Workflows agénticos — Maestría3 / 8
Construye tu primer servidor MCP personalizado
Los servidores predefinidos cubren GitHub y Postgres. El de alto impacto es el servidor que solo tú puedes escribir — el puente hacia tu propio sistema.
Los servidores MCP públicos cubren los sistemas obvios. El que cambia tu día es el servidor que solo tú puedes escribir: el puente hacia tu API interna, tu tooling de deploy, tu data warehouse.
El servidor más pequeño pero útil
Un servidor MCP es un proceso que habla el protocolo sobre un transporte y expone herramientas. El mínimo: declarar una herramienta, describir sus entradas, devolver un resultado.
// server.ts — exposes one tool over stdio
import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js'
const server = new McpServer({ name: 'ops-tools', version: '1.0.0' })
server.tool('deploy_status', { service: 'string' }, async ({ service }) => {
const res = await fetch(`https://internal.api/status/${service}`)
return { content: [{ type: 'text', text: await res.text() }] }
})
server.connect() // stdio
Conéctalo:
claude mcp add ops-tools -- node ./server.ts
Reglas de diseño que lo mantienen seguro
- Una herramienta, un trabajo. Una herramienta
deploy_statusvence a una vagaops. Los nombres claros ayudan al agente a elegir correctamente. - Describe las entradas con precisión. El schema es el manual de instrucciones del agente — schemas vagas causan llamadas incorrectas.
- Lee antes de escribir. Lanza herramientas de solo lectura primero; agrega herramientas mutantes solo cuando confíes en el loop, y mantenlas obviamente nombradas.
Devolver buen output
Las herramientas devuelven texto que el agente lee. Devuelve output estructurado y conciso (JSON o un resumen ajustado), no un muro de logs. El agente razona sobre lo que devuelves; ruido adentro significa ruido afuera.
Con un servidor propio, el agente alcanza tu mundo. A continuación nos aseguramos de que siempre se comporte en ese mundo — con hooks.
Serie — Workflows agénticos — Maestría
- Parte 01La mentalidad del flujo de trabajo agénticoLa mayoría de los desarrolladores tratan la IA como un autocompletado más inteligente. Los que avanzan la tratan como un compañero que actúa. Aquí está el modelo mental.
- Parte 02MCP Servers 101 — Dale herramientas reales a tu agenteEl Model Context Protocol es cómo tu agente deja de adivinar y comienza a consultar tu base de datos, tus issues, tu navegador. Aquí está el modelo mental y la primera conexión.
- Parte 03Construye tu primer servidor MCP personalizado — estás aquíLos servidores predefinidos cubren GitHub y Postgres. El de alto impacto es el servidor que solo tú puedes escribir — el puente hacia tu propio sistema.
- Parte 04Hooks — Make the Agent Obey Your RulesA prompt asks the model to remember. A hook makes it happen — deterministically, every time, outside the model's control.
- Parte 05Custom Slash Commands as Team WorkflowsA custom slash command is a reusable prompt you commit to the repo — so the whole team runs the same high-quality instruction instead of re-typing it.
- Parte 06Subagentes — Delegando Trabajo que EscalaUn contexto gigante se vuelve lento y vago. Los subagentes permiten que el agente principal delegue trabajo enfocado a especialistas con su propio contexto y herramientas — y ejecutarlos en paralelo.
- Parte 07The Daily-Driver Setup — Settings, Permissions, Status LineLa diferencia entre luchar contra el agente y fluir con él es veinte minutos de configuración que haces una sola vez. Aquí está la configuración.
- Parte 08Multi-Tool Pipelines — Ticket to Reviewed BranchThe payoff: chain MCP, hooks, commands and subagents into one flow that takes a ticket to a reviewed branch — with you in the loop only where it counts.