Diapositivas para Curso MCP - Semana 1
Sesión 1: Introducción al Model Context Protocol
INTRO A MCP
Título: "Model Context Protocol (MCP): El conector universal para IA"
Subtítulo: "Transformando la integración de herramientas para automatizaciones inteligentes"
Descripción: Incluir la fecha, nombre del instructor y un código QR que enlace a recursos adicionales
Fecha
Abril 2025
Instructor
Sergio
¿Qué es MCP?
Título: "MCP: El USB-C para aplicaciones de IA"
Protocolo abierto desarrollado por Anthropic (noviembre 2024)
Una iniciativa reciente que busca estandarizar las comunicaciones en el ecosistema de IA
Estandariza la comunicación entre aplicaciones de IA y herramientas externas
Permite una integración fluida y consistente entre diferentes sistemas
Permite que modelos como Claude descubran y utilicen herramientas dinámicamente
Los modelos pueden encontrar y usar nuevas herramientas sin necesidad de reentrenamiento
Soluciona la fragmentación en integraciones de IA
Elimina la necesidad de crear conexiones personalizadas para cada herramienta
La analogía del chef
Título: "MCP explicado: El chef y los electrodomésticos"
Antes de MCP
Un chef inteligente (IA) con recetas de memoria, pero cada electrodoméstico tiene un manual distinto e incompatible
Cada nueva herramienta requiere aprender un nuevo sistema de instrucciones
Con MCP
El chef recibe un manual universal para cualquier electrodoméstico de la cocina
Ahora puede usar horno, licuadora o cafetera siguiendo siempre el mismo formato de instrucciones
Cada nueva herramienta se integra inmediatamente sin reentrenamiento
Beneficios del Protocolo
cada herramienta requiere configuracion unica.
el protocolo facilita el uso de mucho mas herramientas
AGENTE IA
El problema que resuelve
Título: "Antes de MCP: Integraciones fragmentadas"
1
2
3
1
Implementaciones personalizadas
Cada equipo creaba implementaciones personalizadas para conectar IA con herramientas
2
Diferentes formas de gestión
Gestionar prompts y contexto
Incorporar herramientas y datos
Proporcionar acceso a estas capacidades
3
Consecuencias
Resultado: Duplicación de esfuerzos y dificultad para escalar
Imaginen tener que escribir un nuevo conector a medida cada vez que quieren que su IA interactúe con una nueva API o servicio
MCP en el contexto de automatización
Título: "MCP para expertos en automatización"
Para usuarios de n8n
Conectar IA a cualquier herramienta sin crear nodos personalizados para cada API
Para usuarios de GHL
Extender las capacidades de IA más allá de las integraciones nativas
Reutilización
Reutilización de servidores MCP existentes (más de 1,100 servidores comunitarios)
Descubrimiento dinámico
La IA descubre herramientas dinámicamente, sin necesidad de reconfigurar flujos
Historia y evolución
Título: "La evolución hacia MCP"
APIs tradicionales (2000s)
Estandarizaron comunicación web frontend-backend
LSP - Language Server Protocol (2016)
Inspiración clave para MCP, estandarizó cómo los IDEs interactúan con herramientas de lenguaje
Function calling en LLMs (2023)
Modelos que invocan funciones externas
MCP (Nov 2024)
Protocolo abierto para conectar modelos con cualquier sistema externo
Beneficios clave
Título: "¿Por qué MCP importa para especialistas en automatización?"
Integración estandarizada
Un solo protocolo en lugar de decenas de conectores
Escalabilidad
Añadir/actualizar herramientas sin modificar el agente o rehacer integraciones
Menor costo de desarrollo
Reutilizar servidores MCP ya existentes
Contexto enriquecido
La IA accede a datos actualizados y sistemas en tiempo real
Interacción bidireccional segura
Control sobre acciones que la IA puede realizar
MCP en acción
Título: "Demostración: Claude + MCP"
Preparación de la demo
Breve explicación de lo que veremos en la demo
Descubrimiento de herramientas
Cómo Claude descubre y utiliza herramientas MCP en tiempo real
Conexión práctica
Conexión a un servidor MCP básico (por ejemplo, clima o calculadora)
Haremos una demostración en vivo para que los asistentes vean la magia de MCP en acción con un ejemplo sencillo pero impactante que resuene con especialistas en automatización.
Recordatorio y agenda
Título: "Arquitectura y componentes de MCP"
Recapitulación
Breve recapitulación de la sesión anterior
Arquitectura
Arquitectura cliente-servidor
Componentes
Los tres pilares: Tools, Resources, Prompts
Componentes y sus controladores
Implementación
Instalación y configuración básica
Demostración práctica
Arquitectura cliente-servidor
Título: "MCP: Arquitectura cliente-servidor"
Cliente MCP
  • Invoca herramientas
  • Consulta recursos
  • Interpola prompts
Ejemplos: Claude, n8n con nodo MCP Client, Cursor, Goose
Servidor MCP
  • Expone herramientas, recursos y prompts
  • Actúa como puente a sistemas externos
Ejemplos: servidores para Gmail, GitHub, bases de datos, APIs personalizadas
Esta separación permite especialización y flexibilidad. Cualquier entidad puede ser cliente, servidor o ambos.
Cliente MCP en detalle
Título: "Anatomía de un cliente MCP"
1
Aplicaciones con modelos de IA
Claude for Desktop, n8n + nodo IA
2
Descubrimiento de herramientas
Descubre qué herramientas hay disponibles (list_tools)
3
Instrucciones de uso
Recibe instrucciones sobre cómo usar cada herramienta
4
Invocación contextual
El modelo decide cuándo invocar herramientas basado en el contexto
5
Gestión de comunicación
Gestiona autenticación y comunicación con servidores
Servidor MCP en detalle
Título: "Anatomía de un servidor MCP"
Encapsulación
Encapsula acceso a sistemas externos (APIs, bases de datos, archivos)
Definición
Define qué herramientas, recursos y prompts exponer
Transformación
Transforma peticiones del protocolo MCP en llamadas a las APIs reales
Formateo
Formatea respuestas para que sean útiles para el modelo
Gestión
Gestiona errores, límites de tasa, caché, etc.
Los tres pilares de MCP
Título: "Los tres componentes fundamentales de MCP"
Tools (Herramientas)
Funciones que el modelo puede invocar
  • Búsqueda web
  • Acceso a bases de datos
  • Operaciones en APIs
Resources (Recursos)
Datos expuestos a la aplicación
  • Documentos
  • Imágenes
  • Datos estructurados
Prompts (Instrucciones)
Plantillas para interacciones comunes
  • Comandos predefinidos
  • Formatos estandarizados
  • Flujos de trabajo
Pilar 1 - Tools (Herramientas)
Título: "Tools: Controladas por el modelo"
buscarWeb(query)
Realiza búsqueda en internet automáticamente.
leerArchivo(ruta)
Accede y lee archivos del sistema de manera directa.
crearEvento(fecha, título, participantes)
Automatiza la creación de eventos de calendario.
consultarCRM(contactoId)
Consulta datos de contacto en GHL sin intervención manual.
Las Tools son "model-controlled": el LLM decide cuándo usarlas, no la aplicación ni el usuario directamente. Esto es básico en MCP.
Pilar 2 - Resources (Recursos)
Título: "Resources: Controlados por la aplicación"
Datos expuestos al cliente que la aplicación decide cómo usar:
Archivos estáticos
Documentos, imágenes
Datos dinámicos
JSON, resultados de consultas
Estados
Acciones realizadas, progreso
Los recursos pueden ser dinámicos y las aplicaciones pueden suscribirse a notificaciones de cambios en recursos.
Pilar 3 - Prompts (Instrucciones)
Título: "Prompts: Controlados por el usuario"
/resumen_documento
Para analizar un texto con formato específico
/crear_contacto
Con un formato estandarizado para GHL
/analizar_datos
Con pasos predefinidos para procesar información
Plantillas predefinidas para interacciones comunes
El usuario las invoca cuando las necesita (como comandos "slash")
Permiten consistencia en las interacciones complejas
Esto es como tener "atajos" para instrucciones complejas, permitiendo a los usuarios finales aprovechar formatos optimizados sin tener que redactarlos cada vez.
Matriz de control en MCP
Título: "¿Quién controla qué en MCP?"
Esta matriz ayuda a entender la filosofía de diseño de MCP y a pensar en qué componente usar según quién debería controlar la interacción.
Esta separación proporciona flexibilidad y claridad en el diseño
Instalación y configuración básica
Título: "Primeros pasos con MCP"
Para n8n
  1. Instalar nodos MCP (Client/Trigger)
  1. Conectar a un servidor MCP existente
  1. Configurar autenticación (si es necesario)
Para desarrolladores
  1. Instalar SDK de MCP (npm install @anthropic-ai/mcp)
  1. Estructura básica de un servidor MCP
  1. Herramientas de desarrollo (MCP Inspector)
Hay tutoriales detallados disponibles para profundizar en cada uno de estos aspectos.
MCP en el mundo real: n8n + GHL
Título: "MCP en el mundo real: n8n + GHL"
3
Buscar contactos en GHL
Consulta inteligente de la base de datos
Crear/actualizar registros
Basado en conversación natural
3
Consultar fuentes externas
Para enriquecimiento de datos
Programar acciones de seguimiento
Automatización de tareas futuras
Todo a través de MCP sin integraciones personalizadas para cada fuente
Demostración: Conectando n8n a un servidor MCP
Título: "Demostración: Conectando n8n a un servidor MCP"
Configurar nodo MCP Client en n8n
Instalación y configuración inicial del nodo
Conectar a un servidor MCP sencillo
Establecer la conexión con un servidor de ejemplo
Inspeccionar las herramientas disponibles
Revisar qué funcionalidades ofrece el servidor
Construir un flujo básico
Crear un workflow que utilice estas herramientas
Ver el agente en acción
Observar cómo responde a consultas utilizando las herramientas
Recursos para profundizar
Título: "Recursos para profundizar"
Documentación oficial de Anthropic sobre MCP
Guías completas y referencia técnica del protocolo
Repositorio de servidores MCP comunitarios
Colección de servidores listos para usar en diversos proyectos
Tutoriales específicos para n8n + MCP
Guías paso a paso para implementar MCP en flujos de n8n
Avance de lo que veremos en las próximas sesiones y recursos para explorar por cuenta propia
Materiales visuales
Notas adicionales para el instructor:
Ilustraciones
Utilizar ilustraciones simples pero profesionales
Colores consistentes
Usar consistentemente los mismos colores para identificar cliente (azul) y servidor (verde)
Capturas reales
Incluir capturas de pantalla reales de n8n y GHL para mayor relevancia
Diagramas animados
Considerar tener diagramas animados que muestren el flujo de datos en MCP
Enfoque pedagógico
Lenguaje
Mantener el lenguaje técnico pero accesible para especialistas en automatización
Contextualización
Relacionar constantemente los conceptos con n8n y GHL
Ejemplificación
Proporcionar ejemplos concretos relevantes para marketing y CRM
Profundidad adecuada
Evitar profundizar demasiado en detalles de implementación en estas primeras sesiones
Participación
Fomentar preguntas específicas sobre cómo aplicar MCP a sus flujos de trabajo actuales
Materiales de apoyo
Documentos de referencia
Preparar un documento de referencia rápida con los conceptos clave
En una hora puedes sentar las bases de MCP (Model Context Protocol) con una demostración práctica en n8n que deje claro cómo un agente de IA descubre y usa herramientas —y por qué eso es un salto frente a las integraciones clásicas que ya conocen en GoHighLevel (GHL). MCP nació en 2024 como el "USB‑C" de la IA: un puerto estándar que permite a modelos como Claude conectarse a Google Calendar, Brave Search o tu CRM sin que tengas que escribir código nuevo para cada API.
Enlaces y ejemplos
Tener enlaces a tutoriales paso a paso para configuración en n8n
Proporcionar ejemplos de código para servidores MCP básicos
Crear una lista de los servidores MCP más relevantes para especialistas en automatización y marketing
Hoy existen centenares de servidores MCP listos para usar, alojados en hubs como Smithery o MCP.so, e incluso un "Toolbox" que enruta más de 4 000 herramientas desde un único endpoint. n8n ya trae nodos oficiales (MCP Trigger / MCP Client) que exponen tus propios flujos como herramientas y permiten que un agente use cualquier servidor externo.
Ese ecosistema crece tan rápido que Microsoft acaba de publicar un SDK oficial en C# para clientes MCP. Con esta perspectiva podrás explicar a alumnos intermedios, pero "nuevos" en MCP, cómo extender los workflows de IA en n8n y GHL sin volverse locos con integraciones ad‑hoc.
Objetivos claros de la sesión
Conceptos básicos que debes cubrir
Qué es MCP y cómo funciona
  • Servidor MCP: expone "herramientas" y un manifiesto con instrucciones que el agente entiende.
  • Cliente MCP (agente): pide la lista (list_tools), incorpora esas instrucciones en su contexto y llama funciones durante la conversación.
  • Comunicación: JSON‑RPC sobre HTTPS, por lo que hereda buenas prácticas de seguridad y logging centralizado.
Ventajas para los alumnos
  1. Integración estandarizada – un solo protocolo frente a docenas de APIs.
  1. Escalabilidad sin re‑prompts – añades una herramienta al server y la IA la descubre al vuelo.
  1. Menor coste – reutilizas servidores públicos (Brave Search, Gmail, etc.) del registro.
  1. Compatibilidad creciente – SDKs oficiales y nodos n8n ya listos.
Demostración práctica recomendada
Preparativos
  • Instala n8n local o en Docker y actualiza a la versión con nodos MCP.
  • Clona o instala el server MCP para Google Calendar (mcp-google-workspace) y obtén credenciales OAuth.
  • Crea un segundo server MCP simple con funciones personalizadas en n8n (ej. formatearFecha).
Flujo en n8n
  1. MCP Trigger (servidor) – expone las funciones consultarDisponibilidad, crearEvento.
  1. Chat (Claude) + MCP Client – conecta los dos endpoints (Calendar + funciones).
  1. Webhook n8n – recibe la pregunta del usuario ("agenda una reunión").
  1. El agente: • Lista herramientas, detecta disponibilidad, llama crearEvento. • Devuelve confirmación al usuario.
  1. Observa en el log cómo el modelo genera la llamada JSON a la herramienta. Esto es contundente para alumnos visuales.
Extender a GHL
  • Usa el endpoint API de Contactos de GHL envuelto en un pequeño server MCP (o vía un sub‑flujo n8n expuesto como MPC).
  • Demuestra que la IA puede buscar o crear leads con lenguaje natural (Ej. "Añade a Juan Pérez con 📞…") y queda registrado dentro de GHL.
  • Relaciona con las funciones nativas "AI Employee" de GHL para mostrar la diferencia entre IA encapsulada y IA extensible vía MCP.
Estrategias didácticas
Analogías
  • USB‑C: la misma clavija para cualquier cargador (herramienta).
  • Chef con manual universal: ahora tu "chef‑IA" lee cualquier receta/instrucción que encuentre en la cocina MCP.
Visuales imprescindibles
  • Diagrama de tres cajas → Agente ▸ MCP Client ▸ Servidor ▸ API externa.
  • Captura del panel MCP Trigger con URLs Test/Prod en n8n.
  • Lista de herramientas que devuelve el server (pega 2‑3 líneas con name y description).
Participación activa
  • Reto de 5 min: pidan al agente buscar la temperatura actual usando el server Brave Search MCP.
  • Discusión: "¿Cómo agregarían factura PDF‑>ERP?"; guíalos a pensar en un server MCP de PDF + uno del ERP.
Anticipar preguntas
Recursos que debes compartir
1
Post oficial de Anthropic
Introducción y visión de MCP
2
Docs n8n MCP
Trigger / Client: parámetros y ejemplos
3
Workflow ejemplos
"Build an MCP Server with Google Calendar" (n8n.io)
4
Repositorios
mcp-google-workspace – Gmail + Calendar
Smithery Toolbox
Catálogo de miles de servidores MCP
Foro n8n Feature Request
Evolución de la integración
Guía HighLevel AI Voice Agents
Compara IA nativa vs. ampliable
Registro MCP GitHub discussions
Debate sobre directorios y estándares
Con esta estructura tendrás una sesión ágil, visual y orientada a la práctica. Los asistentes saldrán entendiendo qué problema resuelve MCP, verán un flujo vivo en n8n, y se llevarán tareas concretas para probarlo en sus propios proyectos con GHL.