver el

clima de la ciudad es soleado, pero

luego veremos que esto se puede ir

complicando. Ahora lo último que nos

queda es escuchar las conexiones del

cliente y aquí lo que hacemos es tener

un transporte que ahora mismo el

transporte va a ser STD IO Server

Transport, ¿vale? Esto va a ser el

estándar de entrada y de salida porque

lo estamos utilizando local. Como lo

estamos utilizando en local y queremos

que se ejecute no en internet, sino que

lo ejecutemos en nuestra máquina, lo que

estamos haciendo es simplemente decirle

que queremos el estándar de entrada y de

salida de nuestro ordenador y que

transporte esa información por ahí,

¿vale? No se tiene que conectar a

internet, no tiene que hacer

absolutamente nada porque este MCP lo

tenemos en nuestra máquina. Y ahora lo

que vamos a hacer es que nuestro

servidor se va a conectar a este

transporte de datos, ¿vale? Así que

tenemos la importación de las

dependencias, la creación del servidor,

definir las herramientas que queremos

tener y finalmente escuchar las

dependenci las las conexiones a este a

este servidor por parte del cliente,

¿vale? Así que ya teníamos esto. Esto

sería todo lo que tenemos que hacer. Y

para ejecutar esto ahora aquí podríamos

hacer TSX, o sea, npx TSX. TSX, ¿por

qué? Porque es un archivo que es de

TypeScript y para poder ejecutar

TypeScript sin necesidad de hacer ningún

tipo de compilación en tu código de de

NOs, podemos hacer esto. TSX y el nombre

del fichero de Typescript. Esto lo que

hace es que te ejecuta directamente al

vuelo un archivo Typescript sin ningún

tipo de compilación, sin que tengas que

hacer absolutamente nada. Así que NPX lo

vamos a utilizar para ejecutar TSX al

vuelo, ¿vale? Sin necesidad de tener que

instalarlo con una dependencia. npx TSX.

Le ponemos la I para que no nos pregunte

si lo tiene que instalar.

Main.ts. Pero, ¿cuál? Si yo ejecuto

esto, ay, perdón, esto va aquí. Si yo

ejecuto esto, se queda así. ¿Por qué?

Porque eso es que está funcionando bien.

Eso es porque el servidor se ha

levantado, pero no está haciendo nada,

¿vale? No está haciendo ningún tipo de

de cosa, sino que yo he levantado esto,

ahora está escuchando los cambios, las

conexiones, pero nadie se está

conectando. Así que para poder utilizar

realmente esto, no hace falta levantar

tú manualmente el servidor. No se tiene

que hacer así con los MCP. La forma

correcta de hacer esto es que vamos a ir

otra vez a cloud, ¿vale? Y vamos a ir de

nuevo aquí a los settings. Vamos de

nuevo aquí al developer que tenemos file

system, Postgress, GitCup, que son todos

los que hemos ido viendo antes. Y aquí

en la configuración voy a abrir ahora

mismo el Visual Studio Code. Ahora te

enseñaré otras formas de hacerlo porque

esta es para que veamos. la

madre que me parió. Ay, que se me ha

colado el personal access token. Voy a

quitarlo antes de que sea demasiado

tarde. Voy a quitarlo. Ahora podé podéis

ir para atrás y podéis ver ahí el

personal access token. Cago en la leche.

Bueno, ya está quitado. No pasa nada, no

ha pasado nada. No ha pasado nada. Ya

está, ya está. No ha pasado nada, no ha

pasado nada. Uy, uy. Ay, claro, alguien

podía haber ido para atrás y para

adelante y ver el que tenía antes y ya

está. Bueno, no pasa nada, ¿eh? Y de

hecho lo voy a quitar, ya que no vamos a

utilizar Ghub. Ya lo quito y ya está.

Vale, ahora lo que vamos a hacer es

teníamos el de file system, el de

Postgress, pues vamos a añadir uno nuevo

que le vamos a llamar weather, ¿vale?

Porque es del tiempo. El comando que

tenemos que utilizar para levantarlo,

hemos visto que es npx. Los argumentos

que tenemos que pasarle es el -i para

que no nos pregunte si te qui instalar

nada. Y aquí le vamos a decir que

utilice tsx. Y aquí deberíamos decirle

dónde está este main.ts, donde está

localmente nuestro mcp. En nuestro caso,

lo que podemos hacer aquí es hacer

PwD. Ya me da aquí toda la ruta, así que

aquí podemos añadir la

[Música]

ruta/main.ts. Vale, con esto lo que

vamos a hacer es levantar el servidor de

nuestro MCP. Con este comando le tenemos

que pasar toda la ruta absoluta porque

cuando Cloud no sabe dónde tenemos el

archivo, le tenemos que dar la ruta

entera, ¿vale? Y ahora ya con esto

cerramos esto, entramos otra vez a Cloud

y vamos a ver si ahora nos da algún

problema. Espero que no. Vale, tenemos

13. Vamos a buscar por aquí fetch

weather, tool to fetch the weather of a

city. Vale. Y si le digo qué tiempo hace

en Barcelona. Vamos a ver. debería

decirme que está soleado. ¿Por qué?

Porque ahora mismo le estamos poniendo

hard coding que está soleado. Vale,

allow. Vale, ya le hemos dado permiso. Y

me dice, "Actualmente el clima en

Barcelona es soleado." Vale, me ha dicho

que es soleado porque justamente yo le

estoy diciendo que está soleado. Si yo

aquí le cambiase esto, pues obviamente

me funcionaría mejor, ¿no? Me diría,

"Ah, vale, pues así." Ahora la pregunta

del millón que seguro te estás haciendo.

Vaya rollo tener que ir a Cloude, tener

que refrescar y hacer. No te preocupes,

tranquilo, tengo una solución para ti.

No hace falta que utilices Cloue

mientras estás desarrollando una

herramienta como esta para estar

haciendo pues pruebas de tu MCP, ¿vale?

De hecho, hay una herramienta mucho

mejor que es la de Inspector, un MCP

Inspector que te permite testear y

depurar servidores de Model Context

Protocol de forma mucho más sencilla.

Por ejemplo, en lugar de tener que venir

aquí a Cloud, tener que cambiar todo

esto y tal, vamos a cerrar esto. Vamos a

ir aquí a Visual Studio Code y aquí

vamos a ejecutar npx y vamos a model

contex

protocol/inspector y ahora le vamos a

decir cómo tiene que levantarse este MCP

que hemos visto ya que es npx- TSX y

ahora el archivo que queremos levantar

main.ts. En este caso no hace falta que

pongamos toda la ruta porque estamos en

el mismo en la misma carpeta, ¿vale? Por

eso no hace falta. Le damos a enter y

esto lo que va a hacer es levantar el

inspector del MCP en este puerto, en

6274 que podemos venir aquí, nos dice

cuál es el transporte. En este caso SD D

O estándar in and out. El comando npx

argumentos ITSX. Vale, nos

conectamos y ya nos hemos conectado.

Aquí tenemos ahora mismo solo las

herramientas activadas. ¿Por qué? Porque

de lo otro no tenemos, solo tenemos las

herramientas. Podemos listar las

herramientas y aquí tenemos el fetch

weather que le damos, le podemos poner

aquí la

ciudad, ejecutamos y aquí tendríamos la

llamada. Al hacer la llamada pues

podemos ver que la respuesta, el clima

de Barcelona es soleado. Si pongo aquí

México y ejecutamos la herramienta,

¿vale? Podríamos ver la llamada y aquí

el clima de México es soleado, o sea,

esta es una herramienta mucho más

interesante para probar fácilmente

nuestros MCP sin necesidad de tener que

ir a cloud y tal. ¿Vale? Entonces, vamos

a hacer algo. Vamos a hacer que sea más

interesante nuestro MCP conectándose a

una API. Y una vez que se conecta la

API, vamos a utilizar un tercer cliente.

Vamos a utilizar en Visual Studio Code

nuestro MCP, porque no solo se puede

utilizar en Cloud, se puede utilizar en

Cursor, en Winsh, en Visual Studio Code.

Y te voy a enseñar cómo. Pero por ahora

antes lo que vamos a hacer es vamos a ir

aquí. De hecho, fijaos que también hay

un restart que también es s superútil.

Así que vamos a ir por aquí. Vamos a

limpiar esto. Y aquí, que yo aquí había

hecho esto, que está hecho a mano, que

está un poco de aquella manera, lo que

podemos hacer es, en lugar de hacerlo a

mano, simplemente lo que podemos hacer

es preguntar en una API, ¿qué API

podemos utilizar? A ver, hay un montón

de APIs de del tiempo, pero hay una que

no hace falta utilizar APIy, que es Open

Meteo, que está bastante bien. Por

ejemplo, aquí tenéis para recuperar eh

el forecast actual de esta latitud y

esta longitud y ya mira, te devuelve

todo esto, toda la información.

Perfecto. Tiene cierto límite, pero

bueno, para lo que nosotros queremos

hacer ya está bien. Lo malo que no

acepta el hecho de tener que pasarle una

ciudad directamente. Para eso lo que

tienes que hacer aquí en las APIs que

tienes

disponibles, tiene una API de

geolocalización en la que tú le pasas

aquí el nombre de la ciudad, le puedes

pasar incluso el idioma, pero ves,

tienes Barcelona y aquí con esta

información te da la latitud y la

longitud de esa ciudad, ¿vale? Pues lo

que vamos a hacer es copiarnos esta URL

y aquí lo primero que vamos a sacar es

la respuesta de hacer un fetching de

datos. Ya veis que aquí es que podéis

llamar a una API, os podéis conectar a

lo que vosotros queráis. Yo aquí voy a

utilizar esta ciudad y esta ciudad la

utilizo en esta API para recuperar la

información de la latitud y la longitud.

Mira, vamos a hacer un poco de vive

coding. La respuesta. Esperamos la

respuesta a la promesa. Lo transformamos

en Jason y aquí me está buscando el

weather description. Esto no es lo que

quiero. Yo lo que quiero es sacar de

esto de aquí. Esto es lo que nos

devuelve. es una rey, así que le vamos a

decir que si la longitud es cero, le

vamos a dar que no se encuentre

información para la ciudad. Importante

que informemos al a nuestra inteligencia

artificial de, oye, si no hay ninguna

ciudad que corresponda con esto, le

hacemos un content, no se encontró

información para la ciudad, ¿vale? Así

que ya está, con eso al menos ya lo

tenemos solucionado. A partir de esto,

ahora que sí que sabemos que tenemos

latitud y longitud, lo sacamos del

primero y ahora sí podemos sacar el

forecast. Vamos aquí a esta API del

forecast. Fijaos que si le pasas la

latitud y la longitud, aparte de más

información, le puedes decir cuánto

tiene que sacar de diferentes días, si

tiene que sacar el current weather, que

le voy a voy a sacar current weather,

precipitación y si es día de noche

podemos si está

lloviendo el Bueno, con eso yo creo que

ya es suficiente, ¿vale? Y ta ta aquí

relad char, ¿vale? Aquí tenemos esta

API. Esta API nos está devolviendo esta

información donde aquí, fijaos que sí

que tiene la temperatura y tal, pero

importante, no hace falta que nosotros

tratemos estos datos. Normalmente lo que

haríamos es tener que tratar los datos

de ver si hace frío, si hace calor.

Nosotros no nos tenemos que preocuparnos

de eso. Vas a ver, el tema es que con

esta API me voy a ir aquí. Vamos a

llamar hasta API, ¿vale? Weather

response await con un fetch. Y aquí lo

que vamos a hacer es cambiar esta

latitud, esta latitud de aquí por la que

tenemos y esta longitud de aquí por la

que tenemos. Vale, tenemos la respuesta,

la transformamos en Jason y ahora lo

único que necesitamos es devolver esta

información. ¿Cómo podemos devolver esta

información que es un Jason? Podríamos

sacar los datos y tratarlos y

devolvérselos en formato texto, pero no

tengo ganas porque para eso es una

inteligencia artificial. Así que le

vamos a devolver el Jason entero. Le

vamos a decir, "No, no, búscate la vida

y entiende tú lo que te estoy

devolviendo, que ya con los nombres de

las propiedades tendrás suficiente y ya

deberías saber de qué te estoy

hablando." Así que si no se encontró

información, pues sí, le estoy dando

aquí la pista. Oye, no se ha encontrado

información, pero si tengo información,

sacamos la información de la latitud, la

longitud, vamos a recuperar la

temperatura por horas y vamos a

recuperar la temperatura actual, si está

lloviendo, si no está lloviendo y tal y

le vamos a devolver el Jason entero, así

directamente. Toma, para ti. ¿Por qué?

Porque no hace falta que nosotros le

tengamos que explicar todo esto y se lo

tengamos que poner un texto. Va a ser

capaz con el contexto de este objeto

entender si está lloviendo, si la

temperatura es esta o es otra. O sea, lo

vas a ver perfectamente. De hecho, vamos

a probarlo. Nos vamos a ir aquí a

nuestro inspector. Vamos a reiniciar a

ver si funciona perfectamente. Vale,

vamos a limpiar esto. Vamos a hacer un

list tools. Tenemos el fetch weather.

Vale, voy a poner aquí ahora mismo

Barcelona, que se supone que está

lloviendo. Ejecutamos la herramienta y

nos peta. Vale, nos ha petado porque no

puede estructurar la propiedad latitud

de cero. Vale, esto es porque, pero

bueno, para que veáis que depurar es

super importante. ¿Por qué pasa esto?

Porque me he equivocado en la respuesta

del de este de aquí, el geocoding este.

¿Ves que tiene un resols? Yo esto me lo

he saltado. Entonces, ¿qué pasa? que

esto no es data 0, esto es

data.0, ¿vale? Así que nada, volvemos

aquí al inspector, hacemos un restart y

ahora aquí vamos a hacer otra vez

Barcelona R to Tool. Ahora sí caído

bien. Vamos a ver la respuesta. Y aquí

podemos ver que la respuesta que está

dando es todo el texto que le está hoy

pasando. Pero claro, tened en cuenta una

cosa, el inspector del MCP no tiene

inteligencia artificial, no va a ser

capaz de saber tratar los datos, ¿vale?

O sea, no tiene ni idea, no tiene

inteligencia artificial este MCP, este

inspector solo sabe lo que le pasas y lo

que devuelve. Para poder utilizar

correctamente con inteligencia

artificial, ¿qué necesitamos? tener que

ir a Cloud, que ya lo tenemos

configurado, no pasa nada. ¿Qué tiempo

hace hoy en Barcelona? Y este sí,

obviamente sí que tiene inteligencia

artificial para saber tratar la

respuesta de nuestro MCP. Vale, dice,

"¿Puedo consultar una fuente externa?"

Fíjate que ya te he detectado que tiene

que utilizar el MCP. Le digo que sí, que

le permito para este chat, ¿vale? Está

pensando porque está haciendo la llamada

a la API, ya le ha devuelto la

información. Dice, "Actualmente en

Barcelona hace 14.3 3 con una ligera

precipitación de 0.2 y algo de lluvia.

Es de día y según los datos la

temperatura ha sido moderadora durante

el día alcanzando un máximo. O sea,

fijaos cómo ha sido brutal el hecho de

todo lo que te está contando a partir de

esto que tenemos aquí, ¿no? Que esto es

lo que yo le he pasado con el objeto,

que no le he dicho, no le he explicado

absolutamente nada, ha entendido el

contexto y me lo ha tratado mucho mejor.

Además, me está diciendo para el resto

del día se espera que la temperatura

baje gradualmente hasta llegar a unos

10º a medianoche. ¿Por qué? Porque con

el contexto de este arrey de las

temperaturas estas, lo que está haciendo

es justamente sí, yo estoy en Barcelona

y os puedo confirmar que es verdad. Así

que es tremendo lo que ha hecho. Ahora,

lo mejor de todo es que esto no solo lo

podéis utilizar en Cloud, que

seguramente os estáis preguntando, ¿esto

lo puedo utilizar en más sitios o solo

lo puedo utilizar aquí? ¿No? O sea, al

final la idea de de esto es poder

utilizarlo en más sitios. pues no te

preocupes porque lo puedes utilizar en

más sitios. Por ejemplo, en Visual

Studio Code, una cosa que podéis hacer

aquí es abrir el chat que se abre así,

¿vale? Importante, para poder

utilizar MCPs en Visual Studio Code

tenéis que activar el modo agente, que

es, a ver si lo os lo enseño, este modo

de aquí. El modo agente no está activado

por defecto. Para activarlo tenéis que

ir a la configuración del usuario,

buscáis a gente y aquí veréis que pone

chat agent enable. Si no lo tenéis

activado, lo podéis activar. Es

gratuito, no tenéis que no no tiene

ningún pago extra ni nada. De hecho,

dije que Pilot ahora es gratuito, así

que ahí lo tenéis, ¿vale? Ahí lo podéis

utilizar. Una vez que tengáis el modo

agente, vais a ver que en el modo

agente, fijaos aquí que aparecen

cositas. Aquí tendríamos las

herramientas, ¿vale? está señal las

herramientas y aquí esto es porque está

detectando que hay nuevas herramientas

disponibles. Esto es porque habrá

detectado un cambio de configuración y

ha dicho, ostras, ¿y por qué ha

detectado un cambio de configuración?

Bueno, esto es lo más interesante

todavía de Visual Studio Code. Y es que

Visual Studio Code va a recuperar

automáticamente para ti la configuración

de los MCPs que utilices en Cursor, en

Winsurf, en Cloude y en todos estos,

¿vale? Así que le puedes echar un

vistazo aquí porque cuando lo hagas,

fíjate que ahora me ha aumentado a 18 y

es que si le damos aquí tenemos console

ninja, servidor mp desde Winsurf,

servidor MCP desde Cloud, el file system

desde Cloud, o sea, los ha importado

automáticamente, ha detectado todos los

MCPs que tienes configurados y se los ha

traído. tú los puedes desactivar, cosa

que te recomiendo bastante para evitar

problemas, ¿vale? Por ejemplo, este

también vamos a activar solo el que he

creado, que es este de escritorio cloud,

pero imaginemos que los desactivamos

todos, ¿vale? Porque dices, "No, no

quiero activar ninguno. Yo lo que quiero

es utilizar justamente los que tengo en

Visual Studio Code." No pasa nada, sino

que de hecho en Visual Studio Code yo

creo que a día de hoy, bueno, cursor

está bastante mejor, pero no puedo

entrar en todos los editores, ¿vale? El

tema es que Visual Studio Code, para

añadirlo no tiene una UI en condiciones,

¿vale? Pero sí que tiene aquí si vais a

agregar servidor te aparece así de esta

forma. Esta a mí no me suele gustar

mucho, ¿vale? Que sea así como lo podéis

hacer, no hay ningún problema, podéis

hacerlo manual, o sea, así con este

input. Yo lo que os recomiendo es

hacerlo con el settings, que vais al

JSON y aquí abajo vais a ver que os

aparecerá MCP servers, porque ya he

detectado que tenemos estos y una vez

que tenéis esos, pues ya automáticamente

lo que podéis hacer es lo el que queráis

utilizar. En este caso vamos a utilizar

este de weather que tenemos aquí. Pu pu

pu y vais a ver que tiene una cosa muy

chula. Vale, los ponemos aquí y lo que

tiene es que ya detecta que es un MCP.

Le podéis dar aquí a iniciar y ya te

dice si está en ejecución, si lo puedes

detener, reiniciar en el caso que hagas

algún cambio y cuántas herramientas se

ha traído. De hecho, ahora vamos aquí.

¿Veis que pone una de 19? Le damos aquí

y es porque está activando la que

tenemos global en Code, ¿vale? Así que

tened en cuenta esto para poder

activarlo y si hacéis algún cambio que

lo podáis reiniciar. Ahora, aquí mismo

podéis decirle qué tiempo hace en

Madrid, por ejemplo, ¿vale? Y va a pasar

exactamente lo mismo, ¿vale? Exactamente

lo mismo. Vamos a tener aquí que nos va

a decir, "Voy a consultar el tiempo

Madrid para ti. Esto es lo que va a

ejecutar City Madrid. Le vamos a dar a

continuar, va a trabajar, le va a

preguntar a nuestra API y ya está,

¿vale? O sea, exactamente igual como lo

está haciendo Cloude. También lo podéis

hacer en Visual Studio Code. Y fijaos

pues que también está funcionando, ha

consultado el tiempo en Madrid, es la

hora, no sé qué, no sé cuánto. Y esto lo

ha hecho gracias a nuestro MCP.

Ahora, una cosa o para que veáis también

cómo utilizar Visual Studio Code MCPs

eh, que no son vuestros como los que

hemos codeado. Hay un MCP que os

recomiendo que le echéis un vistazo

porque os puede volar la cabeza muy

fuerte. Es uno de los mejores MCPs que

existen y es el de Playgridge. El MCP de

Playgright, además que tiene una

documentación buenísima. Aquí tenéis la

configuración de cómo hacerlo

manualmente, ¿vale? Pero por ejemplo, y

esto para que lo sepáis que es bastante

interesante, también se puede añadir un

MCP en Visual Studio Code a partir de la

línea de comandos. Podéis ir aquí a la

terminal y podéis ejecutar esto. Code

ATMCP y este objeto de aquí, ¿vale? Esto

normalmente lo van a poner en la

documentación para que no tengáis que

hacer absolutamente nada. Y la pregunta

del millón es, ¿por qué este MCP es

espectacular? Bueno, pues fijaos, vamos

a ir a Visual Studio Code y os va a

volar la cabeza. Mirad que ahora tengo

22 herramientas, o sea, ya se ha

reiniciado automáticamente, ¿no? Y aquí

podemos ver en las herramientas Playgrid

para cerrar páginas, no sé qué. Esta

herramienta lo que os va a permitir es

poder navegar a través de páginas web y

hacer lo que queráis. Por ejemplo,

imaginad que estáis eh trabajando en, yo

que sé, en un local host. Es que podría

ser en un local host, pero bueno, yo que

sé. Voy a poner, voy a buscar, voy a

poner la velada, la TP, la velada web

live, ¿vale? Code punto, vale, voy a

entrar en la web de la velada, ¿vale?

Imaginad, imaginad que estamos aquí la

web de la velada y lo que queremos, eh,

ponemos el modo agente, importante

porque si no ponéis el modo agente no te

aparecen las herramientas. Vale, me ha

activado ahora otra vez todas las

herramientas. Voy a desactivarlas para

asegurarnos que solo utilizamos

Playgrid. Vale, vale. Playgridge. Y

quitamos la del file system que también

la queremos. Pues le podríamos decir,

visita la página web de Midudep y quiero

que me digas el H1 que tiene la página y

los últimos cursos que ha publicado. O

sea, esto es brutal. Lo que le vamos a

decir es que visite a una, esto que

estáis viendo es totalmente gratuito, es

que vaya a una página web y que le que

la visite, que navegue la página web y

que les traiga información. Y lo estamos

haciendo totalmente de forma hablada, o

sea, no le est no estamos programando

nada. lo que va a hacer ahora, de hecho,

fijaos, me ha abierto un navegador, está

navegando la página, está buscando la

información que le he pedido y se la he

pedido directamente de forma así, o sea,

se la estoy pidiendo sin ningún tipo de

código ni nada, o sea, está haciendo

scrapping y fíjate el H1 conviértete en

desarrollador full stack, últimos cursos

publicados, iniciación en scrapping con

Python. Además, hay un curso aparece

como disponible próximamente. Lo que ha

hecho es entrar a la página web, ¿vale?

y directamente sacarme esta información.

Pero podríamos ir más allá porque le

podríamos decir, entra a la página de

infolavelada.com, revisa que los

patrocinadores que aparecen sean los

mismos que tenemos en la página. Mira,

voy a quitar, voy a quitar este. Agregar

contexto. Eh, vamos a poner

sponsors. Está

constante. Eh, editores abiertos. Vamos

a poner este sponsors, ¿vale? Entra a la

página infolabelada.com. Resumos que

tenemos en la página que tenemos en el

proyecto. En el proyecto en

sponsors.ts. ¿Vale? Y esto lo que va a

hacer es navegar en la página, revisar

esa información. No sé si en info

hablada, yo creo que sí que lo tenemos.

Vamos a ver si me abre. Mira, ¿ves? Ha

entrado ya en la página. Aquí están los

patrocinadores. Vamos a ver si es capaz

de entender esto. A ver si es capaz de

entender esto. Pero básicamente lo que

está haciendo ahora es extraer esa

información, navegando esa información.

¿Ves? Patrocinadores en info la velada,

patrocinadores en nuestro archivo

sponsor. La buena noticia es que los

patrocinadores son exactamente los

mismos y en el mismo orden. Todos los

patrocinadores que aparecen infobolada

están correctamente representados en el

archivo sponsors.t de nuestro proyecto.

También noté que en la página hay

información adicional. O sea, ya habéis

visto cómo de es esto, porque hemos

hecho con el MCP, ha ido a la página

web, ha extraído información y lo ha

comparado con información que tenemos en

nuestro editor. Imagínate que nos falte

uno. Imagínate que nos falta Grefusa.

Grefusa. Imagínate que nos falta este.

Vale, le voy a decir eh le voy a decir

otra vez lo mismo, ¿vale? Pero le voy a

decir que entra la info,

revisa, eh, y si falta alguno, añádelo

al archivo

sponsors.ts con la información que

puedas extraer la página. Claro, es que

esto lo que está haciendo es aumentar

totalmente las posibilidades de de de lo

que tenemos, porque además podríamos

decirle, "Inicia sesión aquí, prueba

esto, eh, controla." También podríais

utilizarlo de forma local, o sea, podéis

ir a local host en lugar de decirle que

vaya a Infolabelada, le podemos decir,

"Oye, quiero que vayas a local host y no

sé qué." Mira, ahora lo está

comparantado. Dice, "Cambio de orden en

archivos sponsors, URL diferente, ganas

de vicio. Mira, ahora está detectando

además que hay cambios en algún fichero,

algún cambio y tal." se ha

quedado pensado aquí. No sé si es que

está pensando o se ha quedado Se ha

quedado pensado. Se ha quedado Se ha

quedado ahí. Se ha equivocado. Se ha

equivocado. No sé qué le ha pasado, pero

se ha quedado congelado. O igual todavía

está pensando. Vete a saber. O igual me

han echado de Cloud ya. Ah, no, sigue,

sigue. Pero sí, sí se ha congelado un

momento, pero pero mira, dice, "Voy a

actualizar el archivo sponsors con estas

correcciones." O sea, como le hemos

dicho, que actualice, pues fijaos todo

lo que está haciendo. El hecho de no

solo ir a la página web, sino que estás

trayendo información. Me ha añadido

Grefusa, que faltaba. ¿Veis que Grafusa

lo he quitado? lo ha añadido porque no

estaba y ya tenemos ahí unos cuantos

cambios, así que ha traído información y

ya hemos actualizado. O sea, tremendo.

Pues nada, amigos, esto es una

introducción a lo que serían los MCPs,

un curso de iniciación donde hemos visto

cómo utilizarlos, cómo crear uno desde

cero para conectarte a API, pero es que

ahí puedes hacer lo que te dé la gana y,

incluso, como puedes utilizar en Visual

Studio Code para aumentar las

posibilidades de tu inteligencia

artificial y ser todavía más productivo.

Así que espero que te haya gustado. Si

te ha gustado, deja tu like. Bueno,

todavía no lo he puesto en YouTube, pero

cuando ponga en YouTube, deja tu like,

compártelo y nada, que espero que os

haya gustado mucho esta introducción. A

mí me parece una cosa que de verdad me

genera muchas ganas porque creo que de

verdad puede hacerse cosas muy muy

buenas. Que sepáis que este curso lo

vamos a subir en la academia también,

¿vale? y lo haremos cortadito y con