MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic

Lo que cubre

Curso dictado por Anthropic en la plataforma de DeepLearning.AI sobre el Model Context Protocol (MCP) — el estándar abierto que permite a los modelos de lenguaje conectar con herramientas, recursos y fuentes de datos externas de forma estructurada. Graded quiz aprobado, con credencial verificable.

Lo que aprendí

• Protocolo MCP: arquitectura cliente-servidor del protocolo; cómo se exponen herramientas (tools), recursos (resources) y prompts de forma estandarizada para cualquier LLM.
• Servidores MCP: cómo construir y exponer servidores que conectan un modelo con APIs, archivos y bases de datos sin lógica ad-hoc por aplicación.
• Contexto enriquecido: patrones para inyectar datos externos en las respuestas del modelo (rich context) en lugar de depender solo del prompt.
• Agentes: cómo MCP habilita agentes que deciden qué herramientas invocar y encadenan pasos para completar tareas.
• Aplicaciones prácticas: chatbots con acceso a fuentes externas y automatización de tareas end-to-end.

Por qué importa

MCP es al ecosistema de agentes de IA lo que USB fue a los periféricos: un estándar de conexión universal. Construyo con MCP en mi flujo de trabajo diario con agentes (Hermes), así que este curso formaliza y profundiza algo que ya practico: conectar LLMs con herramientas reales de forma robusta y estandarizada.

Institución

DeepLearning.AI, en colaboración con Anthropic — creadores del protocolo MCP y de la familia de modelos Claude.