Ingeniería de IA y MCP
Aplicación industrial de IA: creación de servidores Model Context Protocol (MCP) en TypeScript, Spec-Driven Development para LLMs, equipos multi-agente autónomos y RAG.
Secciones temáticas3 temas
Elija una sección de especialización para pasar a los escenarios prácticos.
Model Context Protocol (MCP)
Desarrollo de servidores MCP personalizados en TypeScript para Claude y Cursor
Creación de extensiones para modelos de IA: registro de herramientas validadas por esquemas, recursos contextuales dinámicos y configuración de conexión local.
Agentes Autónomos y Gemini SDK
Salida de streaming SSE, Tool Calling y JSON estructurado con @google/genai
Integración de agentes multimodales de última generación: streaming de tokens en tiempo real, llamadas a funciones automáticas y generación estricta de JSON.
Enterprise RAG y Bases de Datos Vectoriales
Supabase pgvector, búsqueda híbrida (BM25 + Dense) y Re-ranking
Canalizaciones RAG corporativas: fragmentación semántica, indexación HNSW, reranking con Cohere y mitigación de alucinaciones.
Todos los escenarios prácticos6 flujos
Lista completa de recetas de producción desde cero hasta arquitectura avanzada.
Построение промышленного MCP-сервера (Model Context Protocol) на TypeScript: регистрация типизированных инструментов (Tools), динамических ресурсов (Resources), валидация через Zod и подключение к Claude Desktop, Cursor и Antigravity.
Построение автономного AI-ассистента на официальном Google GenAI SDK (@google/genai): двусторонний цикл Tool Calling, потоковая передача токенов через SSE в Next.js, структурированный JSON-вывод со схемами и Human-in-the-loop подтверждение действий.
Практическое руководство по подключению и оркестрации серверов Model Context Protocol (MCP) с нуля: конфигурирование Cursor IDE и Claude Desktop, архитектура транспортов (stdio vs SSE), реализация собственного легковесного MCP-клиента на TypeScript и обеспечение безопасности вызовов (Human-in-the-loop).
Полноценный production-конвейер Enterprise RAG: семантическое чанкование документов, векторный HNSW индекс в PostgreSQL, гибридный поиск с Reciprocal Rank Fusion (RRF) и финальный кросс-энкодер реранкинг.
Архитектурный конвейер построения автономных мультиагентных систем: циклические графы состояний (StateGraph), агент-исследователь, критик-редактор, циклы саморефлексии и контроль оператора (Human-in-the-loop).
Фундаментальный воркфлоу построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) с нуля: стратегии разбиения текста на фрагменты (Recursive Chunking c перекрытием), генерация плотных векторных представлений (Embeddings), расчет косинусного сходства и организация индекса HNSW.