MCP en Python: 5 prompts para crear plugins con IA que funcionan de verdad

Mira colega, llevo un tiempo dándole vueltas al tema de los Model Context Protocols (MCP) con Python, y te digo una cosa: si no estás usando prompts bien estructurados para generar plugins, vas a perder horas depurando código basura. Te ahorro el tostón teórico y voy directo a lo que funciona.

¿Qué coño es MCP y por qué te importa?

El MCP (Model Context Protocol) es básicamente el pegamento entre tus modelos de IA y el código Python. Piensa en ello como un API que le dice a ChatGPT o Claude cómo interactuar con tu entorno de desarrollo. Los plugins MCP son pequeños módulos que extienden esa capacidad. Y con los prompts adecuados, te ahorras escribir boilerplate manualmente.

Los 5 prompts que necesitas para plugins MCP

1. Generar estructura base de un plugin MCP

Actúa como experto en MCP Python. Genera la estructura completa de un plugin MCP funcional que incluya:

• Clase principal con herencia de BasePlugin
• Métodos: on_load, on_unload, execute_action
• Soporte para argumentos tipados con Pydantic
• Logging básico con logging.getLogger
• Manejo de errores con try/except específicos
• Un ejemplo de acción simple (sumar dos números)

El código debe ser Python 3.10+, usar typing, dataclasses y seguir PEP 8. Incluye comentarios explicativos en español.

2. Plugin MCP con autenticación JWT

Eres un desarrollador Python senior. Necesito un plugin MCP que implemente:

• Middleware de autenticación mediante JWT
• Decorador @require_auth para acciones protegidas
• Verificación de tokens en el método on_request
• Almacenamiento de sesiones en memoria (dict)
• Acción pública y acción protegida de ejemplo

Usa PyJWT, datetime, functools. El código debe ser seguro contra inyección y tener validación de tipos con mypy.

3. Plugin MCP para scraping web con caché

Genera un plugin MCP en Python que realice scraping web con las siguientes características:

• Uso de requests + BeautifulSoup con timeout configurable
• Sistema de caché en disco con TTL (usar pickle + hashlib)
• Límite de peticiones por minuto (rate limiting)
• Acciones: extraer_texto(url), extraer_enlaces(url), extraer_imagenes(url)
• Manejo de errores HTTP con retry (max 3 intentos)
• Logging estructurado con colores (usar colorlog)

Incluye configuración por variables de entorno. Código limpio, tipo producción.

4. Plugin MCP con base de datos SQLite

Crea un plugin MCP para gestión de base de datos SQLite que incluya:

• Conexión con contexto (with statement)
• Migraciones automáticas al cargar el plugin
• CRUD completo para una entidad "Usuario" (id, nombre, email, activo)
• Prevención de SQL injection (parametrización)
• Acciones: crear_usuario, listar_usuarios, actualizar_usuario, eliminar_usuario
• Validación con Pydantic antes de insertar

Usa sqlite3, pydantic, y tipado estricto. El código debe ser thread-safe.

5. Plugin MCP para procesamiento de imágenes

Desarrolla un plugin MCP en Python para procesamiento básico de imágenes:

• Usar Pillow (PIL) como dependencia
• Acciones: redimensionar(imagen, ancho, alto), convertir_formato(imagen, formato), aplicar_filtro(imagen, tipo_filtro)
• Soporte para formatos: JPEG, PNG, WEBP
• Validación de tamaño máximo de archivo (10MB)
• Compresión automática con calidad ajustable
• Almacenamiento temporal en /tmp con limpieza automática

Incluye manejo de excepciones para archivos corruptos. Código modular con funciones helper separadas.

Cómo usar estos prompts

Tío, no copies y pegues a lo loco. Cada prompt está diseñado para un contexto específico. Si necesitas un plugin para producción, usa el de JWT. Si es para un prototipo rápido, el de scraping te vale. La clave está en ajustar los parámetros después de la primera generación.

Mi recomendación personal

Empieza con el prompt #1. Es la base de todo. Una vez tengas la estructura, modifica el código generado para adaptarlo a tu caso. No esperes magia: la IA te da el 80% del trabajo, pero el 20% restante (debugging, optimización, testing) es tuyo.

Y tú, colega, ¿qué prompt usas para generar tus plugins MCP con Python?