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Cuando comenzamos a trabajar con Docker, normalmente usamos Docker Compose para definir servicios, redes y volúmenes de forma sencilla.Sin embargo, este enfoque tiene una limitación importante: el escalado. Si una aplicación empieza a recibir más usuarios de los esperados, con Docker Compose el escalado suele ser manual y poco flexible. Aquí es donde entra en juego la orquestación de contenedores. ¿Qué es la orquestación de contenedores? La orquestación de contenedores permit

Cuando trabajamos con Docker Compose, es importante entender que, por defecto, todos los servicios definidos en un docker-compose.yml pueden comunicarse entre sí. Esto sucede porque Docker crea automáticamente una red interna compartida. Aunque este comportamiento es conveniente para desarrollo, no es recomendable en entornos productivos, donde algunos servicios deben estar aislados y solo accesibles por aquellos que realmente los necesitan. Aquí es donde entran en juego las

Docker Compose es una herramienta que permite definir y ejecutar aplicaciones multicontenedor de forma declarativa. En lugar de ejecutar múltiples comandos docker run, Docker Compose permite describir todo el stack en un solo archivo YAML y levantarlo con un único comando. 💻Ejemplo repositorio GitHub: Docker-Compose Ejemplos típicos de stacks: Backend + Base de datos API + Redis + Worker Frontend + Backend + DB 📄 El archivo docker-compose.yml El corazón de Docker Compose es

Cuando comenzamos a trabajar con Docker, uno de los primeros retos es entender cómo interactúa un contenedor con el mundo exterior y qué sucede con los datos cuando el contenedor se elimina. Aquí entran dos conceptos fundamentales: Port Mapping y Volúmenes. 💻 Ejemplo repostorio GitHub: PortMapping-Volumenes 🌐 Port Mapping en Docker Los contenedores están diseñados para ser entornos aislados, esto significa que, aunque una aplicación esté corriendo dentro de un contenedor, n

Cuando se empieza a trabajar con Docker, uno de los conceptos más importantes —y a la vez más confundidos— es la diferencia entre imágenes y contenedores. Entender esta distinción es clave para comprender cómo Docker logra consistencia, portabilidad y aislamiento. 💻Ejemplo repositorio GitHub: Imagenes-Contenedores 🧱 ¿Qué es una imagen Docker? Una imagen Docker es un paquete de solo lectura que contiene todo lo necesario para ejecutar una aplicación: el sistema base, las dep

De los conflictos de dependencias a la portabilidad real 1. El problema antes de Docker Antes de Docker, las aplicaciones compartían: Dependencias Librerías Versiones del lenguaje Configuraciones del sistema Esto provocaba conflictos constantes entre proyectos y entornos. 2. Primeras soluciones: Virtual Machines Las máquinas virtuales permitieron aislar aplicaciones en sistemas operativos independientes. Ventajas: Aislamiento total Desventajas: Arranque lento Alto consumo de

El cierre de mi serie FastMCP Learning Journey Este capítulo marca el cierre de una serie completa dedicada a comprender, construir y llevar a producción un servidor utilizando el Model Context Protocol con FastMCP. En este módulo final doy el paso más importante: desplegar el servidor MCP en la nube mediante AWS EC2. 🌍 ¿Por qué es un capítulo clave? Un servidor MCP no se despliega igual que una API REST convencional.Mientras que una API clásica trabaja con peticiones HTTP e

Construyendo la base para servidores MCP escalables En este capítulo de mi FastMCP Learning Journey, presento la primera versión de mi propuesta de arquitectura para servidores basados en el Model Context Protocol (MCP) utilizando el framework FastMCP. Mi objetivo al diseñarla fue simple: crear una estructura clara, modular y preparada para crecimiento real, algo que no suele encontrarse en los ejemplos existentes. 🎯 Propósito de esta arquitectura Durante mi investigación en

El concepto clave aquí es que FastMCP puede actuar como un puente entre APIs tradicionales (HTTP/OpenAPI) y el protocolo MCP, que es más moderno, orientado a herramientas, prompts, y contextos semánticos. Por eso existen dos direcciones de integración principales dentro del ecosistema: De una API (o framework) → a un servidor MCP (Generar un servidor MCP desde una API ya existente, usando su especificación OpenAPI) De un servidor MCP → integrando una API FastAPI dentro de él

En este capítulo profundizamos en un componente avanzado dentro del ecosistema de FastMCP: los Proxy Servers. Este tipo de servidores cumple un papel crucial cuando necesitamos intermediar la comunicación entre un cliente MCP y un servidor MCP existente, especialmente en escenarios donde existen limitaciones de compatibilidad, transporte o seguridad. ⚙️ ¿Qué es un Proxy Server? Un Proxy Server en FastMCP es un servidor intermediario que recibe las solicitudes de un cliente MC

La composición de servidores (composing servers) es la capacidad de un servidor FastMCP principal de incluir dentro de sí múltiples servidores FastMCP secundarios (subservidores). Dicho de otra manera: “Un servidor MCP puede actuar como orquestador de otros servidores MCP”. Esto te permite agrupar varias funcionalidades independientes —cada una en su propio servidor MCP— y montarlas dentro de un servidor principal, que se expone externamente como una sola unidad coherente. ⚙️

FastMCP es un framework construido sobre el SDK oficial de Model Context Protocol (MCP), desarrollado por Anthropic. Su propósito es permitir la creación de servidores MCP capaces de exponer herramientas, recursos o datos para que clientes MCP (como Claude u otros agentes compatibles) puedan interactuar con ellos. Lo más interesante de FastMCP es que puede funcionar de forma independiente o integrarse dentro de aplicaciones FastAPI, lo cual permite combinar el poder del proto

Las custom routes en un servidor FastMCP permiten definir endpoints HTTP personalizados, adicionales al endpoint principal /mcp/, para ofrecer información o servicios complementarios al propio servidor MCP. En otras palabras, te permiten exponer rutas HTTP normales (GET, POST, etc.) dentro del mismo servidor donde corre tu protocolo MCP. ⚙️ ¿Para qué sirven? Las rutas personalizadas son útiles para: 🔍 Mostrar información acerca del servidor MCP (ej. autor, versión, descripci

En el universo del Model Context Protocol (MCP), los Prompts son mucho más que simples instrucciones: son la capa de inteligencia contextual que guía al modelo para entender qué hacer, cómo hacerlo y con qué herramientas apoyarse. Junto a los Resources (que exponen información) y las Tools (que ejecutan acciones), los Prompts completan el triángulo que da vida a la comunicación estructurada entre el modelo y su entorno. ⚙️ ¿Qué es un Prompt? Un Prompt en FastMCP es una planti

En el ecosistema MCP (Model Context Protocol), los resources son uno de los pilares fundamentales junto a las tools. Mientras las tools ejecutan acciones, los resources aportan contexto, datos o conocimiento al modelo, para que pueda razonar o responder de forma más precisa y controlada. GitHub-Ejemplo-Practico-Resources-MCP-FastMCP 🧠 En pocas palabras: Tools → hacen cosas. Resources → contienen información ⚙️ Concepto Base Un resource en MCP se define mediante un decorador

¿Qué es una Tool en MCP? En el ecosistema de Model Context Protocol (MCP), una Tool es una función o acción especializada que un MCP Server expone hacia un cliente MCP (como Claude, GitHub Copilot o cualquier otro LLM compatible) con el objetivo de extender las capacidades nativas del modelo de lenguaje. Las Tools actúan como puntos de entrada funcionales que permiten al LLM ejecutar operaciones que, de forma directa, no podría realizar por sí mismo, como: Consultar una base

En este segundo módulo de mi serie FastMCP Learning Journey, exploramos cómo construir un servidor MCP básico y entender los fundamentos detrás del nuevo Model Context Protocol (MCP) —el puente entre los modelos de lenguaje y las acciones reales en sistemas externos. 🧠 Puntos clave en este módulo: Comprensión de MCP y su propósito MCP permite que los modelos (como Claude o ChatGPT) ejecuten acciones reales mediante herramientas definidas en servidores. Proporciona seguridad,

¿Qué es MCP? MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que define cómo los modelos de lenguaje (LLMs) pueden comunicarse con servicios externos (como APIs, bases de datos o sistemas empresariales) de manera estructurada, segura y reproducible. Antes de MCP, los LLMs estaban limitados a respuestas textuales o integraciones cerradas.MCP cambia el paradigma al permitir: Exponer herramientas (tools) y recursos (resources) directamente a los modelos. Mantener control y

Link del Repositorio: Creando-API-Desde-Cero-FastAPI-Backend