MCP y Python: 4 prompts para crear plugins funcionales en 5 minutos

Mira, colega, llevo semanas trasteando con MCP (Model Context Protocol) y Python, y te digo una cosa: si no estás usando prompts bien afilados para generar tus plugins, estás perdiendo el tiempo. La IA generativa te puede ahorrar horas de boilerplate, pero solo si sabes pedírselo. Aquí van 4 prompts que uso yo mismo para no tener que escribir código repetitivo.

Prompt 1: Estructura base de un plugin MCP en Python

Este prompt te saca el esqueleto completo de un plugin MCP con Python. Cópialo y pégaselo a ChatGPT o Claude:

Eres un experto en MCP (Model Context Protocol) y Python. Genera la estructura completa de un plugin MCP funcional que:

• Use Python 3.10+
• Implemente el protocolo MCP v1.0
• Tenga un endpoint /health y /predict
• Use Pydantic para validación de datos
• Incluya logging básico
• Sea ejecutable con uvicorn

Incluye el archivo requirements.txt, el main.py y un ejemplo de configuración .env

Con esto, en 10 segundos tienes el 80% del trabajo hecho. Luego solo ajustas la lógica de negocio.

Prompt 2: Plugin MCP con autenticación JWT

Para cuando necesitas seguridad, este prompt te ahorra buscar documentación:

Genera un plugin MCP en Python con:

• Autenticación mediante JWT (Bearer token)
• Middleware que valide tokens en cada request
• Endpoints protegidos: /analyze, /transform, /export
• Manejo de errores con códigos HTTP específicos
• Tests unitarios básicos con pytest

Usa python-jose para JWT y FastAPI como framework. Incluye el decorador @requires_auth

Esto te da un plugin listo para producción, con seguridad implementada. No más copiar código de Stack Overflow a las 2 AM.

Prompt 3: Plugin MCP con caché y rate limiting

Cuando tu plugin empiece a recibir tráfico, necesitas esto:

Crea un plugin MCP en Python que incluya:

• Sistema de caché con Redis (opcional, con fallback a memoria)
• Rate limiting de 100 requests/minuto por IP
• Almacenamiento de resultados en caché por 5 minutos
• Headers de respuesta con información de caché (X-Cache-Hit, X-RateLimit-Remaining)
• Configuración mediante variables de entorno

Usa aiocache para caché y slowapi para rate limiting. Incluye un middleware personalizado.

Este prompt te da un plugin que no se cae aunque lo golpees con miles de requests. Lo he probado.

Prompt 4: Plugin MCP con soporte para múltiples modelos de IA

Para cuando quieres que tu plugin sea agnóstico del modelo:

Desarrolla un plugin MCP en Python que pueda conectar con:

• OpenAI GPT-4
• Anthropic Claude 3
• Llama 3 local (vía Ollama)
• Google Gemini

Implementa:

• Patrón Factory para seleccionar el provider
• Interfaz unificada para todos los modelos
• Timeout configurable por provider
• Logging de tokens consumidos por provider
• Fallback automático si un provider falla

Incluye un archivo de configuración YAML para los providers.

Con esto, tu plugin puede cambiar de modelo sin tocar una línea de código. Solo cambias el YAML y listo.

Mi consejo

La clave está en ser específico con los prompts. No pidas "un plugin MCP" así sin más. Dile a la IA qué versión de Python, qué librerías, qué endpoints, qué seguridad. Cuanto más detalle, menos tendrás que corregir después.

Y tú, ¿qué prompts usas para generar tus plugins MCP con Python? Cuéntame en los comentarios, que siempre aprendo algo nuevo.