Configuración de entorno de trabajo para desarrollo MCP

Al iniciar en el desarrollo con MCP, es clave entender cómo preparar un entorno de trabajo funcional y adaptable. Este proceso no tiene que ser complicado y permite elegir entre diferentes herramientas según tus preferencias. Aquí, te mostramos cómo hacerlo paso a paso usando Python y Visual Studio Code (VSCode), aunque también existen opciones alternativas para distintos entornos y lenguajes.

¿Qué opciones existen para configurar un entorno de trabajo MCP?

Puedes trabajar con VSCode, Eclipse, IntelliJ, Visual Studio o incluso soluciones en la nube como Cloud de Anthropic. Todas estas opciones son válidas, y la decisión dependerá de lo que más te acomode. Es importante destacar que aunque el ejemplo se realiza en * Python, existen SDKs para otros lenguajes: TypeScript, C sharp, Java y Node*. Esto brinda gran flexibilidad para adaptar MCP a tus necesidades.

¿Cómo instalar y preparar MCP usando Python?

El primer paso práctico es preparar un repositorio vacío. Dentro de él:

• Crear un nuevo directorio usando mkdir clase_tres.
• Acceder a este directorio y limpiar la terminal.
• Instalar el paquete de pip para MCP ejecutando:
  bash pip install mcp-cli Esto proporciona una herramienta de línea de comandos que ayuda a gestionar todos tus proyectos MCP.

Una vez instalado, abre el directorio en VSCode usando:

code .

Crea un archivo server.py. Opcionalmente puedes crear un entorno virtual de Python, pero para comenzar, trabajar directamente te permite avanzar rápido.

¿Cuál es el flujo básico para correr un servidor MCP?

En server.py debe incluirse un import de la librería MCP y la creación de un servidor, por ejemplo:

import fastmcp
mcpfastdemo = fastmcp.Server()

Puedes agregar recursos y herramientas personalizadas. Luego, desde la terminal, ejecuta:

mcp dev server.py

Verás que el servidor responde mostrando un token de sesión y la entrada al MCP Inspector. Si al intentar conectar en el inspector surge algún problema de conectividad, detén con control+C, limpia la terminal y ejecuta:

mcp run server.py

Esto suele solucionar cualquier inconveniente de conexión.

¿Cómo usar el MCP Inspector para revisar recursos y herramientas?

El Inspector permite listar recursos y herramientas del servidor. Puedes ver: - Recursos definidos, como greeting con el parámetro name. - Herramientas, como sumar dos números, accesibles desde el inspector.

El Inspector facilita rastrear todos los componentes, visualizar su estructura y chequear desde la interfaz lo que un cliente podría consumir. Utiliza la función de listar recursos y herramientas para validar la implementación.

¿Qué ejercicios prácticos ayudan a reforzar el aprendizaje?

Para mejorar la experiencia: - Agrega métodos como restar, multiplicar y dividir a tu servidor. - Crea recursos que permitan respuestas más personalizadas, por ejemplo: «Tu nombre completo es...», usando parámetros. - Experimenta con combinaciones de herramientas y recursos para ampliar las funcionalidades de tu servidor MCP.

¿Tienes ideas o dudas respecto a la configuración o uso de MCP? Comparte abajo tu experiencia y enriquece la conversación con nuevas propuestas y experimentos.