GML016

Descripción general

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son potentes, pero tienen dos limitaciones principales: su conocimiento se congela en el momento de su entrenamiento y no pueden interactuar con el mundo exterior para acceder a datos en tiempo real o realizar acciones como reservar reuniones o actualizar registros de clientes.

Aquí es donde interviene el Protocolo de contexto del modelo (MCP). El MCP es un estándar abierto diseñado para resolver las limitaciones de los LLM.

¿Por qué usar el MCP?

El MCP proporciona un “lenguaje” seguro y estandarizado para que los LLM se comuniquen con datos, aplicaciones y servicios externos. Actúa como un puente, lo que permite que los agentes de IA vayan más allá del conocimiento estático y se vuelvan dinámicos. Con el MCP, pueden recuperar información actual y tomar medidas, lo que los hace más precisos, útiles y automatizados.

En este lab, se proporcionan instrucciones paso a paso para instalar el Kit de desarrollo de agentes (ADK), modificar un agente existente del ADK para usar el MCP y, luego, implementar el agente actualizado para inicializar una sesión interactiva a través de la interfaz de línea de comandos.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Instalar el Kit de desarrollo de agentes (ADK) y crea un entorno virtual para tu proyecto
• Probar el sistema de agentes de moneda (el estado "anterior")
• Modificar el agente para que use un servidor de MCP
• Reiniciar el servidor de MCP y el agente para que se apliquen los cambios
• Verificar los cambios realizados en el servidor de MCP (el "después")

Configuración y requisitos

• Los labs se cronometran y no se pueden pausar. El cronómetro comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab.
• La terminal de Cloud incluida está preconfigurada con el SDK de gcloud.
• Usa la terminal para ejecutar comandos y, luego, haz clic en Revisar mi progreso para verificar tu trabajo.

Configura el entorno y, luego, instala las dependencias pertinentes

1. Ejecuta el siguiente comando en la terminal para copiar archivos de código de un bucket de Cloud Storage para este lab:

   gcloud storage cp -r gs://{{{project_0.project_id| YOUR_GCP_PROJECT_ID}}}-bucket/currency-agent .

2. Configura el entorno y crea el archivo .env en el directorio currency-agent con los siguientes comandos:

   cd currency-agent cp /home/student/keys.json . uv venv --python 3.13 source .venv/bin/activate uv sync touch .env echo "GOOGLE_CLOUD_PROJECT={{{ project_0.project_id }}}" >> .env echo "GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global" >> .env echo "GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True" >> .env echo "MODEL={{{project_0.startup_script.gemini_flash_model_id | gemini_flash_model_id}}}" >> .env

Tarea 1: Instala el Kit de desarrollo de agentes (ADK)

1. En una terminal nueva (selecciona Terminal > Nueva terminal en la barra de menú o presiona Ctrl + Mayús + '), inicia el servidor de MCP con los siguientes comandos:

   cd currency-agent uv run mcp-server/server.py

2. En una terminal nueva (selecciona Terminal > Nueva terminal en la barra de menú o presiona CTRL +MAYÚS + '), inicia el servidor de A2A (se inicia en el puerto 10000) con los siguientes comandos:

   cd currency-agent uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000

Tarea 2: Ejecuta el agente de referencia (el "antes")

1. En tu instancia de terminal inicial, inicia el agente de moneda existente con los siguientes comandos:

   adk run currency_agent

2. Interactúa con el agente con la siguiente instrucción:

   ¿Cuál es el tipo de cambio entre el USD y el EUR?

   El agente debe proporcionarte el tipo de cambio en tiempo real entre el dólar estadounidense y el euro.

3. Prueba otra instrucción:

   ¿Cuál es el tipo de cambio entre el USD y el CNY?

   El agente debe proporcionarte el tipo de cambio en tiempo real entre el dólar estadounidense y el yuan chino.

4. Interactúa con el agente con la siguiente instrucción:

   ¿Cuál es el precio del Bitcoin?

   En la respuesta, deberías poder notar que el agente solo conoce las monedas fiduciarias (es decir, no puede brindarte datos actuales sobre criptomonedas).

Tarea 3: Modifica el agente

En esta tarea, modificarás tu agente de moneda para que pueda usar el servidor del Protocolo de contexto del modelo (MCP). Piensa en ello como una forma de llamar a un "servidor de moneda" independiente (a través de la API de Coinbase disponible públicamente) para obtener tarifas a las que el agente no tiene acceso de otra manera.

1. Haz clic en el ícono del Explorador de archivos en el panel izquierdo y navega a la carpeta del proyecto currency-agent/mcp-server.

2. En el Explorador de archivos, dentro del directorio mcp-server, abre el archivo server.py, inserta el siguiente código en la línea 52 y guarda los cambios:

   @mcp.tool() def get_crypto_price(currency_pair: str = "BTC-USD") -> dict: """Obtén el precio actual de un par de criptomonedas""" # No se necesita una clave de API para este endpoint público url = f"https://api.coinbase.com/v2/prices/{currency_pair}/spot" response = httpx.get(url) return response.json()["data"]

Tarea 4: Reinicia los servidores de MCP y A2A

1. Cambia a la instancia de la terminal en la que aún se ejecuta el servidor de MCP.

2. Presiona CTRL + C para detener el servidor.

3. En la misma terminal, ejecuta el siguiente comando para reiniciar el servidor de MCP:

   uv run mcp-server/server.py

4. Cambia a la instancia de la terminal en la que aún se ejecuta el servidor A2A.

5. Presiona CTRL + C para detener el servidor.

6. En esta misma terminal, ejecuta el siguiente comando para reiniciar el agente:

   uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000

Tarea 5: Ejecuta y prueba tu agente actualizado (el "después")

1. Cambia a la instancia de la terminal en la que se había ejecutado currency_agent anteriormente.

2. Ingresa exit para finalizar la sesión original.

3. Ejecuta el siguiente comando para volver a ejecutar y probar tu agente:

   adk run --save_session currency_agent Nota: Puedes ignorar las advertencias relacionadas con las dependencias de la versión de Python.

4. Intenta emitir la siguiente instrucción para interactuar con el agente:

   Usa la herramienta get_crypto_price para obtener el precio actual de Bitcoin.

Ahora el agente tiene acceso a la herramienta get_crypto_price (a través del MCP), lo que le permite responder preguntas sobre más que solo monedas fiduciarias.

5. Ingresa exit y, luego, 1 cuando se te solicite un ID de sesión.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Modificar un agente del ADK para usar el MCP

¡Felicitaciones!

Implementaste correctamente un agente de ADK y lo modificaste para que use el servidor del Protocolo de contexto del modelo (MCP).

Última actualización del manual: 21 de enero de 2026

Prueba más reciente del lab: 21 de enero de 2026

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