Guía Práctica de Servidor MCP: Construcción, Prueba y Despliegue de 0 a 1

Al construir sistemas de Agentes de IA, un desafío común es cómo el Agente puede invocar herramientas y datos externos de manera segura y confiable, siendo al mismo tiempo detectable dinámicamente. El Model Context Protocol (MCP) nace para ofrecer una interfaz estandarizada entre los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y las fuentes de datos o herramientas externas.

En pocas palabras, MCP define las reglas de comunicación entre los LLMs (como Clientes) y los proveedores de datos/herramientas (como MCP Servers). Esto resuelve varios problemas de ingeniería fundamentales:

1. Fragmentación en la gobernanza de herramientas: Unifica la forma en que se descubren, describen e invocan las herramientas.
2. Dificultad en la gestión de contexto y estado: Estandariza los mecanismos de inyección y transferencia de contexto.
3. Límites de permisos y seguridad difusos: Establece fronteras claras para el acceso a herramientas y datos en la capa del protocolo.
4. Alta complejidad en la integración de sistemas heterogéneos: Conecta diferentes sistemas backend mediante un protocolo estándar.

Escenarios típicos para MCP Servers:

• Agentes de IA multiherramienta: Cuando tu Agente necesita combinar y llamar de forma flexible capacidades como consultas, redacción, cálculo y operaciones de API.
• Sistemas internos corporativos/Acceso a datos privados: Exponer de forma segura bases de datos internas, CRMs o bases de conocimientos a Agentes de IA.
• Arquitecturas de Agentes que requieren contexto y permisos unificados: Gestión de identidad de usuario, estado de sesión y permisos de acceso a datos en flujos de trabajo complejos de varios pasos.

Escenarios no recomendados para MCP Server:

• Llamadas a API únicas: Si solo mapeas una consulta de usuario a un endpoint de API fijo, el Function Calling tradicional puede ser más ligero.
• Chatbots simples/Automatización basada en formularios: Escenarios con lógica de tareas fija donde no se necesita el descubrimiento dinámico de herramientas.

Diferencias fundamentales:

• vs. Function Calling: El Function Calling es una implementación propietaria de proveedores de LLM (como OpenAI) para describir y llamar funciones, pero su protocolo y capa de transporte no suelen ser abiertos. MCP es un estándar de protocolo abierto e independiente del proveedor, que define un modelo Server-Client y mecanismos de descubrimiento de herramientas (list_tools) y recursos, proporcionando una base estandarizada para la arquitectura de Agentes superior.
• vs. Webhook: Un Webhook es una llamada HTTP unidireccional activada por un evento para notificaciones. MCP implica una comunicación bidireccional (petición-respuesta o streaming) iniciada por el Cliente (LLM) para obtener resultados de ejecución o recursos de datos bajo demanda.

Este artículo se basa en las especificaciones oficiales del Model Context Protocol (MCP) y se centra en la práctica real de ingeniería de Agentes de IA, resumiendo la experiencia del autor en la integración de sistemas de Agentes corporativos y prototipos de MCP Server.

Público objetivo:

• Entusiastas de la tecnología y estudiantes de nivel inicial.
• Profesionales y directivos que buscan mejorar la eficiencia.
• Decisores empresariales y responsables de departamentos de negocio.
• Usuarios generales interesados en las tendencias futuras de la IA.

Índice:

• 1. Selección Técnica y Decisiones Arquitectónicas antes de Construir un MCP Server
• 2. Preparación del Entorno y Cadena de Herramientas de Desarrollo MCP
• 3. Tu Primer MCP Server: Un Ejemplo Mínimo pero Extensible
• 4. Métodos de Depuración y Pruebas del MCP Server
• 5. Modelos de Despliegue en Producción
• 6. Rendimiento, Estabilidad y Alta Concurrencia
• 7. Diseño de Seguridad y Control de Riesgos
• 8. Guía de Solución de Problemas Frecuentes
• 9. Conclusión: Cómo aplicar MCP Server en sistemas reales

1. Selección Técnica y Decisiones Arquitectónicas antes de Construir un MCP Server

1.1 Implementación Oficial del Protocolo MCP

El núcleo de MCP es un protocolo de mensajería basado en JSON-RPC 2.0. Los SDK oficiales (como TypeScript y Python) encapsulan los detalles del protocolo y ofrecen las siguientes capacidades clave:

• Serialización/Deserialización de mensajes: Maneja automáticamente peticiones y respuestas JSON-RPC.
• Abstracción de la capa de transporte: Soporta STDIO (entrada/salida estándar) y SSE (Server-Sent Events) sobre HTTP.
• Gestión del ciclo de vida del Servidor: Simplifica la inicialización, el registro de herramientas y el proceso de arranque.
• Seguridad de tipos (especialmente en TypeScript): Proporciona interfaces de tipos para definiciones de herramientas y descripciones de recursos.

1.2 Componentes Principales de la Arquitectura de un MCP Server

Entender la composición de un MCP Server es la base para su diseño e implementación:

• Tools (Herramientas): Operaciones ejecutables que el Servidor expone al Cliente MCP. Cada herramienta tiene nombre, descripción y un esquema de parámetros de entrada con tipos definidos (JSON Schema). En nuestro ejemplo de reserva de salas, book_conference_room sería una Tool.
• Resources (Recursos): Unidades de datos de lectura que el Servidor ofrece al Cliente. Cada recurso tiene un identificador uniforme (URI), un tipo MIME y contenido de texto opcional. Por ejemplo, un calendario-festivos-empresa puede inyectarse como recurso en el contexto del LLM.
• Prompts: Se utilizan para proporcionar plantillas de instrucciones predefinidas al Cliente MCP para guiar el comportamiento del LLM. Su efectividad real depende de si el Cliente soporta y cómo consume esta capacidad.
• Transport (Transporte): El método de comunicación. La especificación MCP define dos:

1. Stdio: Comunicación vía entrada/salida estándar. Ideal si el Servidor se lanza como subproceso del Cliente; fácil de desplegar.
2. HTTP con Server-Sent Events (SSE): Basado en eventos enviados por el servidor a través de HTTP. Ideal para servidores que funcionan como servicios de red independientes; permite conexiones remotas.

1.3 Elección del Lenguaje de Programación (Perspectiva de Ingeniería)

La elección depende de las habilidades del equipo, los requisitos de rendimiento y el entorno de despliegue.

• Python:

• Ventajas: Ecosistema próspero (especialmente en AI/ML), desarrollo rápido y SDK oficial maduro. Excelente para prototipos rápidos y conexión con bibliotecas de Python (análisis de datos, modelos ML).

• Modelo de concurrencia: Basado en asyncio para E/S asíncrona, adecuado para operaciones intensivas en E/S (peticiones de red, consultas a bases de datos). Para tareas intensivas en CPU, hay que considerar el bloqueo global del intérprete (GIL).

• Casos ideales: Validación rápida, herramientas de ciencia de datos, equipos familiarizados con Python.

• Node.js (TypeScript):

• Ventajas: E/S asíncrona no bloqueante de alto rendimiento, SDK oficial maduro y adecuado para construir servicios de red de alta concurrencia. TypeScript aporta una excelente seguridad de tipos.

• Modelo de concurrencia: Basado en eventos, con gran capacidad para manejar múltiples conexiones concurrentes en un solo hilo.

• Casos ideales: Necesidad de manejar gran volumen de llamadas concurrentes a herramientas o integración profunda con frontends o backends Node.js.

• Go:

• Ventajas: Compilación estática, despliegue sencillo, altísimo rendimiento de concurrencia (goroutines) y eficiencia de memoria.

• Desafíos: Carece de SDK oficial (requiere implementación comunitaria o propia) y el ecosistema es algo más débil en IA comparado con Python/Node.

• Casos ideales: Entornos de producción con requisitos estrictos de rendimiento y consumo de recursos, o empresas con stack tecnológico basado en Go.

2. Preparación del Entorno y Cadena de Herramientas de Desarrollo MCP

Utilizaremos un "Sistema de Reserva de Salas de Conferencias" como ejemplo para detallar cómo desarrollar desde cero un MCP Server que sea depurable, desplegable y sostenible.

El siguiente código de ejemplo ha sido verificado en un entorno local (Python 3.13.3, mcp Python SDK v1.25.0) usando el modo de comunicación HTTP SSE para demostrar la implementación mínima viable de un MCP Server.

2.1 Entorno Mínimo para Ejecutar un MCP Server

Usando Python como ejemplo, necesitarás:

• Python 3.13.3+: Asegura la compatibilidad de versiones.

• MCP Python SDK: Instálalo vía pip.

  pip install mcp
  pip install pydantic
  

• Editor de texto o IDE: Como VS Code.

• Terminal: Para arrancar y probar el MCP Server.

2.2 Explicación de SDK Oficiales y Herramientas del Ecosistema

• Cobertura del SDK: La biblioteca mcp para Python proporciona las clases principales (Server, Tool) para crear servidores, definir herramientas/recursos y manejar peticiones.
• Herramientas de Apoyo:
• MCP Inspector: Una herramienta gráfica para depurar y probar Servidores MCP. Permite conectarse al servidor, listar herramientas/recursos e invocarlos manualmente. Es indispensable en la fase de desarrollo.
• Herramientas CLI: Algunos SDK o proyectos comunitarios ofrecen CLIs para inicializar proyectos rápidamente.

2.3 Lista de Herramientas Imprescindibles en la Fase de Desarrollo

• Logs (Registros): Integra logs estructurados en el código para registrar peticiones, parámetros y errores; es la base de la depuración.
• Validación de Esquema: Aprovecha el tipado del SDK y la validación JSON Schema para asegurar que las entradas y salidas cumplen lo esperado.
• Servidor HTTP: Este ejemplo se basa en HTTP SSE y utiliza uvicorn como servidor HTTP.

3. Tu Primer MCP Server: Un Ejemplo Mínimo pero Extensible

Implementaremos una Tool llamada book_conference_room. Lógica: Recibir petición → Validar parámetros → Consultar disponibilidad en la base de datos (simulada con un diccionario en memoria) → Si está libre, devolver el número de sala; si no, devolver "No hay salas disponibles".

3.1 Principios de Diseño para Definir Tools y Resources

Granularidad de las Tools:

• Una Tool debe realizar una operación lógica independiente y completa. book_conference_room es un buen ejemplo: entrada de tiempo, salida del resultado de reserva.
• Evita crear "Tools Todopoderosas" (una sola herramienta para todo). Evita también la fragmentación excesiva (si check_room_availability y confirm_booking son muy atómicas, pueden ir juntas).

Frontera entre Resource y Tool:

• Resource es información de contexto estática o de cambio lento para que el LLM la lea, como manuales de normas o catálogos.
• Tool son operaciones dinámicas con efectos secundarios, como crear, actualizar, borrar o calcular.
• En nuestro ejemplo, el Manual de uso de salas sería un Recurso, mientras que la reserva debe ser una Tool.

Mejores Prácticas para el paso de Contexto:

• La identidad del usuario, tokens de sesión, etc., deben pasarse mediante el Context de la petición MCP (si el Cliente lo soporta).
• El Servidor debe validar la identidad en el Contexto y usarla en la lógica de negocio. Por ejemplo, book_conference_room necesita saber quién reserva; este dato puede extraerse del Contexto.

3.2 Diseño de la Estructura de Petición y Respuesta

Usa la clase Tool del SDK de Python y modelos de Pydantic para definir entradas con tipos fuertes.

Contenido del archivo "conference_room_server.py":

import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Any

from mcp.server import Server
from mcp.server.sse import SseServerTransport
from mcp.types import Tool, TextContent, CallToolResult
from pydantic import BaseModel, Field
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Route, Mount
from starlette.responses import Response

## 1. Definir modelo Pydantic para los parámetros de entrada.
class BookRoomInput(BaseModel):
    start_time: datetime = Field(..., description="Hora de inicio, formato: YYYY-MM-DD HH:MM")
    duration_hours: float = Field(..., gt=0, le=8, description="Duración (horas), máximo 8 horas")

class RoomBookingSystem:
    def __init__(self):
        """ Simula dos salas de reuniones, el valor es una lista de franjas reservadas."""
        self.rooms = {"A101": [], "B202": []}

    def is_room_available(self, room_id: str, start: datetime, duration_hours: float) -> bool:
        """Verifica si la sala está disponible en el periodo dado."""
        end = start + timedelta(hours=duration_hours)
        for b_start, b_end in self.rooms[room_id]:
            if not (end <= b_start or start >= b_end): return False
        return True

    def book_room(self, room_id: str, start: datetime, duration_hours: float, booker: str) -> bool:
        """Intenta reservar la sala y devuelve el resultado."""
        if self.is_room_available(room_id, start, duration_hours):
            self.rooms[room_id].append((start, start + timedelta(hours=duration_hours)))
            return True
        return False

booking_system = RoomBookingSystem()

## --- 2. Crear instancia del Servidor MCP ---
server = Server("conference-room-booking")

3.3 Detalle del Flujo de Invocación del MCP Server

Ahora, creamos el Servidor e implementamos la lógica para manejar la Tool.

## Listado de herramientas
@server.list_tools()
async def handle_list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="book_conference_room",
            description="Reservar una sala para una hora específica.",
            inputSchema=BookRoomInput.model_json_schema()
        )
    ]

## Lógica de reserva
@server.call_tool()
async def handle_call_tool(name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> CallToolResult:
    if name != "book_conference_room" or not arguments:
        return CallToolResult(is_error=True, content=[TextContent(type="text", text="Error de parámetros")])
    try:
        input_data = BookRoomInput(**arguments)
        booked = False
        booked_room = None
        for room_id in booking_system.rooms.keys():
            if booking_system.book_room(room_id, input_data.start_time, input_data.duration_hours, "demo_user"):
                booked, booked_room = True, room_id
                break
        res_text = f"¡Reserva éxito! Sala {booked_room}" if booked else "Reserva fallida"
        return CallToolResult(is_error=False, content=[TextContent(type="text", text=res_text)])
    except Exception as e:
        return CallToolResult(is_error=True, content=[TextContent(type="text", text=str(e))])

## --- 3. Configuración de Capa de Transporte HTTP SSE ---
sse = SseServerTransport("/messages")

async def handle_sse(request):
    """Maneja peticiones para establecer conexión SSE."""
    async with sse.connect_sse(
        request.scope,
        request.receive,
        request._send
    ) as (read_stream, write_stream):
        await server.run(
            read_stream,
            write_stream,
            server.create_initialization_options()
        )
    return Response()

app = Starlette(
    routes=[
        Route("/sse", endpoint=handle_sse),
        Mount("/messages", app=sse.handle_post_message),
    ]
)

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    print("MCP SSE Server corriendo en http://127.0.0.1:8000/sse")
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

Análisis del Flujo de Invocación:

1. Cliente → Servidor: El Cliente (Claude Desktop, MCP Inspector) envía list_tools vía HTTP SSE. El Servidor devuelve la lista.
2. Decisión del Cliente: El LLM decide llamar a book_conference_room basándose en la orden del usuario ("Resérvame una sala mañana a las 2 PM por 2 horas").
3. Ejecución de la Tool: El Cliente envía callTool con el name y arguments. El Servidor enruta a la función correspondiente.
4. Procesamiento Interno:

• Validación: Pydantic valida formato de fecha y rango de horas.
• Lógica: Itera salas, comprueba disponibilidad y reserva.
• Cambio de Estado: Si tiene éxito, modifica booking_system.rooms.
• Logs: Registra la reserva.

5. Retorno de Resultado: El Servidor encapsula CallToolResult en JSON-RPC y lo envía al Cliente.
6. Inyección de Contexto: Si se requiere identidad, el Cliente debe incluirla en el campo context. El Servidor debe extraer y validar dicho token (simplificado aquí).

Objetivo cumplido: Esto es un MVP funcional de un MCP Server. Cuenta con definición de entrada clara, lógica, manejo de errores y logs; base sólida para crecer.

4. Métodos de Depuración y Pruebas del MCP Server

4.1 Flujo de Depuración Local

1. Arranque: Ejecuta directamente tu script Python python conference_room_server.py. Iniciará el servicio HTTP SSE y esperará conexiones.
2. Uso de MCP Inspector: Es lo más efectivo.

• Pestaña “Tools”: Deberías ver book_conference_room.
• Pestaña “Resources”: Verás recursos definidos si los hay.
• Pestaña “Session”: Invoca la Tool manualmente, rellena parámetros y observa resultados y logs del servidor.

3. Puntos de observación de Logs: Imprime logs al inicio, fin y errores de tus funciones. Observa si los parámetros se procesan bien y si la lógica fluye.
4. Causas comunes de fallo al arrancar:

• Ruta de Python errónea: Inspector no encuentra el comando python.
• Faltan dependencias: No instalaste mcp o pydantic.
• Error de sintaxis: El intérprete fallará antes de arrancar.
• Conflicto de puerto (solo SSE): El puerto HTTP ya está en uso.

4.2 Pruebas Funcionales Simulando un Cliente MCP

Además del Inspector, puedes crear scripts de prueba para simular al Cliente:

Contenido de "test_client.py":

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.sse import sse_client

async def test_booking_http():
    server_url = "http://127.0.0.1:8000/sse"
    print(f"Conectando a MCP SSE Server: {server_url}...")
    try:
        async with sse_client(server_url) as (read_stream, write_stream):
            async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
                print("[1/3] Realizando handshake...")
                await session.initialize()
                print("¡Handshake exitoso!")

                print("\n[2/3] Obteniendo lista de herramientas...")
                tools_result = await session.list_tools()
                print(f"Herramientas: {[tool.name for tool in tools_result.tools]}")

                print("\n[3/3] Intentando reservar sala...")
                arguments = {"start_time": "2025-12-25 14:00", "duration_hours": 2.0}
                result = await session.call_tool("book_conference_room", arguments)

                for content in result.content:
                    if content.type == "text":
                        print(f"\n[Respuesta Servidor]: {content.text}")
    except ConnectionRefusedError:
        print("Error: No se puede conectar. Asegúrate de que el servidor corre en el puerto 8000.")
    except Exception as e:
        print(f"Error durante ejecución: {type(e).__name__}: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(test_booking_http())

Solución de fallos de Validación (Schema): Si falla, revisa el error en Inspector o el script. Suele ser un error de escritura en parámetros, tipos incorrectos (ej. enviar string por número) o faltar campos obligatorios.

Pérdida de Contexto: Si la lógica requiere Contexto pero no lo recibe, verifica:

1. Si el Cliente está configurado para enviarlo.
2. Si el Servidor lo extrae correctamente del objeto de petición.

4.3 Errores Comunes en Desarrollo

• Tool No Detectable: Revisa si list_tools está bien registrado y devuelve la definición. Asegura que el Servidor cargó todas las herramientas al arrancar.
• Timeout (Tiempo de espera): La función tarda demasiado. Optimiza o ajusta el tiempo en el Cliente. Para tareas largas, usa notificaciones asíncronas.
• Parámetros no coinciden: La estructura enviada por el Cliente difiere del inputSchema. Usa validación estricta (Pydantic) y da pistas claras en los errores.

5. Modelos de Despliegue en Producción

El despliegue se centra en el MCP Server como proceso independiente. Su integración con el Agente suele ser como subproceso (Stdio) o servicio de red (HTTP/SSE).

5.1 Diseño sin Estado y Gestión de Sesión

Principio básico: El MCP Server debe ser, en lo posible, "stateless" (sin estado).

• Estrategia de gestión de estado: Cualquier dato que deba persistir entre llamadas (carrito de compra, pasos de aprobación) no debe guardarse en la memoria del proceso del Servidor. En su lugar:

1. Usa el mecanismo de Context de MCP para que el Cliente envíe el estado necesario en cada petición.
2. Guárdalo en sistemas externos como bases de datos o Redis. Las Tools consultarán o actualizarán estos sistemas.

• Colaboración con el Agente: El Agente (Cliente) mantiene el estado de la conversación e intención. El Servidor solo responde a llamadas atómicas. Reservar una sala es atómico (Servidor); planificar y reservar varias es coordinación (Agente).

5.2 Comparativa de Despliegue: Local / Nube / Contenedores

• Despliegue Local: Servidor y Cliente corren en la misma máquina. Ideal para desarrollo o uso interno pequeño. Barato, pero poco escalable.
• Despliegue con Contenedores (Recomendado): Empaquetar el Servidor en Docker. Ofrece consistencia de entorno, facilidad de escalado (vía Kubernetes) y gestión de dependencias. Opción preferida para producción.
• Despliegue Serverless: Como funciones en la nube (AWS Lambda, etc.). Ideal para usos poco frecuentes. Cuidado con el "cold start" (arranque en frío) y límites de tiempo; puede no ser apto para tareas largas o conexiones SSE persistentes.

5.3 Gestión de Configuración y Seguridad de Claves

Prohibido introducir claves, contraseñas o tokens directamente en el código.

• Variables de Entorno: Inyecta configuraciones vía entorno. En Docker usa -e; en K8s usa ConfigMaps y Secrets.

  import os
  database_url = os.getenv('DATABASE_URL')
  if not database_url:
    raise ValueError("DATABASE_URL no configurado")
  

• Gestión de Secretos: Usa servicios profesionales como HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager o Azure Key Vault. La aplicación los obtiene al arrancar.

• Actualización en Caliente: Para ajustes dinámicos, usa bases de datos externas o centros de configuración (etcd, ZooKeeper) y haz que el Servidor escuche cambios para evitar reinicios.

6. Rendimiento, Estabilidad y Alta Concurrencia

Hablamos de la capacidad del Servidor para manejar múltiples llamadas concurrentes a herramientas.

6.1 Modelos de Concurrencia en MCP

• Python (asyncio): Usa async/await. Mientras una Tool espera a la base de datos o una API externa (await), el bucle de eventos puede atender otra petición. Ideal para tareas intensivas en E/S.

• Clave: Usa bibliotecas asíncronas para E/S (ej. asyncpg, aiohttp).

• Node.js: Modelo basado en eventos, soporte nativo para alta concurrencia de E/S.

• Go: Cada petición suele ir en una goroutine independiente, aprovechando multinúcleo para tareas de E/S y CPU.

Optimización de E/S:

• Usa pools de conexiones para bases de datos y APIs externas.
• Ajusta tiempos de espera y reintentos en peticiones HTTP externas.
• Considera caché (Redis) para datos de lectura frecuente que cambian poco.

6.2 Diseño de Timeouts, Reintentos y Errores

• Propagación de Timeout: Define un tiempo máximo por cada llamada. Los servicios internos que llame la Tool deben tener tiempos menores para manejar errores antes del límite total.

• Riesgo de Reintentos: La decisión de reintentar debe ser del Cliente (Agente), no automática dentro de la Tool. Esto evita:

• Problemas de idempotencia (ej. reservar dos veces por un fallo de red).

• El Cliente sabe mejor si reintentar ayuda según el contexto.

• El Servidor debe dar errores claros para facilitar esta decisión.

• Idempotencia: Diseña Tools de escritura para que sean idempotentes, por ejemplo, usando un ID de petición único para evitar duplicados.

6.3 Limitación de Tasa, Disyuntores y Degradación

• Protección de la Tool:

  • Rate Limiting: Algoritmos como token bucket para limitar llamadas por Tool o usuario, protegiendo al Servidor y sistemas externos.

  • Circuit Breaker (Disyuntor): Si un servicio externo falla repetidamente, se "abre" el circuito para fallar rápido temporalmente. Librerías como pybreaker (Python) ayudan aquí.

• Limitación por Agente: Aplica límites globales a peticiones de Clientes específicos en la entrada del Servidor.

• Degradación (Fallback): Ofrece alternativas si el servicio principal falla. Si la consulta de salas no responde, la Tool puede devolver un mensaje amigable indicando "Servicio temporalmente no disponible" en lugar de esperar al timeout.

7. Diseño de Seguridad y Control de Riesgos

MCP no provee autenticación nativa; la seguridad debe implementarse en la capa de aplicación.

7.1 Modelo de Amenazas para MCP Servers

Ejemplos:

• Invocación no autorizada: Un Cliente sin permisos de "borrado" llama con éxito a esa Tool. O un Cliente abusa de una Tool autorizada para acceder a datos de otro departamento.
• Fuga de Datos: Retornar accidentalmente detalles de la base de datos o SQL en los mensajes de error.
• Inyección de Contexto: Confiar ciegamente en datos del Contexto para ejecutar comandos o consultas SQL, arriesgándose a inyecciones.

7.2 Prácticas de Control de Acceso

Aplica el modelo de validación de tres capas:

1. Transporte: ¿Quién puede conectarse? (Firewalls, mTLS, HTTPS).
2. Invocación de Tool: ¿Puede este usuario/token llamar a esta Tool? (Validación de JWT en el Contexto).
3. Capa de Datos: ¿Puede esta identidad acceder a este recurso específico? (Validación fina dentro de la lógica de negocio).

Principio de Mínimo Privilegio: Cada Tool debe tener solo los permisos necesarios (ej. una Tool de consulta debe tener acceso de solo lectura).

7.3 Respuesta ante Incidentes

• Logs para Auditoría: Registra decisiones de acceso, llamadas con parámetros y operaciones críticas en plataformas seguras (ELK, Splunk).
• Desactivación Rápida: Capacidad de desactivar una Tool vulnerable vía configuración sin apagar todo el Servidor.
• Estrategia de Rollback: Ten listos los contenedores Docker previos para volver atrás rápido ante fallos graves.

8. Guía de Solución de Problemas Frecuentes

8.1 Lista de verificación de fallos de arranque

8.2 Diagnóstico de Anomalías de Rendimiento

1. Localización de lentitud: Usa marcas de tiempo al inicio y fin de la función. Emplea herramientas como Python cProfile o py-spy.
2. Cuellos de botella: Observa CPU, memoria y E/S bajo carga. Optimiza índices SQL si hay consultas lentas. Asegura que no haya operaciones bloqueantes en el entorno asíncrono.

8.3 Lecciones de Incidentes: Inyección SQL

• Escenario: Una Tool de búsqueda concatena texto del usuario directamente en la SQL.
• Ataque: El usuario introduce ”’; DROP TABLE documentos; --”.
• Consecuencia: Pérdida o fuga de datos.
• Mejora: Valida estrictamente todos los parámetros (Pydantic) y usa siempre consultas parametrizadas o un ORM. Nunca concatenes SQL.

9. Conclusión: Cómo aplicar MCP Server en sistemas reales

• Posición en la arquitectura: El Servidor MCP es el puente estandarizado y seguro entre el Agente de IA (cerebro) y sus "manos" (herramientas) u "ojos" (datos).
• Evolución de MVP a Producción:

1. MVP: Un solo servidor vía Stdio para pruebas rápidas.
2. Desarrollo: División en múltiples servidores por dominios (Calendario, Salas, Directorio).
3. Plataforma: Registro de servicios (Consul, etcd), descubrimiento dinámico, balanceo de carga y monitorización unificada.

• Siguientes pasos:
  • Domina el MCP Inspector .
  • Integra tus servidores con frameworks como LangChain o LlamaIndex (ya soportan MCP).
  • Investiga notificaciones activas desde el Servidor al Cliente (actualización de recursos).
• Sigue las actualizaciones en Model Context Protocol oficial.

Con esta guía, tienes los conocimientos clave para construir servidores MCP robustos y seguros. Es hora de conectar tus sistemas internos con el mundo de los Agentes de IA.

Serie de artículos de MCP:

• Análisis Integral del Servidor MCP: El Centro de Comunicación de Contexto y Herramientas en la Era de los Agentes de IA
• ¿Qué Problemas Clave Resuelve el Servidor MCP? Por Qué los Agentes IA lo Necesitan
• Arquitectura y Principios de Funcionamiento del Servidor MCP: Del Protocolo al Flujo de Ejecución
• Guía Práctica de MCP Server: Construcción, Pruebas y Despliegue de 0 a 1
• Guía de Evaluación y Selección Técnica de Escenarios de Aplicación del Servidor MCP

Sobre el autor

Contenido publicado por el Equipo Editorial de NavGood.

NavGood es una plataforma enfocada en herramientas y ecosistemas de IA, siguiendo de cerca el desarrollo de Agentes de IA y flujos de trabajo automatizados.

Descargo de responsabilidad: Este artículo refleja la experiencia práctica del autor. No representa la posición oficial de ningún framework o empresa, ni constituye asesoramiento comercial o de inversión.

Referencias:
[1]: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector "MCP Inspector"
[2]: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro "What is the Model Context Protocol (MCP)?"
[3]: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling "Function calling"
[4]: https://docs.python.org/3/library/profile.html "The Python Profilers"
[5]: https://github.com/benfred/py-spy "Sampling profiler for Python programs"
[6]: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk "The official Python SDK for MCP servers and clients"
[7]: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk "The official TypeScript SDK for MCP servers and clients"
[8]: https://json-rpc.org/specification "JSON-RPC 2.0 Specification"
[9]: https://etcd.io/ "A distributed, reliable key-value store for the most critical data of a distributed system"
[10]: https://zookeeper.apache.org/ "What is ZooKeeper?"
[11]: https://aws.amazon.com/cn/secrets-manager/ "AWS Secrets Manager"
[12]: https://developer.hashicorp.com/vault "Manage Secrets & Protect Sensitive Data"
[13]: https://azure.microsoft.com/en-us/products/key-vault "Azure Key Vault"