Mejorando Claude Desktop con un Servidor de Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para Perspectivas Financieras en Tiempo Real
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como Claude a menudo enfrentan limitaciones para acceder a datos en tiempo real. Para superar esto, se puede implementar un servidor de Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para cerrar esta brecha, proporcionando a los LLMs información actualizada. Este tutorial detalla la construcción de un servidor MCP, permitiendo a Claude Desktop recuperar el sentimiento de noticias bursátiles, los principales ganadores y perdedores diarios a través de la API de AlphaVantage, mejorando así sus capacidades analíticas.
Configurando el Entorno de Desarrollo
El paso inicial implica configurar el entorno de desarrollo. El administrador de paquetes uv se empleará para este propósito.
Para macOS o Linux:
Abra su terminal y ejecute el siguiente comando:
(Aquí irían las instrucciones de instalación de uv, que no están en el texto original, por lo que no se incluyen)
Implementación del Servidor MCP
Una vez que el entorno de desarrollo esté configurado, el siguiente paso es implementar el servidor MCP. Esto implica escribir código que escuche las solicitudes de Claude Desktop, consulte la API de AlphaVantage y formatee la respuesta para que Claude pueda entenderla.
El servidor MCP actuará como un intermediario entre Claude y la API de AlphaVantage. Claude enviará una solicitud al servidor MCP solicitando información específica, como el sentimiento de las noticias sobre una acción en particular. El servidor MCP, a su vez, consultará la API de AlphaVantage para obtener estos datos. Una vez que el servidor MCP recibe los datos de AlphaVantage, los formatea en un formato que Claude pueda entender fácilmente y luego devuelve la información a Claude.
La elección del lenguaje de programación para implementar el servidor MCP es crucial. Python, con su rica colección de bibliotecas para la gestión de APIs y procesamiento de datos, es una opción popular. Frameworks como Flask o FastAPI facilitan la creación de APIs RESTful robustas y escalables.
La implementación detallada implica los siguientes pasos:
Definir los Endpoints de la API: Se definen los endpoints que Claude Desktop utilizará para solicitar información. Por ejemplo, un endpoint podría ser
/stock_sentimentque recibe el símbolo de una acción como parámetro y devuelve el sentimiento de las noticias relacionadas con esa acción. Otro endpoint podría ser/top_gainersque devuelve una lista de las acciones con mayores ganancias diarias.Interactuar con la API de AlphaVantage: Se utiliza una biblioteca como
requestsen Python para realizar solicitudes a la API de AlphaVantage. Es crucial manejar las claves API de forma segura, preferiblemente utilizando variables de entorno en lugar de codificarlas directamente en el código. También se deben implementar mecanismos para manejar errores y límites de velocidad de la API.Formatear la Respuesta: La API de AlphaVantage devuelve los datos en formato JSON. El servidor MCP debe transformar estos datos en un formato más comprensible para Claude. Esto podría implicar simplificar los datos, resumirlos o traducirlos a lenguaje natural. La clave es presentar la información de forma concisa y relevante para las necesidades de Claude.
Manejo de Errores: Es esencial implementar un manejo robusto de errores. Esto incluye manejar errores de red, errores de la API de AlphaVantage (como claves API inválidas o límites de velocidad excedidos), y errores en el procesamiento de datos. El servidor MCP debe devolver mensajes de error informativos a Claude en caso de que algo salga mal.
Autenticación y Autorización (Opcional): Si se requiere mayor seguridad, se pueden implementar mecanismos de autenticación y autorización para restringir el acceso al servidor MCP. Esto podría implicar el uso de claves API, OAuth 2.0, o cualquier otro método de autenticación estándar.
Recuperando el Sentimiento de Noticias Bursátiles
Este es un ejemplo de cómo se podría implementar el endpoint /stock_sentiment.