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Documentación técnica de MCP

Bienvenido a la documentación técnica de MCP: una guía práctica para conectar datos públicos abiertos a modelos de IA usando el Model Context Protocol (MCP).

Este manual proporciona las especificaciones de arquitectura, los patrones de código y las plantillas de configuración necesarias para construir plugins, ejecutar el servidor y desplegar herramientas de datos.

Todo lo que hay aquí se mide contra dos objetivos: precisión (respuestas calculadas a partir de datos oficiales, no recordadas del entrenamiento) y trazabilidad (cada respuesta enlaza de vuelta a su fuente). El contexto del proyecto explica ambos y por qué importan para los datos públicos.

¿Buscas contexto no técnico o la estrategia del proyecto? Consulta la Field Guide to Connecting AI to Public Information (guía de campo para conectar la IA a la información pública). Cubre lecciones de nuestros pilotos de Brasil y Uruguay, orientación para trabajar con expertos de dominio y feedback de usuarios reales. El enlace a la Field Guide se compartirá pronto.

Para más información, visita la página oficial del proyecto "Traceable AI Answers for Public Data" en el sitio web de la Open Knowledge Foundation (OKFN).

Qué hay en la caja

  • Un servidor MCP que convierte datasets abiertos (archivos CSV, bases de datos) en herramientas que una IA puede llamar.
  • Un chat gateway, un chat web simple que conecta cualquier LLM compatible con OpenAI al servidor MCP y muestra tablas, gráficos y enlaces a las fuentes directamente desde los datos, sin pasarlos por la IA.
  • Plugins acotados a un dominio de datos específico (el balance energético de Uruguay, Brasil, y el tuyo después) que describen datasets y las preguntas que pueden responder.

Adónde ir ahora

Etapa temprana

Toda la plataforma está en una fase temprana de investigación. Se esperan cambios incompatibles, y también que esta documentación cambie bajo tus pies.