Deje de escribir API personalizadas para sus agentes de IA.

Utilícelo como una versión reestructurada dirigida a operadores de las ideas presentadas en “Deje de escribir APIs personalizadas para sus agentes de IA: Construya un servidor MCP en 5 minutos”: etapas claras, secciones de código ordenadas y notas de recuperación que perduran tras la transferencia de tareas. La visión general funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ejemplar, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y probables sobre scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado.

Paso 1: La arquitectura y los requisitos previos

Para el Paso 1: Arquitectura y Requisitos previos, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Autentíquese en la pasarela y vuelva a autorizarse en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.

pip install mcp

Paso 2: Construcción del servidor MCP

Para el Paso 2: Construcción del servidor MCP, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo de los tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana del costo evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Autentíquese en la pasarela y vuelva a autorizarse en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.

import sqlite3
import json
import os
import sys
from mcp.server.mcpserver import MCPServer

# Initialize the MCP server
mcp = MCPServer(name="Enterprise_SQL_Agent")

# Force the database to be created in the exact same folder as this script
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
DB_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "enterprise.db")

def setup_dummy_db():
    """Create a sample employee database for the demo"""
    try:
        conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
        cursor = conn.cursor()

        cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees
                          (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, role TEXT, salary INTEGER)''')
        cursor.execute("DELETE FROM employees")

        employees = [
            ("Alice", "Data Scientist", 120000),
            ("Bob", "DevOps Engineer", 115000),
            ("Charlie", "AI Researcher", 135000)
        ]

        cursor.executemany("INSERT INTO employees (name, role, salary) VALUES (?, ?, ?)", employees)
        conn.commit()
        conn.close()
        print("Database initialized successfully.", file=sys.stderr)
    except Exception as e:
        print(f"Database setup error: {e}", file=sys.stderr)

Paso 3: Exponer la base de datos a la IA

Para el Paso 3: Exponer la base de datos al AI, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben encontrarse en un lugar que los operadores puedan auditar sin necesidad de leer todo el sistema. Autentique en la pasarela y vuelva a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias. Para el Paso 3: Exponer la base de datos al AI, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado.

@mcp.tool()
def query_employee_database(sql_query: str) -> str:
    """
    Executes a SQL SELECT query against the enterprise.db database.

    The database contains an 'employees' table with columns:
    - id (INTEGER PRIMARY KEY)
    - name (TEXT)
    - role (TEXT)
    - salary (INTEGER)

    SECURITY: Only READ operations (SELECT) are permitted.
    """

    # Safety Check: Block destructive SQL commands
    dangerous_keywords = ["DROP", "DELETE", "UPDATE", "INSERT", "ALTER"]
    if any(keyword in sql_query.upper() for keyword in dangerous_keywords):
        return "Error: Only SELECT queries are authorized for this tool."

    try:
        conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql_query)
        results = cursor.fetchall()

        # Format the output as JSON so the LLM can read it cleanly
        column_names = [description[0] for description in cursor.description]
        formatted_results = [dict(zip(column_names, row)) for row in results]

        conn.close()
        return json.dumps(formatted_results, indent=2)

    except Exception as e:
        return f"Database error: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    setup_dummy_db()
    mcp.run()

Paso 4: Conectar Claude Desktop

Al trabajar en el Paso 4: Conectar Claude Desktop, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y evite completaciones parciales silenciosas. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles de agentes sin ese registro desperdicia horas.

{
  "mcpServers": {
    "enterprise-sql": {
      "command": "C:\\Users\\YourName\\.conda\\envs\\your_env\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\Your\\Project\\Path\\mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

Paso 5: Los beneficios

Al trabajar en el Paso 5: El resultado final, anote primero el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto a los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles de agentes sin ese registro desperdicia horas.

¿Qué sigue?

Al trabajar en “What’s Next?”, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar agentes sin ese registro desperdicia horas. Al trabajar en “What’s Next?”, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Prefiera unidades pequeñas y verificables a scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad y no a un proceso complicado.

Lista de verificación operativa

Al trabajar en la lista de verificación operativa, anote primero el contrato: los datos requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista mantiene honestas las futuras modificaciones del código.

Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Los intentos repetidos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son ajustes realizados posteriormente.

Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar agentes en bucles sin ese registro desperdicia horas.

Mantenga el estado del grafo simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo e impiden reanudar el proceso tras interrupciones.

Añada una prueba de funcionamiento básica que ejecute el camino crítico en CI con entornos fijos, y no con APIs pagadas en tiempo real, siempre que lo permitan los presupuestos.

Registre los tiempos de ejecución y el costo del token o la consulta junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad temprana del costo evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos.

Antes de promocionar el stack, congele las versiones, capture una transcripción de referencia para la ruta crítica y confirme los pasos de reversión. Los entornos compartidos requieren límites de velocidad, verificaciones de tenencia y un responsable claro para la rotación de secretos. Prefiera una fiabilidad sencilla a demostraciones ingeniosas pero puntuales.

Nota por lotes para aed9f8a61db3: mantenga las claves del proveedor fuera del repositorio, establezca un límite para tokens por sesión y almacene las transcripciones junto a los fixtures de evaluación para que los cambios posteriores en el modelo sigan siendo comparables.