Configuración de entorno de desarrollo para MCP con Python

Clase 3 de 21 • Curso de MCP

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Resumen

Para comenzar a trabajar con MCP (Multimodal Cognitive Platform), es fundamental establecer el entorno de desarrollo adecuado. Este proceso, aunque básico inicialmente, puede expandirse progresivamente hacia configuraciones más avanzadas según las necesidades específicas del proyecto. Conocer las herramientas adecuadas y cómo utilizarlas eficientemente proporciona una base sólida para cualquier tipo de desarrollo relacionado con inteligencia artificial o ingeniería de software.

¿Qué herramientas usar para configurar tu entorno MCP?

Puedes utilizar múltiples alternativas al configurar tu entorno de desarrollo para MCP. Aunque el instructor recomienda utilizar Visual Studio Code por su flexibilidad y complementariedad con distintos tipos de desarrollo, también puedes considerar:

  • Eclipse.
  • Visual Studio (aunque ha caído en popularidad).
  • IntelliJ.
  • Cloud Solutions, especialmente la solución propia de Anthropic que es altamente compatible con MCP.

No hay limitación exclusiva a una sola herramienta; cada opción mencionada se adapta bien al desarrollo con MCP, garantizando flexibilidad en tu flujo de trabajo.

¿Qué lenguajes de programación son compatibles con MCP?

El instructor ha optado por Python para este curso debido principalmente a su comodidad personal y familiaridad. Sin embargo, MCP ofrece un SDK (Software Development Kit) para diversos lenguajes además de Python, tales como:

  • TypeScript (recomendado por ser didáctico).
  • C.
  • Java.
  • Node.

Cada uno de estos lenguajes cuenta con soporte oficial y documentación extensa, facilitando así una implementación sencilla y adecuada según preferencia técnica.

¿Cómo configurar tu entorno básico usando Python y MCP?

Configurar MCP utilizando Python es un proceso práctico y eficiente:

  1. Crear un directorio para tu proyecto: bash mkdir clase_tres cd clase_tres

  2. Instalar el paquete MCP mediante Pip: bash pip install "MCP[ll]"

Esta acción proporciona una herramienta de línea de comandos global facilitando interacciones posteriores.

  1. Iniciar Visual Studio Code en el directorio actual: bash code .

  2. Crear un archivo Python:

  3. Añadir un nuevo archivo nombrado server.py.

  4. Configurar el código básico del servidor MCP: Incluye los elementos necesarios para ejecutar un servidor MCP básico en Python:

```python import MCP

server = MCP.FastDemo() server.add_tool(MCP.tool) server.add_resource(MCP.resource)

if name == "main": server.run() ```

  1. Probar la configuración y ejecutar el servidor: Inicia y verifica la configuración de tu servidor MCP.

bash mcpy run server.py

Alternativamente, puedes utilizar:

bash mcpy dev server.py

Esto permite establecer una conexión efectiva al inspector local, herramienta útil para confirmar la estructura y componentes instalados.

¿Cuál es la función del Inspector en MCP y cómo usarlo?

El inspector MCP es una herramienta de visualización y verificación de recursos, herramientas y funcionalidades internas de tu servidor:

  • Permite revisar claramente recursos como `