Curso Agentes de IA con Claude y MCP: De la Teoría a la Práctica

Sobre el curso

Telepresencial
Medellín
Inscripciones cerradas

Usar la API de Claude para construir aplicaciones de IA personalizadas
Implementar agentes con Tool Use y gestión de contexto en Claude
Diseñar y conectar servidores MCP a bases de datos y APIs empresariales
Construir un pipeline RAG operativo sobre documentos reales
Integrar agentes de IA con herramientas de productividad (Drive, Slack, calendarios)

La inversión incluye la licencia por la duración del programa.

Duración

32 horas

Horario

Martes y jueves de 6:00 a 10:00 p.m.

Fecha

22 de septiembre al 15 de octubre

Temáticas

Módulo 1. Claude API: primeros pasos y Tool Use: Configuración del entorno de trabajo: API Key, SDK de Python y primeras integraciones; Gestión de mensajes, roles y contexto en conversaciones extensas; Introducción al Tool Use (Function Calling); Definición, configuración y ejecución de herramientas dentro de agentes basados en Claude
Módulo 2. Prompting de sistema y diseño de agentes: Diseño de System Prompts para comportamientos consistentes y controlados; Estrategias de razonamiento con Extended Thinking en Claude; Principios de diseño de agentes inteligentes; Arquitectura básica de un agente: percepción, acción y memoria
Módulo 3. Model Context Protocol (MCP): fundamentos: Introducción al Model Context Protocol (MCP); Arquitectura cliente-servidor y mecanismos de transporte (stdio y SSE); Exploración de servidores MCP disponibles: Filesystem, PostgreSQL, Google Drive y GitHub; Instalación, configuración y pruebas de servidores MCP con Claude Desktop y Claude API
Módulo 4. Construyendo tu propio servidor MCP: Introducción al SDK MCP para Python; Estructura y desarrollo de un servidor MCP básico; Creación de herramientas (Tools) y recursos (Resources) personalizados; Integración de servidores MCP con APIs REST y bases de datos corporativas
Módulo 5. RAG con Claude: documentos y bases de conocimiento: Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation (RAG); Construcción de pipelines RAG en Python; Técnicas de fragmentación de documentos (chunking); Generación de embeddings con Voyage AI; Implementación de almacenes vectoriales locales; Integración de contexto recuperado en Claude API; Evaluación de relevancia y generación de respuestas con citas de fuentes
Módulo 6. Agente completo: RAG + MCP + memoria: Diseño de arquitecturas avanzadas de agentes; Integración de recuperación de información, herramientas MCP y memoria conversacional; Gestión de errores, estrategias de recuperación y control de ciclos; Taller práctico: construcción de un agente capaz de consultar documentos propios y utilizar herramientas externas
Módulo 7. Subagentes y orquestación básica: Creación y gestión de subagentes especializados; Diseño de agentes supervisores y coordinación de tareas; Patrones de orquestación: secuencial, paralela y condicional; Introducción a LangGraph para flujos multiagente con Claude
Proyecto final: agente real para tu organización: Diseño, desarrollo y refinamiento de un proyecto aplicado; Integración de los conceptos y herramientas abordados durante el curso; Presentación y demostración funcional del agente desarrollado; Socialización de la arquitectura, resultados y aprendizajes obtenidos

Inversión

$1'120.000

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