MCP plugins en Python: 3 prompts que te harán ganar horas de curro

Mira, colega, si estás leyendo esto es porque ya sabes que los MCP (Model Context Protocol) plugins están petándolo en Python. Pero no te voy a vender la moto con teoría aburrida. Vamos al lío: cómo usar ChatGPT para que te genere plugins MPC funcionales sin perder la tarde.

¿Qué coño es un MCP plugin en Python?

Tío, es simple: un MCP plugin es un script Python que se conecta al ecosistema de modelos de lenguaje (ChatGPT, Claude, etc.) para darles superpoderes. Pueden leer archivos, llamar APIs, ejecutar código... Vamos, lo que convierte a tu IA en un asistente que realmente hace cosas.

Yo los uso para automatizar tareas de data science y despliegues. Pero ojo, no todos valen. Aquí van 3 prompts que te ahorrarán dolores de cabeza.

Prompt 1: Plugin MCP básico con lectura de CSV

Este es el pan de cada día. Un plugin que lea un CSV y lo convierta en algo que la IA pueda masticar:

"""

Prompt: Genera un plugin MCP en Python que lea archivos CSV y devuelva un resumen estadístico básico.

Debe incluir: media, mediana, desviación estándar y valores nulos por columna.

Usa pandas. El plugin debe registrarse como herramienta MCP.

"""

Ejemplo de código generado:

import pandas as pd

from mcp import Tool

class CSVStatsTool(Tool):

def __init__(self):

super().__init__(

name="csv_stats",

description="Analiza un CSV y devuelve estadísticas"

)

def execute(self, file_path: str) -> dict:

df = pd.read_csv(file_path)

stats = {

col: {

'media': df[col].mean(),

'mediana': df[col].median(),

'std': df[col].std(),

'nulos': df[col].isnull().sum()

}

for col in df.select_dtypes(include='number').columns

}

return stats

Prompt 2: Plugin MCP para llamar APIs externas

Esto es lo que realmente le da potencia a tu IA. Un plugin que llame a una API y devuelva datos en tiempo real:

"""

Prompt: Crea un plugin MCP en Python que haga peticiones GET a APIs REST.

Debe manejar errores HTTP, timeout de 10 segundos, y devolver JSON limpio.

Incluye logging básico.

"""

Output que te genera:

import requests

import logging

from mcp import Tool

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class APIFetcherTool(Tool):

def __init__(self):

super().__init__(

name="api_fetcher",

description="Obtiene datos de APIs REST"

)

def execute(self, url: str) -> dict:

try:

response = requests.get(url, timeout=10)

response.raise_for_status()

logging.info(f"API {url} responded OK")

return response.json()

except requests.exceptions.RequestException as e:

logging.error(f"API error: {str(e)}")

return {"error": str(e)}

Prompt 3: Plugin MCP que ejecuta scripts Python

Este es mi favorito. Permite que la IA ejecute código Python en tu máquina (con control, obviamente):

"""

Prompt: Desarrolla un plugin MCP que ejecute scripts Python de forma segura.

Debe:

• Aceptar código como string
• Ejecutarlo en un subproceso con timeout de 30 segundos
• Capturar stdout y stderr
• Devolver resultados como texto formateado
• NO permitir importaciones peligrosas (os, subprocess, etc.)

"""

Código resultante:

import subprocess

import ast

import sys

from mcp import Tool

BLOCKED_IMPORTS = ['os', 'subprocess', 'shutil', 'socket']

class PythonExecutorTool(Tool):

def __init__(self):

super().__init__(

name="python_executor",

description="Ejecuta código Python seguro"

)

def execute(self, code: str) -> str:

# Validar importaciones peligrosas

tree = ast.parse(code)

for node in ast.walk(tree):

if isinstance(node, ast.Import):

for alias in node.names:

if alias.name in BLOCKED_IMPORTS:

return f"Error: Importación '{alias.name}' no permitida"

try:

result = subprocess.run(

[sys.executable, '-c', code],

capture_output=True,

text=True,

timeout=30

)

output = result.stdout if result.stdout else result.stderr

return output.strip()

except subprocess.TimeoutExpired:

return "Error: Timeout de 30 segundos excedido"

Consejo de colega

Tío, no te compliques. Estos prompts te dan plugins funcionales en segundos. Lo importante es que los pruebes con datos reales. Yo los uso para:

• Automatizar informes semanales de ventas

• Llamar a APIs de clima para predicciones

• Depurar scripts de producción sin tocar el servidor

Y tú, ¿qué prompts usas para generar tus plugins MCP en Python?