Objectiu del bloc
Entendre el Model Context Protocol (MCP), integrar connexions amb sistemes externs i construir pipelines d'IA distribuïts i escalables.
Conceptes clau
Model Context Protocol: Fonaments 25 min
Arquitectura de connexions MCP 25 min
Casos d'ús: APIs, Databases, File Systems 30 min
Debugging i monitorització de MCP 20 min
Temps total: 2h
Contingut detallat
El Model Context Protocol (MCP) és la capa que permet als sistemes d’IA accedir a recursos externs de forma estandarditzada.
Per què MCP?
Sense MCP, cada integració d’IA requereix code custom. Amb MCP:
- Estandardització: Protocol consistent
- Escalabilitat: Connectar grans sistemes
- Seguretat: Control granular d’accés
- Interoperabilitat: Agents comparteixen resources
Arquitectura MCP
- Client: L’agent d’IA o aplicació
- Server: Exposa recursos (APIs, DB, etc.)
- Transport: Comunicació (stdio, HTTP, etc.)
- Protocol: Mensatgeria JSON-RPC
Exemples pràctics
- GitHub MCP: Lee repos, issues, PRs
- Database MCP: Consultes SQL a través d’IA
- Slack MCP: Interacció amb canals i missatges
- File System MCP: Accés segur a arxius
✏️ MCP Server: Connexió a API Externa
Crearàs un servidor MCP que conecta amb una API REST pública (per ex., API de GitHub, Weather API, etc.) i exposa els recursos com a context per als agents d'IA.
Comandos i exemples
Inicialitzar servidor MCP
npm init @modelcontextprotocol/server my-mcp-server Implementar resource handler
server.resource('api:github/repos', async (args) => {
const repos = await fetchGitHubRepos(args.user);
return { resources: repos };
}); Executar servidor
node server.js --port 3000Visualitzacions
✓ Artefactes que hauries de tenir
- • Servidor MCP funcional
- • Client IA que utilitza el servidor
- • Tests d'integració
- • Documentació de API