FastAPI MCP | Construye agentes IA que CONTROLEN TODO

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VERA BADÍAS

No me queda de otra

usa fast api con mcp

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El Futuro del Software: Interfaces de Chat que Controlan Todo

usa fast api con mcp

La revolución de la inteligencia artificial está transformando radicalmente cómo interactuamos con el software. FastAPI MCP representa un salto evolutivo que permite a los agentes de IA controlar completamente nuestras aplicaciones backend, eliminando la necesidad de interfaces tradicionales como menús, dropdowns y navegación compleja.

Según las últimas tendencias del desarrollo de software, estamos presenciando una transición hacia interfaces conversacionales similares a ChatGPT, donde una simple conversación puede ejecutar tareas complejas en nuestras aplicaciones. Esta transformación no es solo una mejora incremental, sino una reimaginación completa de cómo construimos y utilizamos el software.

¿Qué es FastAPI MCP y Por Qué Revoluciona el Desarrollo?

FastAPI MCP (Model Context Protocol) es una librería especializada que extiende las capacidades de FastAPI, permitiendo que agentes de inteligencia artificial se conecten directamente con los endpoints de nuestras aplicaciones. Esta tecnología representa el futuro del software IA al eliminar las barreras entre la conversación natural y la ejecución de comandos complejos.

Característica

Beneficio

Impacto

Conexión Directa con IA

Los agentes pueden manipular endpoints automáticamente

Reduce tiempo de desarrollo en 70%

Integración Nativa

Compatible con editores como Winsorf y Cursor

Experiencia de desarrollo fluida

Control Autónomo

Los agentes ejecutan tareas sin intervención manual

Automatización completa del backend

Configuración Mínima

Solo 3 líneas de código para integración básica

Implementación en minutos

Winsdsurf con FastAPI MCP: La Combinación Perfecta

windsurf con FastAPI MCP ofrece una experiencia de desarrollo superior a herramientas tradicionales como Cursor. Esta combinación permite que los desarrolladores construyan agentes IA para backend con una eficiencia sin precedentes.

Ventajas de Usar windsurf:

  • Editor IA Avanzado: Integración nativa con múltiples modelos de IA
  • Costo Efectivo: Más económico que alternativas como Cursor
  • Soporte MCP Nativo: Configuración automática de servidores MCP
  • Interfaz Intuitiva: Visualización clara de herramientas y endpoints disponibles

Context7 para FastAPI: Potenciando la Documentación Automática

 

Context7 para FastAPI actúa como un MCP complementario que revoluciona cómo los agentes de IA acceden y comprenden la documentación de nuestras aplicaciones. Esta herramienta permite que los agentes:

 

  1. Extraigan documentación automáticamente de repositorios y APIs
  2. Comprendan el contexto de cada endpoint y su funcionalidad
  3. Generen código optimizado basado en patrones existentes
  4. Mantengan coherencia en el estilo de desarrollo

Los libros de Jordan Peterson

ENCABEZADO 6 H2

Uno de los ejemplos más impresionantes de controlar aplicaciones con IA es la creación de un dashboard de finanzas personales backend completamente manejado por agentes conversacionales.

Arquitectura del Sistema:



Frontend (Next.js)

  • Interfaz Minimalista: Diseño moderno y responsivo
  • Conexión en Tiempo Real: WebSockets para actualizaciones instantáneas
  • Visualización de Datos: Gráficos y métricas financieras

Backend (FastAPI + MCP)

  • Endpoints RESTful: CRUD completo para transacciones
  • Integración MCP: Exposición de funcionalidades a agentes IA
  • Base de Datos: Persistencia de datos financieros

Agente IA (windsurf/Claude)

  • Procesamiento de Lenguaje Natural: Comprende comandos conversacionales
  • Ejecución Autónoma: Realiza operaciones sin intervención manual
  • Feedback Inteligente: Proporciona respuestas contextuales

 

Automatizar Backend con Agentes IA: Guía Paso a Paso

Paso 1: Configuración del Entorno



# Crear entorno virtual

 

python -m venv mcp-env

 

source mcp-env/bin/activate  # Linux/Mac

 

# mcp-env\Scripts\activate  # Windows

 

# Instalar dependencias

 

pip install fastapi-mcp uvicorn


Paso 2: Estructura del Proyecto

proyecto/

 

├── frontend/

 

│   ├── components/

 

│   ├── pages/

 

│   └── styles/

 

├── backend/

 

│   ├── main.py

 

│   ├── models/

 

│   ├── routes/

 

│   └── config/

 

└── mcp_config.json

Paso 3: Implementación del Backend

# backend/main.py

 

from fastapi import FastAPI, HTTPException

 

from fastapi_mcp import MCPServer

 

from pydantic import BaseModel

 

from typing import List, Optional

 

import uvicorn

 

app = FastAPI(title=»Dashboard Financiero IA»)

 

# Modelo de datos

 

class Transaction(BaseModel):

 

    id: Optional[int] = None

 

    description: str

 

    amount: float

 

    type: str  # «income» o «expense»

 

    date: str

 

# Base de datos simulada

 

transactions_db = []

 

transaction_counter = 1

 

# Endpoints principales

 

@app.post(«/transactions/»)

 

async def create_transaction(transaction: Transaction):

 

    global transaction_counter

 

    transaction.id = transaction_counter

 

    transaction_counter += 1

 

    transactions_db.append(transaction)

 

    return {«message»: «Transacción creada», «transaction»: transaction}

 

@app.get(«/transactions/»)

 

async def list_transactions():

 

    return {«transactions»: transactions_db}

 

@app.delete(«/transactions/{transaction_id}»)

 

async def delete_transaction(transaction_id: int):

 

    for i, trans in enumerate(transactions_db):

 

        if trans.id == transaction_id:

 

            deleted = transactions_db.pop(i)

 

            return {«message»: «Transacción eliminada», «transaction»: deleted}

 

    raise HTTPException(status_code=404, detail=»Transacción no encontrada»)

 

@app.get(«/stats/»)

 

async def get_stats():

 

    total_income = sum(t.amount for t in transactions_db if t.type == «income»)

 

    total_expenses = sum(t.amount for t in transactions_db if t.type == «expense»)

 

    balance = total_income – total_expenses

 

    

 

    return {

 

        «total_income»: total_income,

 

        «total_expenses»: total_expenses,

 

        «balance»: balance,

 

        «transaction_count»: len(transactions_db)

 

    }

 

# Configuración MCP

 

mcp_server = MCPServer(app)

 

mcp_server.expose_endpoints([

 

    «create_transaction»,

 

    «list_transactions», 

 

    «delete_transaction»,

 

    «get_stats»

 

])

 

if __name__ == «__main__»:

 

    uvicorn.run(app, host=»0.0.0.0″, port=8000)

Paso 4: Configuración MCP para windsurf

{

 

  «mcpServers»: {

 

    «fastapi-dashboard»: {

 

      «command»: «python»,

 

      «args»: [«-m», «fastapi_mcp.server»],

 

      «env»: {

 

        «FASTAPI_URL»: «http://localhost:8000»

 

      }

 

    }

 

  }

 

}

 

EL DIARIO DEL ALFA A MI CORREO

Winsdsurf con FastAPI MCP: La Combinación Perfecta

 

Context7 para FastAPI actúa como un MCP complementario que revoluciona cómo los agentes de IA acceden y comprenden la documentación de nuestras aplicaciones. Esta herramienta permite que los agentes:

  1. Extraigan documentación automáticamente de repositorios y APIs
  2. Comprendan el contexto de cada endpoint y su funcionalidad
  3. Generen código optimizado basado en patrones existentes
  4. Mantengan coherencia en el estilo de desarrollo

Ventajas de la Interfaz Conversacional:

Aspecto

Interfaz Tradicional

Interfaz de Chat IA

Curva de Aprendizaje

Requiere conocer la navegación

Lenguaje natural intuitivo

Velocidad de Ejecución

Múltiples clics y formularios

Un solo comando

Accesibilidad

Limitada por diseño visual

Compatible con voz y texto

Personalización

Estática y predefinida

Adaptativa e inteligente

El Futuro del Software IA:

Transformación de la Industria

El futuro del software IA apunta hacia una convergencia donde todas las aplicaciones incorporarán agentes conversacionales como interfaz principal. Esta evolución eliminará gradualmente:

 

  • Menús de navegación complejos
  • Formularios extensos
  • Interfaces gráficas sobrecargadas
  • Curvas de aprendizaje pronunciadas

Tecnologías Emergentes

1. Agentes Multimodales

Los futuros agentes combinarán texto, voz, imágenes y video para interacciones más naturales.

2. Integración Cross-Platform

Un solo agente podrá controlar múltiples aplicaciones simultáneamente.

3. Aprendizaje Contextual

Los agentes aprenderán de patrones de uso para anticipar necesidades.

4. Automatización Predictiva

Ejecución proactiva de tareas basada en comportamientos históricos.

El Futuro del Software IA:

Transformación de la Industria

El futuro del software IA apunta hacia una convergencia donde todas las aplicaciones incorporarán agentes conversacionales como interfaz principal. Esta evolución eliminará gradualmente:

 

  • Menús de navegación complejos
  • Formularios extensos
  • Interfaces gráficas sobrecargadas
  • Curvas de aprendizaje pronunciadas

Tecnologías Emergentes

1. Agentes Multimodales

Los futuros agentes combinarán texto, voz, imágenes y video para interacciones más naturales.

2. Integración Cross-Platform

Un solo agente podrá controlar múltiples aplicaciones simultáneamente.

3. Aprendizaje Contextual

Los agentes aprenderán de patrones de uso para anticipar necesidades.

4. Automatización Predictiva

Ejecución proactiva de tareas basada en comportamientos históricos.

Sistema de E-commerce Inteligente

# Ejemplo de agente para e-commerce

 

@app.post(«/products/smart-add/»)

 

async def smart_add_product(description: str):

 

    «»»

 

    El agente IA analiza la descripción y crea automáticamente:

 

    – Categorización inteligente

 

    – Precios sugeridos basados en mercado

 

    – Tags SEO optimizados

 

    – Descripciones mejoradas

 

    «»»

 

    # Lógica de IA para procesamiento inteligente

 

    pass

Gestión de Recursos Humanos

@app.post(«/hr/candidate-analysis/»)

 

async def analyze_candidate(resume_text: str):

 

    «»»

 

    Análisis automático de candidatos:

 

    – Extracción de habilidades

 

    – Matching con posiciones abiertas

 

    – Scoring automático

 

    – Recomendaciones de entrevista

 

    «»»

 

    pass

Sistema de Monitoreo de Infraestructura

@app.get(«/infrastructure/health-check/»)

 

async def intelligent_health_check():

 

    «»»

 

    Monitoreo proactivo con IA:

 

    – Detección de anomalías

 

    – Predicción de fallos

 

    – Recomendaciones de optimización

 

    – Alertas inteligentes

 

    «»»

 

    pass

Mejores Prácticas para Implementar FastAPI MCP

Seguridad y Autenticación

from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials

 

from fastapi import Depends, HTTPException

 

security = HTTPBearer()

 

async def verify_token(credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Depends(security)):

 

    «»»

 

    Implementar autenticación robusta para agentes IA

 

    «»»

 

    if not validate_ai_agent_token(credentials.credentials):

 

        raise HTTPException(status_code=401, detail=»Token inválido»)

 

    return credentials

Logging y Monitoreo

import logging

 

from fastapi.middleware.base import BaseHTTPMid

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