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Curso de Laravel MCP
Crea servidores MCP para integrar funcionalidades dirigidas por modelos de IA en tus aplicaciones Laravel
En marcha
Próxima entrega
Si quieres añadir soporte a tus aplicaciones para que los modelos de IA (LLMs) puedan interactuar con tu aplicación, solicitando datos y realizando funcionalidades de manera remota, la mejor solución es construir un servidor basado en MCP.
Para conseguirlo de una manera sencilla y nativa, sin tener que reinventar la rueda ni programar una nueva aplicación, la mejor manera es usar Laravel MCP, una de las novedades más destacadas del framework en el ámbito de la IA.
Laravel MCP es un paquete oficial para facilitar la construcción de servidores basados en Model Context Protocol, un estándar más conocido por sus siglas MCP que permite crear un puente bidireccional para que los modelos de IA interactúen con tu aplicación.
Puedes entender a Laravel MCP como un framework dentro del framework, ofreciendo la infraestructura necesaria para definir qué recursos y acciones de tu aplicación quedan expuestos a clientes de IA externos. En otras palabras, ofrece pasarelas para que agentes externos puedan consultar tus datos y ejecutar acciones en tu sistema de forma segura y alineada con las herramientas que ya conoces en Laravel. Con esta herramienta puedes construir utilidades sorprendentes para integrar tu aplicación con numerosas herramientas de IA y automatización.
Para conseguirlo de una manera sencilla y nativa, sin tener que reinventar la rueda ni programar una nueva aplicación, la mejor manera es usar Laravel MCP, una de las novedades más destacadas del framework en el ámbito de la IA.
Laravel MCP es un paquete oficial para facilitar la construcción de servidores basados en Model Context Protocol, un estándar más conocido por sus siglas MCP que permite crear un puente bidireccional para que los modelos de IA interactúen con tu aplicación.
Puedes entender a Laravel MCP como un framework dentro del framework, ofreciendo la infraestructura necesaria para definir qué recursos y acciones de tu aplicación quedan expuestos a clientes de IA externos. En otras palabras, ofrece pasarelas para que agentes externos puedan consultar tus datos y ejecutar acciones en tu sistema de forma segura y alineada con las herramientas que ya conoces en Laravel. Con esta herramienta puedes construir utilidades sorprendentes para integrar tu aplicación con numerosas herramientas de IA y automatización.
Qué aprenderé en el Curso de Laravel MCP
Objetivos del curso
Por qué debes aprender Servidores MCP en aplicaciones Laravel
Qué tengo que saber
Para hacer este curso hace falta tener conocimientos del framework PHP Laravel. Se requiere estar familiarizado con el funcionamiento de rutas, controladores, Eloquent ORM, validación de datos (Form Requests) y conceptos básicos de autenticación con Laravel Sanctum.
Clases y contenidos
MCP y arquitectura del protocolo en Laravel
Concepto de Model Context Protocol (MCP) y diferencia respecto a APIs tradicionales y herramientas de desarrollo local.
El Model Context Protocol estandariza la comunicación entre la inteligencia artificial y tus sistemas externos, funcionando como un USB-C para la IA. Facilita integraciones reutilizables mediante servidores, clientes y primitivas como herramientas y recursos. Aunque potencia asistentes y automatizaciones empresariales, requiere una arquitectura sólida de seguridad, control de permisos y supervisión constante para evitar riesgos operativos.
Que es Laravel MCP, el paquete oficial de Laravel para implementar servidores de MCP. Qué ventajas te ofrece, cuáles son los componentes básicos que podemos crear en un servidor de MCP: tools, resources y prompts y algunos otros detalles interesantes que necesitamos aclarar antes de ponernos a ver código.
En este vídeo vamos a ver en funcionamiento utilidades del MCP que vamos a desarrollar durante el curso. Es una demo de cómo está funcionando en producción el MCP que vamos a construir durante este curso. Mediante este MCP podemos conectar un software de ERP para la facturación y gestión empresarial a una aplicación agéntica, de modo que podamos pedirle al modelo que nos entregue datos y realice acciones por nosotros en nuestro programa de gestión. Veremos varias tools en funcionamiento, junto con recursos y prompts.
Instalamos el package oficial Laravel MCP y creamos un nuevo servidor de MCP. Luego lo registramos en el nuevo archivo de rutas para MCP.
Vamos a ver cómo crear una tool sencilla, que nos devuelva un texto que se genera a partir de una consulta con la base de datos.
Vamos a aumentar las funcionalidades que nos ofrecen las tools. Veremos cómo devolver datos estructurados al modelo y cómo solventar pequeños problemas que nos podemos encontrar al abrir el MCP en el inspector.
En este vídeo aprenderemos a definir el schema que tienen los datos que nosotros vamos a enviar al LLM cuando active una tool.
La manera más directa de poner en marcha el servidor MCP y sus funcionalidades, para poder examinar el funcionamiento y debuggear es utilizar el MCP Inspector, que nos permite abrir servidores de MCP y ejecutar sus distintas utilidades.
Vamos a aumentar las funcionalidades que nos ofrecen las tools. Veremos cómo devolver datos estructurados al modelo y cómo solventar pequeños problemas que nos podemos encontrar al abrir el MCP en el inspector.
En este vídeo aprenderemos a definir el schema que tienen los datos que nosotros vamos a enviar al LLM cuando active una tool.
Creación de plantillas de interacción predefinidas para guiar a la IA en flujos de trabajo específicos.
Aplicación de middleware de autenticación y consumo mediante Tokens Bearer.
Restricción del contexto del usuario autenticado (auth()->user()) y aplicación de Policies para prevenir accesos no autorizados a datos de otros inquilinos
Limitación del alcance de las acciones de la IA (ejemplo: permisos de solo lectura vs. escritura) usando Abilities/Scopes de Sanctum.
Configuración del archivo de ajustes de Claude Desktop para consumir el servidor local MCP de Laravel.
Consideraciones de rendimiento, registro de auditoría (Audit Logs) de las acciones ejecutadas por la IA y manejo seguro de excepciones.
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