Construyendo Servidores RAG y MCP con Claude

Los modelos de lenguaje grandes son increíblemente potentes, pero a menudo están limitados por lo que no saben, es decir, tus datos privados y herramientas externas en tiempo real. Conectar Claude a estos recursos de forma segura y fiable es la clave para construir aplicaciones de IA listas para producción. Este curso, solo de texto, te guía a través de los conceptos fundamentales de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Aprenderás a diseñar, escribir y desplegar servidores MCP personalizados que permiten a Claude leer bases de datos de forma segura, obtener datos web en vivo y ejecutar herramientas locales. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura central de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y cómo mejora la precisión de los LLM; * Configurar servidores de Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para establecer una comunicación segura entre Claude y fuentes de datos externas; * Implementar bases de datos vectoriales y estrategias de búsqueda semántica para recuperar contexto altamente relevante para las consultas de los usuarios; * Crear definiciones de herramientas personalizadas y esquemas de llamada a funciones que Claude puede ejecutar dinámicamente; * Aplicar las mejores prácticas modernas de manejo de errores y seguridad para prevenir la inyección de prompts y fugas de datos; * Practicar la construcción de pipelines de datos estructurados que limpian, fragmentan e incrustan documentos para la recuperación de IA. Comenzarás con la terminología fundamental de los embeddings vectoriales y las ventanas de contexto antes de pasar a las implementaciones de código paso a paso de servidores MCP personalizados y pipelines de ingesta de datos. Este curso está diseñado para desarrolladores de software y entusiastas de la IA que desean construir sistemas de IA conectados, sin necesidad de experiencia previa con la API de Claude o MCP. Empieza a leer hoy mismo para desbloquear todo el potencial de las aplicaciones de IA conscientes del contexto.