MCP: puente hacia la productividad

Raúl López — Product Engineer

MCP: puente hacia la productividad

Hacia un equipo IT aumentado — agentes con acceso seguro a tus sistemas.

Platform Engineering Agents Human in the loop

¿Quién soy?

Raúl Julián López Caña

Product Engineer en Galp

Freelance Platform · DX · AI tooling

rjlopez.dev rjlopezdev rjlopezengineer rjlopez94

Recorrido

01

Contexto

De asistente a agente · El reto · El mapa del ecosistema

02

Construyendo un MCP

Qué es · MCP propio · Capabilities como módulos

03

Experiencia real

Catálogo · E2E · Debugging · Impacto

04

Cierre y Q&A

Equipo IT aumentado · espacio para conversar

De asistente a agente

¿Cómo hacemos que la IA trabaje con nosotros?

El cuello de botella ya no es el modelo: es el acceso a tus sistemas.

Asistente

Responde preguntas. Tú orquestas el resto.

Agente

Razona, ejecuta acciones y encadena tareas.

El reto

Aumentar la productividad del equipo IT

Cómo — qué hay que descubrir

Procesos knowhow · deploy · backoffice ops · ...

Tecnologías 3rd parties · CI/CD · Dev Stack · ...

Sistemas infraestructure · database · APIs · ...

Integraciones Jira · Confluence · Slack · Notion · ...

Para qué

Reducir el tiempo entre necesidad y entrega de valor.

MCP: new friend on the block

Model Context Protocol — conectar agentes con sistemas de forma estándar.

LLM

Cerebro

Agente

Decide qué hacer

MCP

Le permite hacerlo

MCP ≠ Agente

Expone capacidades y contexto. No decide por sí mismo. No sustituye al agente.

Mapa de contexto del MCP

Codebase · repos · PRs · CI

APIs · contratos · servicios

Monitoring · logs · métricas

Database · datos · esquema

Docs · wikis · runbooks

La IA es tan autónoma como autónomo sea su acceso a tus sistemas.

Una capa MCP propia

Beneficios

01

Abstracción El agente no ve cada detalle de sistema
02

Seguridad Un único punto para políticas
03

Observabilidad Qué tools se usan y cómo
04

Escalabilidad Nueva capability sin tocar el agente
05

Gobernanza Qué operaciones están disponibles

Capabilities = módulos

Cada módulo es una capability con la que el agente puede interactuar.

module

project-mgmt

exports 2 tools

fnsearch-tickets()
fnupdate-ticket()

module

codebase

exports 2 tools

fnsearch-code()
fncreate-pr()

module

observability

exports 2 tools

fnsearch-logs()
fnget-metrics()

module

database

exports 1 tool · RO

fnquery(ro)

module

docs

exports 2 tools

fnsearch()
fnget-document()

MCP key concepts

Opciones para implementar

modelcontextprotocol TypeScript SDK

Conceptos clave

MCP Client

Host que se conecta y consume el MCP.

Claude Code

Cursor Tu app

MCP

MCP Server

Expone capabilities al client.

Tools Acciones que el modelo puede invocar

Prompts Plantillas reutilizables de instrucción

Resources Contexto legible · docs · datos · URIs

SDK TypeScript v2

1 · Crear servidor MCP src/index.ts

createServer(() => {
  const server = new McpServer({
    name: 'custom-mcp',
    version: '1.0.0'
  });

  registerDocsCapabilities(server);

  return server;
});

2 · Tool en una capability capabilities/docs/index.ts

export function registerDocsCapabilities(server: McpServer) {
  server.registerTool(
    'docs-query',
    {
      description: 'Search docs by topic',
      inputSchema: z.object({
        query: z.string().describe('Topic to search')
      })
    },
    async ({ query }) => {
      const [confluence, notion] = await Promise.all([
        confluenceQuery(query),
        notionQuery(query)
      ]);

      return {
        content: [{
          type: 'text',
          text: JSON.stringify({ confluence, notion })
        }]
      };
    }
  );
}

3 · Definir un prompt capabilities/docs/prompts.ts

server.registerPrompt(
  'summarize-doc',
  {
    title: 'Summarize document',
    description: 'Summarize a doc for the team',
    argsSchema: z.object({
      uri: z.string().describe('Document URI')
    })
  },
  ({ uri }) => ({
    messages: [{
      role: 'user' as const,
      content: {
        type: 'text' as const,
        text: `Summarize ${uri} in 3 bullets.`
      }
    }]
  })
);

User · Agent · MCP

Un thestral es…

Caballo alado esquelético; solo lo ven quienes han visto y comprendido la muerte. Para añadir uno al sistema, usa la operación de creación y se persistirá en base de datos.

Archivos relevantes

Fantastic Beasts and Where to Find Them Visibilidad y muerte

OpenAPI POST /magic-beasts GET /magic-beasts/{id} GET /magic-beasts

Database magic-beasts + ver esquema

Qué hemos conectado

APIsdescubrir · encadenar

DBsread-only

Docswikis · repos

Obs.logs · traces

PMtickets · deps

Coderepos · PRs

E2E de una feature

Negocio detecta una nueva necesidad.

01ContextoEntrada

02DocsMCP

03RefineMCP

04CodeAgente

05TestsAgente

06ReleaseObjetivo

No una tarea aislada: un flujo completo.

Debugging

El cliente reporta que X está fallando.

Investigar

trazaslogs

MCP

Contrastar

códigoPRs

MCP

Hipótesis

formularproponer

Construye una hipótesis y la contrasta entre sistemas.

Impacto

Antes

Seis herramientas, copiar contexto, depender de quien “conoce el sistema”.

JiraGitHubGrafanaWikiDB

Después

Una conversación con el agente que ya tiene las capabilities.

Investiga X, correlaciona logs y abre un ticket con la hipótesis.

×5 más rápido

Velocidad de desarrollo

Ciclos más cortos de idea a entrega.

↑ autonomía

Equipo más empoderado

Descubrir el sistema sin depender del “experto”.

×10 diagnóstico

Más velocidad al diagnosticar

De síntoma a hipótesis en una conversación.

Ops backoffice

Backoffice más ágil

Mejora en operativas comunes del día a día.

Conclusión

No sustituir al equipo IT: construir un equipo IT aumentado.

No un agente más inteligente: acceso seguro a tus sistemas que le permita hacer más.

Gracias / Q&A

Gracias por asistir al evento. ¿Alguna pregunta?

Abrimos el canal: dudas sobre MCP, agentes o cómo llevarlo a vuestros sistemas.

Canal abierto MCP Agentes Productividad