Para desarrolladores de clientes

Claro, aquí está la traducción al español del contenido proporcionado, respetando tus requisitos:

Comienza a construir tu propio cliente que pueda integrarse con todos los servidores MCP.

En este tutorial, aprenderás cómo construir un cliente chatbot impulsado por LLM que se conecta a servidores MCP. Es útil haber revisado el inicio rápido del servidor que te guía a través de los conceptos básicos para construir tu primer servidor.

Python

Puedes encontrar el código completo para este tutorial aquí.

Requisitos del sistema

Antes de comenzar, asegúrate de que tu sistema cumpla con estos requisitos:

Computadora Mac o Windows

Última versión de Python instalada

Última versión de uv instalada

Configurando tu entorno

Primero, crea un nuevo proyecto de Python con uv:

Configurando tu clave API

Necesitarás una clave API de Anthropic desde la Consola de Anthropic.

Crea un archivo .env para guardarla:

Agrega tu clave al archivo .env:

Agrega .env a tu .gitignore:

¡Asegúrate de mantener tu ANTHROPIC_API_KEY segura!

Creando el Cliente

Estructura Básica del Cliente

Primero, configuremos nuestras importaciones y creemos la clase básica del cliente:

Gestión de la Conexión al Servidor

A continuación, implementaremos el método para conectarnos a un servidor MCP:

Lógica de Procesamiento de Consultas

Ahora agreguemos la funcionalidad central para procesar consultas y manejar llamadas a herramientas:

Interfaz de Chat Interactiva

Ahora agregaremos el bucle de chat y la funcionalidad de limpieza:

Punto de Entrada Principal

Finalmente, agregaremos la lógica de ejecución principal:

Puedes encontrar el archivo completo client.py aquí.

Componentes Clave Explicados

1. Inicialización del Cliente

La clase MCPClient se inicializa con la gestión de sesiones y clientes API

Utiliza AsyncExitStack para una gestión adecuada de los recursos

Configura el cliente Anthropic para las interacciones de Claude

2. Conexión al Servidor

Admite servidores Python y Node.js

Valida el tipo de script del servidor

Configura los canales de comunicación adecuados

Inicializa la sesión y enumera las herramientas disponibles

3. Procesamiento de Consultas

Mantiene el contexto de la conversación

Maneja las respuestas de Claude y las llamadas a herramientas

Gestiona el flujo de mensajes entre Claude y las herramientas

Combina los resultados en una respuesta coherente

4. Interfaz Interactiva

Proporciona una interfaz de línea de comandos simple

Maneja la entrada del usuario y muestra las respuestas

Incluye manejo básico de errores

Permite una salida elegante

5. Gestión de Recursos

Limpieza adecuada de los recursos

Manejo de errores para problemas de conexión

Procedimientos de apagado elegantes

Puntos Comunes de Personalización

Manejo de Herramientas

Modifica process_query() para manejar tipos de herramientas específicos

Agrega manejo de errores personalizado para las llamadas a herramientas

Implementa el formato de respuesta específico de la herramienta

Procesamiento de Respuestas

Personaliza cómo se formatean los resultados de las herramientas

Agrega filtrado o transformación de respuestas

Implementa el registro personalizado

Interfaz de Usuario

Agrega una GUI o interfaz web

Implementa una salida de consola enriquecida

Agrega historial de comandos o autocompletado

Ejecutando el Cliente

Para ejecutar tu cliente con cualquier servidor MCP:

Si continúas con el tutorial del clima desde el inicio rápido del servidor, tu comando podría verse así: python client.py .../weather/src/weather/server.py

El cliente:

Se conectará al servidor especificado

Enumerará las herramientas disponibles

Iniciará una sesión de chat interactiva donde puedes:

Ingresar consultas

Ver las ejecuciones de herramientas

Obtener respuestas de Claude

Aquí hay un ejemplo de cómo debería verse si está conectado al servidor meteorológico desde el inicio rápido del servidor:

Cómo Funciona

Cuando envías una consulta:

El cliente obtiene la lista de herramientas disponibles del servidor

Tu consulta se envía a Claude junto con las descripciones de las herramientas

Claude decide qué herramientas (si las hay) usar

El cliente ejecuta cualquier llamada de herramienta solicitada a través del servidor

Los resultados se envían de vuelta a Claude

Claude proporciona una respuesta en lenguaje natural

La respuesta se te muestra

Mejores prácticas

Manejo de Errores

Siempre envuelve las llamadas a herramientas en bloques try-catch

Proporciona mensajes de error significativos

Maneja elegantemente los problemas de conexión

Gestión de Recursos

Utiliza AsyncExitStack para una limpieza adecuada

Cierra las conexiones cuando termines

Maneja las desconexiones del servidor

Seguridad

Almacena las claves API de forma segura en .env

Valida las respuestas del servidor

Sé cauteloso con los permisos de las herramientas

Solución de problemas

Problemas con la ruta del servidor

Verifica que la ruta a tu script del servidor sea correcta

Utiliza la ruta absoluta si la ruta relativa no funciona

Para los usuarios de Windows, asegúrate de usar barras diagonales (/) o barras diagonales invertidas escapadas (\) en la ruta

Verifica que el archivo del servidor tenga la extensión correcta (.py para Python o .js para Node.js)

Ejemplo de uso correcto de la ruta:

Tiempo de respuesta

La primera respuesta puede tardar hasta 30 segundos en regresar

Esto es normal y sucede mientras:

El servidor se inicializa

Claude procesa la consulta

Se están ejecutando las herramientas

Las respuestas posteriores suelen ser más rápidas

No interrumpas el proceso durante este período de espera inicial

Mensajes de error comunes

Si ves:

FileNotFoundError: Verifica la ruta de tu servidor

Connection refused: Asegúrate de que el servidor esté en ejecución y la ruta sea correcta

Tool execution failed: Verifica que las variables de entorno requeridas de la herramienta estén configuradas

Timeout error: Considera aumentar el tiempo de espera en la configuración de tu cliente

Comienza a construir tu propio cliente que pueda integrarse con todos los servidores MCP.#

Python#

Requisitos del sistema#

Configurando tu entorno#

Configurando tu clave API#

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Punto de Entrada Principal#

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1. Inicialización del Cliente#

2. Conexión al Servidor#

3. Procesamiento de Consultas#

4. Interfaz Interactiva#

5. Gestión de Recursos#

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Ejecutando el Cliente#

Cómo Funciona#

Mejores prácticas#

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Problemas con la ruta del servidor#

Tiempo de respuesta#

Mensajes de error comunes#