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Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Governance MCP y conocimiento fiable

Conectar MCP es la parte fácil. Lo difícil es decidir qué fuentes son fiables, qué herramientas escriben, quién aprueba y cómo se resuelven contradicciones.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Governance MCP y conocimiento fiable».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Diseñar inventario de servidores, herramientas y permisos reales.
  • Separar conocimiento verificado de documentos obsoletos o contradictorios.
  • Definir aprobaciones humanas para tools con impacto externo.
En cristiano: governance. Es el conjunto de reglas para saber qué puede usar el agente, quién lo revisa y cómo se audita.
Terminal
registro_mcp:
  server: github-readonly
  owner: equipo-dev
  entorno: produccion
  tools:
    - list_issues: allow
    - read_pull_request: allow
    - merge_pull_request: deny
  fuentes:
    prioridad:
      - docs/versionadas
      - runbooks/aprobados
      - issues/recientes
    prohibido:
      - borradores
      - documentos_sin_fecha
  revision:
    acciones_criticas: humana
    caducidad_fuentes_dias: 90
Idea clave. MCP con conocimiento viejo puede ser peor que no tener MCP: el agente gana confianza, pero usa material incorrecto.
Cuidado. No mezcles lectura y escritura en el mismo servidor si no hace falta. Un MCP de consulta debería tener credenciales de consulta.
Comprueba que funciona. Haz una matriz de cada MCP: tools de lectura, tools de escritura, datos sensibles, fuente de verdad, caducidad y aprobador.
Guardar y reabrir el proyecto.
El objetivo de MCP no es conectar más cosas. Es conectar menos cosas, mejor elegidas y con más control.
Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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