Cómo construí una aplicación MCP para asar mi Resumen del Año en GitHub
En este artículo explico en términos claros y prácticos cómo transformé la idea de revisar mi actividad de GitHub en 2025 en una aplicación MCP interactiva que además te lanza un roast y un cumplido. La intención fue aprender la nueva extensión MCP Apps que permite renderizar interfaces interactivas dentro de aplicaciones host y combinarlo con herramientas habituales de backend y APIs de GitHub.
Qué es MCP Apps y por qué importa: MCP Apps extiende el ecosistema MCP para permitir UIs interactivas, más allá de texto y datos estructurados. Eso abre posibilidades para productos que necesitan mostrar visuales, recolectar entradas complejas o integrar agentes IA con experiencias ricas, algo muy relevante hoy para empresas que buscan soluciones de inteligencia artificial y agentes IA a medida.
Qué construí: una app que toma un usuario de GitHub y devuelve un resumen de 2025 con commits, repos creados, lenguajes principales, estrellas ganadas, y además genera un roast y un cumplido. Internamente implementé tres patrones MCP colaborando entre sí: un Resource que expone datos cacheados en formato JSON, una Tool que hace el trabajo pesado de consultar GitHub y generar texto, y un Prompt que guía a LLMs sobre cómo solicitar la revisión. También añadí una UI interactiva con HTML y JS que se sirve como recurso MCP-UI para que el host pueda incrustar la app.
Detalles técnicos resumidos: el proyecto usa Node y dependencias del SDK MCP y ext-apps, con TypeScript y Vite para empaquetar la UI. En servidor registré recursos MCP, la tool get-year-in-review que llama a funciones para consultar la API REST y GraphQL de GitHub, y un prompt que facilita a modelos automatizar la llamada. El flujo incluye cache para evitar llamadas repetidas y un generador simple de roast y cumplido que elige frases según umbrales de contribuciones, repos creados o uso de lenguajes como TypeScript o Rust.
Sobre la exactitud de datos: la API de GitHub muestra principalmente contribuciones públicas y la cuenta puede ser menor si trabajas en repos privados u organizaciones con permisos especiales. Para conteos reales utilicé GraphQL cuando había token disponible y una búsqueda de commits como fallback, pero advertí que los números pueden variar según permisos y scopes del token.
Cómo funciona la UI: un formulario sencillo permite introducir nombre de usuario, solicitar la revisión y mostrar tarjeta de perfil, estadísticas y dos tarjetas con roast y cumplido. La UI se conecta al servidor MCP mediante transporte postMessage cuando se incrusta, y el servidor expone el HTML empaquetado como recurso MCP para ser usado por clientes compatibles.
Comandos básicos y ejecución: el proyecto se construye con un bundler y se ejecuta un servidor Express que expone un endpoint MCP. Opcionalmente se usa un token de GitHub para mejores límites de tasa. En producción este tipo de integración encaja con arquitecturas que requieren servicios cloud robustos, escalado y seguridad, áreas donde ofrecemos soporte profesional.
Por qué esto importa para empresas: en Q2BSTUDIO como especialistas en aplicaciones a medida y software a medida transformamos este tipo de prototipos en soluciones de producción que integran inteligencia artificial, agentes IA y pipelines seguros. Si tu objetivo es crear agentes que analicen repositorios, dashboards de inteligencia de negocio o automatización avanzada, podemos acompañarte desde el prototipo hasta la implementación en la nube.
Servicios y experiencias que aportamos: ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida, consultoría en inteligencia artificial y ia para empresas, despliegue en servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio y power bi. También cubrimos ciberseguridad y pentesting para proteger integraciones y datos sensibles. Si buscas transformar un experimento MCP en una solución corporativa, en Q2BSTUDIO te ayudamos a diseñar y desplegar la arquitectura adecuada, desde la API hasta la interfaz y la gobernanza de modelos.
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Conclusión y próximos pasos: MCP Apps ofrece una forma potente de unir experiencias ricas con lógica de servidor y modelos de lenguaje. Este proyecto de Resumen del Año en GitHub es un ejemplo práctico que combina desarrollo web, llamadas a APIs, generación de lenguaje y consideraciones de seguridad y despliegue. En Q2BSTUDIO podemos escalar esa idea hacia productos de valor para tu negocio, incluyendo integración con Power BI, soluciones de inteligencia de negocio, servicios cloud y prácticas de ciberseguridad para mantener tus datos seguros.
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