Cómo crear un servidor MCP para tu aplicación

¿Por qué MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un avance en cómo interactuamos con los LLM. En lugar de andar copiando y pegando o construyendo wrappers de API a medida para cada tarea, MCP ofrece una forma estándar de que un modelo de IA descubra y use "herramientas" que expone tu servidor.

El problema que resuelve

Imagina que tienes una base de datos privada o una CLI interna. Tradicionalmente, para dar acceso a una IA tendrías que:

1. Construir una API a medida.
2. Implementar autenticación.
3. Escribir prompts complejos para explicar a la IA cómo usar la API.
4. Conectar todo a mano.

Con MCP, construyes un "servidor" que expone esas funciones como herramientas estándar. La IA (como Claude o un agente propio) solo "se conecta" y ya sabe cómo llamarlas.

Construir tu primer servidor MCP

Usaremos Node.js y el SDK oficial de MCP.

1. Inicializar el proyecto

mkdir my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk

2. Definir tus herramientas

Un servidor MCP es básicamente una lista de funciones. Creemos una herramienta que obtenga el clima (simulado).

const { McpServer } = require("@modelcontextprotocol/sdk/server");

const server = new McpServer({
  name: "WeatherService",
  version: "1.0.0"
});

server.tool("getWeather", {
  city: { type: "string" }
}, async ({ city }) => {
  return {
    content: [{ type: "text", text: `The weather in ${city} is sunny and 75°F.` }]
  };
});

server.connect();

3. Conectar con el agente

Cuando el servidor esté en marcha, puedes apuntar tu cliente compatible con MCP a su punto de entrada. El agente verá getWeather como una herramienta que puede usar cada vez que el usuario mencione el clima.

Conclusión

MCP sirve para reducir fricción. Al estandarizar la interfaz entre modelos y herramientas, abrimos la puerta a que los agentes de IA "operen" de verdad en nuestra infraestructura, no solo hablen de ella.

En SolarDevs estamos implementando capas MCP para nuestros clientes y dejando sus sistemas legacy listos para IA en días, no meses.