En este artículo explico paso a paso cómo construí un servidor MCP personalizado en Golang para ampliar las capacidades de modelos de lenguaje como Claude y cómo ese enfoque permite integrar herramientas propias mediante lenguaje natural.
El objetivo fue demostrar que un LLM puede interactuar con código y recursos locales sin instrucciones especiales adicionales creando una herramienta que lista repositorios de GitHub y sus metadatos. La idea es simple y poderosa: exponer capacidades concretas a través del Model Context Protocol para que el modelo invoque funciones útiles cuando las necesite.
Qué es MCP y por qué importa a desarrolladores: MCP o Model Context Protocol define cómo un servidor de capacidades anuncia y ofrece acciones que un modelo puede ejecutar. Sus componentes clave incluyen un manifiesto de capacidades, un esquema de entradas y salidas, endpoints REST o gRPC para invocaciones y SDKs cliente para facilitar la integración desde el lenguaje del servidor y del cliente. Con MCP un LLM no necesita instrucciones complejas para usar una herramienta, simplemente descubre y llama las capacidades disponibles.
Por qué elegí Golang: Golang ofrece concurrencia ligera, despliegue sencillo y buen rendimiento para servidores que deben atender solicitudes simultáneas desde modelos y aplicaciones. Implementar un servidor MCP en Golang permite gestionar llamadas paralelas, paginación y límites de tasa con eficiencia, además de ofrecer integraciones nativas con la mayoría de frameworks y librerías de producción.
Arquitectura servidor cliente: el servidor MCP en Golang expone endpoints que describen capacidades y manejan invocaciones. Los SDKs clientes consumen esos endpoints y traducen las requests desde el LLM al formato que espera el servidor. En la práctica se suele implementar un endpoint get_manifest para que el modelo descubra acciones, endpoints para listar y ejecutar acciones, y hooks para monitoreo y logging.
Ejemplo práctico: herramienta listadora de repositorios GitHub. En vez de dar instrucciones al LLM para que busque repositorios, el servidor MCP ofrece una capacidad list_repos que acepta parámetros como owner, page, page_size y filtros. Cuando Claude o cualquier otro modelo necesita ver el código o los README, invoca list_repos y recibe resultados paginados en JSON. Esto facilita que el modelo navegue el código local o remoto de manera segura y trazable.
Buenas prácticas y consejos de producción: implementar paginación con cursores, aplicar rate limiting por cliente y por endpoint, validar entradas y salidas con esquemas estrictos, usar autenticación basada en JWT o API keys, cifrar comunicaciones con TLS y registrar trazas para auditoría. También conviene diseñar manejo de errores idempotente, reintentos con backoff exponencial y límites de tamaño de payload para evitar sobrecargas. Cachear respuestas frecuentes y usar streaming cuando las respuestas son grandes mejora latencia y escalabilidad.
Seguridad y cumplimiento: dado que las capacidades pueden exponer código y datos sensibles, es imprescindible controlar permisos, auditar llamadas y segregar entornos. Integrar políticas de ciberseguridad y análisis de riesgos es esencial para despliegues empresariales.
SDKs y extensibilidad: además del servidor en Golang, es habitual ofrecer SDKs en Golang y Typescript para que equipos de frontend y backend consuman las capacidades con una API consistente. Los SDKs manejan autenticación, paginación y serialización evitando que el modelo o la aplicación requieran lógica adicional.
Integración con servicios cloud y BI: para entornos empresariales conviene orquestar el servidor MCP con servicios cloud como AWS o Azure, aprovechar servicios gestionados para logging, colas y bases de datos, y conectar salidas a sistemas de inteligencia de negocio y Power BI para visualización y análisis. Esto permite monitorear uso, costos y rendimiento, y obtener métricas útiles para operaciones y producto.
Por qué esto es relevante para empresas: al desplegar agentes IA que puedan llamar capacidades concretas se consigue automatizar tareas complejas, acelerar ciclos de desarrollo y mejorar soporte a usuarios. Las aplicaciones a medida y el software a medida se benefician de integrar agentes IA especializados que usan MCP para interactuar con datos internos, repositorios de código y servicios cloud de forma controlada y segura.
Servicios que ofrece Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, así como en soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad. Diseñamos e implementamos servidores MCP personalizados, integraciones con AWS y Azure, pipelines de datos para inteligencia de negocio, agentes IA para empresas y dashboards con Power BI. Ofrecemos servicios cloud aws y azure, consultoría en inteligencia artificial, implementación de medidas de ciberseguridad y desarrollo de software a medida para cubrir necesidades específicas de negocio.
Cómo podemos ayudarte: si necesitas una integración que permita a modelos como Claude interactuar con tus repositorios, bases de datos o servicios internos, en Q2BSTUDIO trabajamos desde la definición del manifiesto de capacidades hasta el despliegue seguro en producción. Implementamos paginación, rate limiting, autenticación y monitorización, además de crear SDKs que simplifican su adopción.
Palabras clave y posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi son áreas en las que Q2BSTUDIO aporta experiencia práctica para convertir prototipos en sistemas robustos y escalables.
Resumen y próximos pasos: construir un servidor MCP en Golang es una forma práctica de hacer que Claude y otros modelos sean más útiles en contextos empresariales. La receta incluye definir un manifiesto claro, exponer endpoints seguros, ofrecer SDKs, y aplicar prácticas de producción como paginación, limitación de tasa y autenticación. Si buscas desarrollar una solución personalizada que combine agentes IA, integración con repositorios y servicios cloud, contacta con Q2BSTUDIO y te ayudamos a diseñar, construir y operar la solución.
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