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midu.dev
He creado un curso para que aprendas cómo usarlos y crearlos desde cero:
www.youtube.com/watch?v=wnHc...

Creo que es un conocimiento muy importante para sacarle el máximo aprovecho a la Inteligencia Artificial.
April 19, 2025 at 12:52 PM
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midu.dev
Los MCP son el futuro de la programación con IA.

Amplían las capacidades de los modelos y los conecta con el mundo exterior.

Es el "USB-C" de la IA: un estándar universal para integrar herramientas y datos externos.

En 30 líneas de código TypeScript puedes crear uno:
Código para crear un MCP: import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js" import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js" import { z } from "zod" // 1. Crea el servidor que maneja la comunicación entre el cliente y el servidor const server = new McpServer({ name: "Weather MCP", version: "1.0.0" }) // 2. Define herramientas para que el LLM haga acciones a través de tu servidor server.tool( "fetch-weather", // Titulo de la herramienta "Tool to fetch the weather of a city", // Descripción de la herramienta { city: z.string().describe("City name") }, // Validación de entrada async ({ city }) => { // Callback al usar la IA la herramienta const api = new URL("https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search") api.searchParams.append("name", city) const data = await fetch(api.toString()).then(res => res.json()) const { latitude, longitude } = data.results[0] const weatherApi = new URL("https://api.open-meteo.com/v1/forecast") weatherApi.searchParams.append("latitude", latitude.toString()) weatherApi.searchParams.append("longitude", longitude.toString()) weatherApi.searchParams.append("current", "temperature_2m,precipitation,rain") const weatherData = await fetch(weatherApi.toString()).then(res => res.json()) return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(weatherData, null, 2), }] } }, ) // 3. Escuchar las conexiones del cliente const transport = new StdioServerTransport() await server.connect(transport)
April 19, 2025 at 12:52 PM