Convierte tus diseños directamente en código utilizando el servidor MCP en el Modo Dev de @figma en @code - ¡ahora disponible en beta abierta!

Anthropic acaba de lanzar un curso gratuito sobre cómo construir aplicaciones de IA con MCP. Aprende a conectar agentes de IA a fuentes de datos externas como GitHub, Google Docs, archivos locales usando MCP. 100% gratis.

Ejecutar mlx-lm localmente con MCP utilizando los tiny-agents de @huggingface es en realidad bastante fácil y funciona bastante bien. Una demostración ejecutando Qwen3 4B con un cliente MCP para el sistema de archivos local:

Con MCP, puedes conectar tu agente a todo un ecosistema de herramientas, pero ¿cómo puedes asegurarte de que tu agente orqueste esas herramientas de manera confiable? Las reglas de herramientas en Letta te permiten especificar restricciones en la llamada de herramientas de tu agente, para que puedas equilibrar autonomía y control.

Lleva tus aplicaciones de Apple al ecosistema de agentes. @mattt de @loopworkai demuestra iMCP, una aplicación nativa de macOS que conecta servicios como Mensajes y Contactos a agentes MCP utilizando el SDK de MCP de Swift—sí, incluso para recordatorios de cumpleaños impulsados por IA.

La IA acaba de aparecer en tu flujo de pago. Nuestro propio @cmatheson lo construyó con Next.js y WorkOS @AuthKit—mostrando lo fácil que es integrar MCP en una aplicación real con pago por IA y autenticación moderna.

Acabamos de lanzar algo en lo que hemos estado trabajando: MonetizedMCP () — una extensión de código abierto de MCP que trae pagos programáticos nativos a cualquier servidor MCP • Agnóstico a los métodos de pago • No cambia la especificación de MCP • Diseñado para que desarrolladores y agentes monetizen sin problemas Si estás explorando pagos o construyendo con MCP, me encantaría conocer tu opinión Aquí tienes una demostración de cómo funciona:

MorphIS está diseñado para la extensibilidad. Desde herramientas financieras hasta controladores robóticos, los agentes pueden conectarse a sistemas del mundo real utilizando complementos impulsados por el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Cualquier servicio. Cualquier industria. Una interfaz.

¡Curso gratuito y de código abierto sobre MCP – ¡Construido con gráficos de conocimiento! He creado un curso completo sobre cómo construir un Cliente MCP y un Servidor MCP utilizando el SDK de Python. Todo estructurado a través de gráficos de conocimiento extraídos del propio repositorio. Déjame mostrarte lo que hay dentro 👇 🧵 1/

Algo mágico sucede cuando combinas MCP con UI generativa 🤩

🤖 Presentamos Motion para IA Potencia tu LLM con el nuevo Motion MCP: • Genera easings de resorte y rebote en CSS • Visualizaciones de resorte y easing • Documentación Además, Motion+ Reglas y guías de codificación de vibe para @framer, @v0 y @figma

Crea tu primer agente de IA + servidor MCP en Python. Aquí tienes todo lo que necesitas para construir tu primer agente de IA en menos de 20 minutos. Sobre el código que verás aquí: 1. Utilicé Google ADK con Gemini Flash para potenciar el agente. 2. El agente se conecta a un servidor MCP. 3. También utiliza dos herramientas personalizadas para realizar su trabajo. 4. Puedes ver todo lo que hace el agente gracias a la biblioteca Opik de @Cometml. Aquí está el video, gratis para que lo veas.

Claude Code + Gemini Pro: Dos codificadores de IA uniendo fuerzas. Sí, un usuario de Reddit acaba de lanzar un servidor MCP que permite que Claude Code y Gemini 2.5 Pro trabajen juntos, y los resultados son realmente de otro nivel. Claude inicia con la planificación, mientras que Gemini añade un razonamiento profundo y contexto.

¡Gracias @TaskmasterAI, otro proyecto completado! Este es un excelente MCP para trabajar en nuevos proyectos con @cursor_ai o @claude_code Enlace abajo 👇

¡Emocionado de anunciar que el servidor de inferencia local mistral-rs ahora tiene soporte completo y nativo 🔌 MCP - la interfaz emergente de agente de IA o ‘USB-C para IA’! Puedes usar sin problemas tu LLM local con cualquier MCP, alojado localmente o en la nube, con detección automática de herramientas. Solo especifica la fuente del servidor MCP, y tu LLM local puede aprovechar al máximo. Además, con mistral-rs puedes usar modelos multimodales como Gemma 3 para visión o Phi 4 para visión + audio. Todo soportado desde el primer momento con ruedas preconstruidas de PyPi o contenedores Docker. 1️⃣Todo es automático, simplemente especifica la fuente del servidor MCP y mistral-rs hará el resto y registrará todas las herramientas alojadas por el servidor. 2️⃣Transportes HTTP/WebSocket/Process 3️⃣Configuración sin cero configuración con valores predeterminados inteligentes 4️⃣Seguro con tokens de portador y encabezados personalizados Puedes construir fácilmente sistemas de razonamiento de IA locales. ¡Emocionado de ver lo que todos ustedes construyen con esto! 🔗 Enlace al código fuente abierto en la respuesta.

Construí una herramienta interna para conectar cualquier servidor MCP alojado de forma remota y probarlo contra múltiples arquitecturas de agentes para realizar evaluaciones. Simplemente pega la URL del servidor MCP y presiona conectar. La base de datos es SQLite y todos los registros de ejecución de los agentes se almacenan localmente.

He estado construyendo esto en silencio desde que me uní 🚀 Ahora en vivo: Servidor Nimble #MCP ✅ Datos web estructurados en tiempo real ✅ ¿Contenido renderizado por JS? ✅ ¿Defensas contra bots? ✅ Conéctate a #Claude, @QodoAI y más. Pruébalo → 📍 Encuéntrame en @Data_AI_Summit

¿Cansado de abrir viejos repositorios de código y sentirte como un extraño en tu propio repo? He construido un par de servidores MCP para que Claude pueda leer mi código, resumirlo y escribir notas directamente en Obsidian. Nos relajamos así.

La memoria del agente puede ser fundamentalmente simple y gratuita. Construí un servidor de memoria MCP simple pero poderoso con menos de 1000 líneas de código. 100% de código abierto. #construyendoenpúblico #memoriadeagente

No tenía nada mejor que hacer, así que convertí un día libre en un hackathon de 12 horas y construí un servidor MCP para @Core_LN en Rust. Porque, obviamente, confiar tu nodo a una IA es la máxima seguridad en Bitcoin.😃 Todavía está un poco áspero, ¡pero funciona!

¡Este repositorio es oro! Una colección de aplicaciones LLM con múltiples agentes, MCP, RAG y mucho más. La mejor manera de aprender es construyendo, y este repositorio proporciona el plano.

¡No querrá perderse los lanzamientos de MCP de Windows, OpenAI, Stripe, Docker, Zapier, Vapi, Hugging Face, Postman y más esta semana!  A continuación, resumí todo lo que necesita saber.  (Guardar para más tarde)