Capstone: diseña tu flujo de trabajo MCP

🔄 En las lecciones anteriores aprendiste MCP desde cero: arquitectura, servidores, primitivas, FastMCP, Claude Code y seguridad. Ahora toca integrar todo en un proyecto real.

Tu proyecto: un flujo MCP de 4 pasos

Vas a diseñar un flujo de trabajo completo siguiendo el patrón agéntico que vimos en la lección 4:

Paso 1: Definir el problema y las herramientas
Paso 2: Configurar los servidores
Paso 3: Diseñar el flujo agéntico
Paso 4: Aplicar seguridad

Paso 1: Define tu problema

Elige una tarea repetitiva que quieras automatizar. Aquí van tres opciones:

Opción A — Reporte semanal de desarrollo:

Problema: resumir la actividad del equipo cada viernes
Servidores: GitHub MCP + Slack MCP
Flujo: PRs mergeados → clasificación → reporte → publicar en Slack

Opción B — Análisis de datos + exportación:

Problema: generar reportes de ventas sin escribir SQL manualmente
Servidores: PostgreSQL MCP + Filesystem MCP
Flujo: consulta SQL → análisis → CSV → guardar archivo

Opción C — Vigilancia de competencia:

Problema: monitorear novedades del sector
Servidores: Brave Search MCP + Slack MCP
Flujo: búsqueda web → resumen → publicar en canal

Elige uno o adapta la idea a tu contexto. Lo importante es que sea un problema real que resuelvas con servidores que ya conoces.

Paso 2: Configura los servidores

Usando lo aprendido en las lecciones 3 y 6, registra tus servidores en Claude Code:

# Ejemplo para la Opción A (reporte semanal)
claude mcp add github --scope project \
  -e GITHUB_TOKEN=$GITHUB_TOKEN \
  -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

claude mcp add slack --scope project \
  -e SLACK_BOT_TOKEN=$SLACK_BOT_TOKEN \
  -- npx -y @modelcontextprotocol/server-slack

# Verificar
claude mcp list

Recuerda: --scope project si es compartido con el equipo, --scope user si es personal.

Paso 3: Diseña el flujo agéntico

Escribe el prompt que va a disparar todo el flujo. Así se ve para cada opción:

Opción A:

"Resume la actividad de desarrollo de la última semana:
1. Lista los PRs mergeados con autor y título
2. Clasifícalos por tipo (feature, bugfix, refactor)
3. Genera un resumen ejecutivo de 5 líneas
4. Publica el reporte en #dev-updates de Slack"

Opción B:

"Genera el reporte de ventas del último mes:
1. Consulta el total de ventas por región
2. Calcula el crecimiento vs el mes anterior
3. Exporta los resultados a un CSV en ~/reportes/
4. Lista las 3 regiones con mayor crecimiento"

Opción C:

"Busca novedades sobre herramientas MCP publicadas esta semana:
1. Busca en la web 'MCP tools new 2026'
2. Filtra las 5 más relevantes para desarrolladores
3. Resume cada una en 2 líneas
4. Publica el resumen en #herramientas de Slack"

La IA ejecuta cada paso usando el servidor apropiado. Si algo falla, corrige y reintenta.

✅ Quick Check: ¿Por qué es mejor un prompt estructurado con pasos numerados? (Porque la IA puede seguir el flujo paso a paso, verificar cada resultado antes de pasar al siguiente, y reportar exactamente dónde falló si algo sale mal.)

Paso 4: Aplica seguridad

Revisa tu configuración contra el checklist de la lección 7:

API keys en variables de entorno, no en archivos
Permisos mínimos (solo lectura si no necesitas escritura)
Rutas de filesystem restringidas a la carpeta de trabajo
Tokens fine-grained (scope limitado)
Servidores de fuentes verificadas

Repaso del curso

Lección	Concepto clave
1. Intro	MCP = USB-C de la IA. Problema N×M → N+M
2. Setup	`claude_desktop_config.json`, reinicio completo, variables de entorno
3. Servidores	GitHub, PostgreSQL, Brave Search, Slack, Filesystem
4. Primitivas	Tools (modelo), Resources (app), Prompts (usuario) + loop agéntico
5. FastMCP	`@mcp.tool()`, `@mcp.resource()`, `fastmcp dev` para testing
6. Arquitectura	`claude mcp add`, scope project/user, Tool Search (47% ahorro)
7. Seguridad	5 amenazas, mínimo privilegio, OAuth 2.1, checklist
8. Capstone	Flujo completo: problema → config → diseño → seguridad

Siguientes pasos

Con lo que aprendiste en este curso, puedes:

Explorar el registro oficial — Busca servidores para tus herramientas en el MCP Registry
Construir servidores propios — FastMCP para Python, SDK oficial para TypeScript
Contribuir al ecosistema — Publica tu servidor en GitHub con documentación en español
Seguir aprendiendo — midudev y EDteam tienen contenido avanzado en español

El ecosistema MCP tiene 8,600+ servidores y crece cada día. La base que tienes ahora te permite evaluar, configurar y construir con confianza.

Puntos clave

Todo flujo MCP sigue: definir problema → configurar servidores → diseñar flujo agéntico → aplicar seguridad
Prompts estructurados con pasos numerados producen flujos más confiables
La verificación cierra el loop — sin ella, los errores pasan desapercibidos
MCP no reemplaza APIs, las hace accesibles a la IA como un estándar universal
8,600+ servidores disponibles — no necesitas construir todo desde cero