MCP y Agentic AI con Delphi
Del protocolo MCP a un agente de IA embebido en el software de gestión, con mcp-server-delphi y DMVCFramework.
Duración: 2 días | Precio: 699,00 € (IVA no incluido)
Descripción
Una sola aplicación crece módulo tras módulo, desde el servidor MCP mínimo hasta el agente embebido en el ejecutable. Cada etapa permanece como un proyecto independiente en el disco: al finalizar el curso, dispondrás de una versión por cada paso.
Qué sabrás hacer al finalizar
Requisitos de hardware y software
Curso práctico (hands-on): se escribe código desde el primer laboratorio.
Hardware
- Derechos de administrador o posibilidad de instalar software y abrir conexiones a Internet.
- Aproximadamente 10 GB de espacio libre en disco, más el espacio para un eventual modelo local.
- Delphi 11 Alexandria o posterior, Professional/Enterprise/Architect (o versión Trial, no Community).
- Git
- DMVCFramework 3.5.x, instalado en Delphi y funcionando.
- mcp-server-delphi, clonado y compilable.
- Un cliente MCP: Claude Desktop, Gemini CLI, Claude Code o Continue. Necesario a partir del módulo M3.
- Base de datos de ejemplo, Firebird embebida o PostgreSQL: clientes, artículos, pedidos, líneas de pedido, con datos de prueba ya cargados. Se puede utilizar otro motor de base de datos, pero los ejemplos usarán PostgreSQL con el esquema de ejemplo.
- OpenRouter, imprescindible para seguir los laboratorios: una clave personal, endpoint compatible con OpenAI. El consumo de tokens de los laboratorios cuesta unos pocos euros durante los dos días.
- Modelo local, opcional, de forma adicional: Ollama, vLLM o llama.cpp –api, descargado previamente antes del curso. Muchos modelos locales que se ejecutan en hardware de consumo no soportan el tool calling muti-paso (multi-step) utilizado en el curso: son adecuados para una comparación directa, pero no para seguir los laboratorios en lugar de OpenRouter.
Día 1 · Del protocolo al servidor MCP
Objetivo: al finalizar la jornada, un cliente de IA real llamará a las herramientas (tools) escritas por el participante, interactuando con la base de datos de ejemplo.
Mañana 09:30-13:00, tarde 14:00-17:30. Secuencia de módulos fija, con duración adaptada a la composición de la clase.
Demostración inicial y mapa de la ruta de aprendizaje
Comenzamos desde el final, antes de cualquier explicación teórica.
- Demostración en vivo: petición en lenguaje natural a un ejecutable Delphi, que consulta la base de datos, verifica el riesgo crediticio, prepara un borrador de reabastecimiento y se detiene a solicitar confirmación antes de escribir.
- Lectura del código fuente de la demostración, sin comentarios: unidades estándar con atributos.
- Mapa de los doce módulos y objetivo de cada uno.
- Qué hace un LLM: predicción del siguiente token, origen tanto de los resultados sorprendentes como de las alucinaciones.
- Ventana de contexto (context window), tokens y costes: las métricas que determinan si una idea agéntica es sostenible.
- Uso de herramientas (tool use): el modelo solicita la acción, no la ejecuta. La ejecución recae en el código del participante, bajo sus propios permisos.
- El bucle agéntico en cinco pasos: prompt, solicitud de herramienta, ejecución, devolución del resultado al modelo y repetición hasta completar la tarea.
- Chatbot frente a Agente: la capacidad de encadenar múltiples llamadas decididas en tiempo de ejecución (runtime), no en tiempo de diseño (design time).
- Modelos locales frente a modelos en la nube: cuándo conviene la arquitectura local (on-premises) y por qué muchos modelos locales en hardware de consumo no soportan el tool calling multipaso del curso.
- Arquitectura basada en tres roles: Host, Client y Server.
- Las tres primitivas: tool (funciones invocables), resource (datos leíbles) y prompt (plantillas reutilizables), con ejemplos aplicados a software de gestión.
- Ciclo de vida de una sesión: initialize, negociación de capacidades, descubrimiento de herramientas y llamadas.
- Los dos transportes de la especificación: stdio y Streamable HTTP.
- RTTI y atributos: generación automática del esquema JSON a partir de la firma del método, sin archivos de configuración manuales que mantener alineados.
- Visión general de mcp-server-delphi: servidor, cliente, agente y bridge REST en una única librería con licencia Apache 2.0 sobre DMVCFramework.
- Creación del proyecto desde cero utilizando la plantilla de inicio rápido stdio o paso a paso.
- La primera herramienta: uso de los atributos MCPTool y MCPParam.
- Registro del proveedor y descubrimiento mediante RTTI.
- Reglas del transporte stdio: qué está permitido escribir en la salida estándar y dónde dirigir los registros (logs).
- Conexión con Claude Desktop / Gemini CLI: archivo de configuración, inicio del proceso hijo y verificación de herramientas.
- Descripciones de herramientas: cómo redactarlas eficazmente para un modelo de IA y no para un desarrollador.
- Entregable: Servidor MCP funcional en menos de cien líneas de código, conectado a un cliente de IA real.
- Parámetros tipados: enteros, flotantes, booleanos, fechas y enumerados mapeados a JSON Schema.
- Parámetros opcionales mediante TMCPParamPresence.Optional.
- Validación de datos: ubicación adecuada y diferencia entre errores declarados y excepciones.
- La familia TMCPToolResult: Text, FromValue, JSON, FromObject, FromRecord, FromCollection, FromDataSet, Image, Audio, FromStream, Resource, ResourceBlob y Error.
- FromDataSet: transformación directa de un TFDQuery existente al JSON interpretable por el modelo.
- Resource: documentación, listas de precios y configuraciones mediante plantillas URI.
- Prompts reutilizables con argumentos para instrucciones empresariales recurrentes.
- Laboratorio: desarrollo de cinco o seis herramientas sobre la base de datos de ejemplo (búsqueda de clientes, historial de pedidos, disponibilidad de stock, estadísticas de ventas), conectadas al cliente de IA, resolviendo consultas que requieren múltiples herramientas secuenciales.
- Transición de stdio a Streamable HTTP con PublishObject, siguiendo el patrón idiomático de DMVCFramework.
- Gestión de sesiones, concurrencia y limpieza (cleanup) automática.
- Doble transporte dentro del mismo ejecutable: casos de uso recomendados.
- Toma de decisión de arquitectura (de producto antes que técnica): ejecución del servidor, despliegue, autenticación y escenarios multiusuario.
- Una cuestión abierta que se resolverá en la segunda jornada.
Día 2 · Del agente a la producción
Objetivo: la inteligencia se traslada al interior del ejecutable, con todo lo necesario para que un agente pueda interactuar con datos reales.
Mañana 09:30-13:00, tarde 14:00-17:30. Es un taller práctico (workshop) sobre el software de los participantes: en las ediciones corporativas suele extenderse, reduciéndose en consecuencia.
Del servidor al agente (laboratorio)
El módulo central del curso. El mismo servidor de ayer, esta vez controlado directamente por la aplicación.
- TMCPClient (HTTP) y TMCPStdioClient (proceso hijo mediante pipes): la aplicación Delphi consume servidores MCP de terceros.
- Descubrimiento (discovery) de herramientas en tiempo de ejecución, invocación y gestión de errores.
- Escenario práctico: consumo de un servidor MCP externo (por ejemplo, verificación de CIF/NIF o archivo documental).
- TMCPOpenAIAgent: bucle completo, descubrimiento, interacción de ida y vuelta con el modelo (round-trip), despacho (dispatch) y contabilidad de tokens.
- Configuración del endpoint: OpenAI, OpenRouter o un modelo local. Cambia solo una cadena de texto, no la arquitectura.
- System prompt como artefacto del proyecto: versionado, revisado y probado.
- MaxTurns y los costes: el límite máximo en las iteraciones (round-trips) con el modelo.
- Agente sobre transporte stdio con SetMCPClient.
- Método Run síncrono y bloqueante: implicaciones en la interfaz de usuario.
- Respuestas en streaming: Streaming y OnContentDelta.
- Ventajas y limitaciones del agente embebido en comparación con un cliente externo.
- Entregable: Formulario VCL con un campo de texto y un panel de salida. Petición en lenguaje natural, donde el agente utiliza las herramientas construidas la jornada anterior.
- Superficie de riesgo de un agente: entradas no confiables, herramientas con efectos secundarios y datos personales en el contexto.
- Prompt injection: ejemplos concretos en software de gestión y defensas aplicables.
- Regla de oro: primero operaciones de lectura (read-only), después de escritura (write).
- Human-in-the-loop: cómo implementar en Delphi la confirmación humana antes de realizar cualquier escritura.
- RGPD y datos personales: modelo en la nube frente a modelo en local (on-premises), minimización de datos en las herramientas y aviso de privacidad.
- Auditoría: qué elementos deben registrarse en cada llamada a una herramienta y por qué.
- Lista de verificación (checklist) de seguridad para utilizar como filtro imprescindible antes de cualquier despliegue.
- El patrón Guard: cómo mcp-firebird aísla el acceso a la base de datos, registra las llamadas y convierte las excepciones en errores legibles para el modelo.
- Límites explícitos en las herramientas: número de filas, tiempos de espera (timeout), listas blancas (whitelist) de operaciones y campos jamás expuestos.
- Evaluaciones deterministas: cómo probar un sistema no determinista. La propia librería como ejemplo: cuatro suites de conformidad independientes con más de cuatrocientos casos en total.
- Observabilidad: registros estructurados, recuento de tokens y tiempos de respuesta por herramienta.
- Degradación controlada: modelo inalcanzable, respuesta incorrecta o solicitud de una herramienta inexistente.
- Versionado de herramientas: impacto en las conversaciones guardadas al cambiar la firma de un método.
- Arquitectura global y justificación de cada decisión tomada.
- Organización de las herramientas por dominio de negocio, no por tabla de base de datos.
- Gestión de contextos extensos: qué conservar, qué resumir y qué descartar.
- Flujo de confirmación en una aplicación VCL real.
- Aspectos que fallaron en el primer intento y los motivos tras ello.
- Identificación de candidatos: tareas lentas, repetitivas y que involucran múltiples pantallas.
- Método de las tres herramientas: inicio con tres herramientas de solo lectura sobre el dominio más crítico, en lugar de intentar abarcar treinta.
- Redacción de descripciones: cuándo utilizar la herramienta, cuándo no utilizarla y qué resultado devuelve.
- Bridge REST → MCP: escaneo de las rutas del motor mediante RTTI y su exposición como herramientas MCP. Qué exponer, qué filtrar y cómo refinar las descripciones generadas.
- Del puente al código generado: GenerateProviderUnit genera la unidad del proveedor, lista para versionar y refinar manualmente.
- Primer caso de uso para presentar a la dirección: una demostración breve, verificable y sobre datos reales.
- Entregable: Para cada participante (o grupo, en las ediciones corporativas), tres herramientas, sus descripciones y el primer escenario funcional.
- Costes: estimación del gasto por usuario al mes, estrategias de reducción (modelos más pequeños para tareas sencillas, contexto más corto, almacenamiento en caché) y umbral de rentabilidad del entorno local (on-premises).
- Despliegue: lugar de ejecución del agente, distribución de actualizaciones de herramientas y gestión de claves API fuera del repositorio.
- Selección del modelo: requisitos para tool calling y evaluación en el propio dominio en medio día, en lugar de basarse en benchmarks externos.
- Gobernanza interna: aprobación de nuevas herramientas, revisión del prompt del sistema y recogida de comentarios de los usuarios.
- Hoja de ruta (roadmap): dirección futura de MCP y evolución de la librería.
- Sesión abierta de preguntas y respuestas; en ediciones corporativas, primer análisis colectivo de los casos de uso presentados por los participantes.
Material proporcionado
- Todos los proyectos de los laboratorios, uno por cada etapa, compilables y comentados.
- Diapositivas del curso en PDF.
- Lista de verificación de seguridad y lista de verificación de producción, en un formato utilizable como filtro de aprobación para lanzamientos.
- Plantilla de prompt de sistema comentada, lista para adaptar al propio dominio.
- Esquema de la base de datos de ejemplo con los datos de prueba.
- Acceso al repositorio mcp-server-delphi y a la documentación oficial, disponibles también después del curso.
- Treinta días de soporte por correo electrónico.
Variantes
L’edizione aziendale, on-site o in remoto dedicato, segue lo stesso programma e lo stesso database di esempio del corso standard: cambiano la sede e il calendario, dedicato a una sola azienda. Nel modulo i partecipanti progettano i primi tool sul proprio gestionale, non su quello del corso. Su richiesta, e in accordo con l’azienda, ogni parte del programma può essere estesa o ridotta.
L’edizione standard ha calendario aperto, database di esempio comune, massimo dodici partecipanti.
Per portare i tool progettati in sul database e sulle API reali del cliente, un affiancamento separato dal corso: una o più giornate da concordare, in cui i primi tool vengono scritti insieme sul codice reale e portati fino al collaudo.