by atareao
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May 28, 2026
<p>¡Episodio 800 de Atareao con Linux! Parece que fue ayer cuando empecé a grabar las primeras entregas compartiendo mis andanzas en el mundo de los servidores y el código abierto, y mirad hasta dónde hemos llegado. Muchísimas gracias de todo corazón por acompañarme en este viaje, por cada comentario, por cada descarga y por estar siempre ahí al otro lado del auricular trasteando y cacharreando conmigo.</p><p>Para conmemorar este número tan redondo, hoy vamos a seguir explorando el apasionante mundo del Model Context Protocol (MCP), esa tecnología que está revolucionando la forma en la que interactuamos con la Inteligencia Artificial de forma local. Si en el episodio anterior nos centramos en una herramienta pasiva para consultar la previsión del tiempo, hoy vamos a dar un paso de gigante hacia la acción. Te voy a explicar en detalle cómo he diseñado e implementado un servidor MCP ToDo que dota a tu IA local de una memoria persistente a largo plazo. Sí, has escuchado bien: ¡vamos a curar de una vez por todas la amnesia de los modelos de lenguaje!</p><h3>Mi propuesta: Un gestor de tareas local programado en Rust</h3><p>Para atajar este problema, me puse manos a la obra y programé un servidor MCP específico para la gestión de tareas utilizando Rust.</p><h3>Poniéndolo a prueba en vivo y en directo</h3><p>Durante el episodio de hoy te cuento exactamente cómo tengo desplegada esta solución en mi servidor doméstico.</p><h3>Optimización de tokens: El arte de no saturar a la IA</h3><p>Un detalle técnico fundamental que abordo en este episodio es el control y optimización del contexto.</p><h3>Capítulos del episodio:</h3><ul> <li><strong>00:00:00</strong> Intro: El hito del episodio 800 y el problema de la memoria en las IA</li> <li><strong>00:00:32</strong> El consumo de tokens y los límites de la ventana de contexto</li> <li><strong>00:01:22</strong> Herramientas externas para dotar de memoria a los modelos de lenguaje</li> <li><strong>00:03:26</strong> Solucionando la "amnesia" de la IA con una base de datos local</li> <li><strong>00:04:44</strong> Implementación técnica: Un servidor MCP rápido en Rust con Podman y Docker</li> <li><strong>00:06:14</strong> Cómo configurar la integración del MCP ToDo en OpenWeb UI paso a paso</li> <li><strong>00:08:29</strong> Demostración en vivo: Listar, añadir y consultar tareas pendientes</li> <li><strong>00:09:56</strong> El reto del lenguaje natural, el formato de fechas y los logs internos</li> <li><strong>00:12:05</strong> Gestión avanzada: Marcar tareas completadas y asignar etiquetas</li> <li><strong>00:14:52</strong> ¿Cómo funciona bajo el capó? Operaciones CRUD y base de datos relacional</li> <li><strong>00:16:42</strong> Por qué elegí SQLite frente a JSON (búsquedas rápidas con FTS5)</li> <li><strong>00:18:22</strong> El truco para evitar que tu IA colapse: Paginación y control de tokens</li> <li><strong>00:20:20</strong> Seguridad de archivos: El rol del MCP como intermediario seguro</li> <li><strong>00:22:16</strong> El siguiente nivel: De la consulta pasiva de información a la escritura activa</li> <li><strong>00:23:21</strong> El puente definitivo hacia las bases de datos vectoriales y RAG</li> <li><strong>00:23:58</strong> Próximo Workshop presencial sobre IA local en Linux Center (Slimbook)</li> <li><strong>00:24:52</strong> Código abierto en GitHub, infografías de Atareao y avance del próximo episodio</li> <li><strong>00:25:54</strong> Despedida, comunidad y la red de podcasts de Sospechosos Habituales</li></ul><br><p>Más información y enlaces en las <a href="https://atareao.es/podcast/800" target="_blank" rel="noopener noreferer">notas del episodio</a></p><ul><li>🌐 Aquí lo puedes encontrar todo 👉 <a href="https://atareao.es" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://atareao.es</a></li><li>✈️ Telegram (el grupo) 👉 <a href="https://t.me/atareao_con_linux" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://t.me/atareao_con_linux</a></li><li>✈️ Telegram (el canal) 👉 <a href="https://t.me/canal_atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://t.me/canal_atareao</a></li><li>🦣 Mastodon 👉 <a href="https://mastodon.social/@atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://mastodon.social/@atareao</a></li><li>🐦 Twitter 👉 <a href="https://twitter.com/atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://twitter.com/atareao</a></li><li>🐙 GitHub 👉 <a href="https://github.com/atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://github.com/atareao</a></li></ul><br>
May 25, 2026
<p>En el episodio anterior te estuve hablando de tres pilares fundamentales que cambian por completo las reglas del juego cuando queremos ir un paso más allá de los modelos de lenguaje convencionales: el RAG (la memoria), las habilidades y las herramientas. Hoy no nos vamos a quedar en las nubes de la teoría. Hoy nos arremangamos y vamos directos al turrón con un ejemplo totalmente práctico, porque al final lo que queremos es ver cómo se hace, cómo se lleva a cabo en nuestro propio servidor y cómo podemos empezar a sacarle partido a estas tecnologías desde ya.</p><p>¿Por qué Rust es el rey del cacharreo con MCPs?</p><p>Si buscas tutoriales en la red, verás que la inmensa mayoría de servidores MCP se desarrollan en Python. No me malinterpretes, Python es fantástico para escribir código rápido, pero en el mundo de los microservicios autohospedados y los contenedores tiene ciertos inconvenientes difíciles de ignorar. Python tarda más en arrancar y consume una cantidad considerable de memoria RAM por el simple hecho de existir.</p><p>Por este motivo decidí programar todos mis MCPs utilizando Rust. Rust nos compila un binario nativo, limpio y directo. No hay intérpretes pesados de por medio. La latencia de respuesta es prácticamente cero, el consumo de memoria es insignificante y se ejecuta a una velocidad de vértigo. Además, gracias a editores modernos equipados con IA como OpenCode, una vez que logras pulir y estructurar tu primer MCP en Rust (por ejemplo, el del tiempo), crear el siguiente es sencillísimo. Solo tienes que proporcionarle a tu herramienta de código la estructura de tu primer desarrollo y pedirle que adapte esa misma lógica para conectar cualquier otra API o base de datos que necesites. ¡Es una delicia ver cómo escala el sistema!</p><p>Bajo el capó: APIs públicas, Docker y Quadlets</p><p>Para hacer realidad este MCP meteorológico, he combinado el poder de dos APIs públicas muy conocidas:</p><ul><li><strong>Nominatim (OpenStreetMap):</strong> Como las APIs del tiempo necesitan coordenadas geográficas (latitud y longitud), Nominatim se encarga de traducir textos legibles como "Valencia" o "Tokio" en datos numéricos de localización.</li><li><strong>Open-Meteo:</strong> Recibe las coordenadas enviadas por el MCP y devuelve la previsión meteorológica actual, horaria o diaria sin necesidad de usar claves de API complejas ni registros restrictivos.</li></ul><p>Todo este flujo de datos se empaqueta de forma elegante en un contenedor de Docker y se gestiona mediante un Quadlet de Podman para garantizar que se inicie de forma nativa e integrada con el sistema operativo de nuestro servidor.</p><p>Y más adelante nos sumergiremos en el fascinante universo del RAG local.</p><p><br></p><p>Capítulos del episodio:</p><ul><li><strong>00:00:00</strong> Introducción y repaso del episodio anterior</li><li><strong>00:00:43</strong> El problema de los modelos estáticos de IA</li><li><strong>00:01:29</strong> El ejemplo práctico: Preguntando el tiempo</li><li><strong>00:03:20</strong> Ahorro extremo de tokens con MCP</li><li><strong>00:04:49</strong> Taller de IA agéntica y automatización con Slimbook</li><li><strong>00:06:22</strong> Cacharreando con DeepSeek V4 Flash en OpenCode</li><li><strong>00:07:33</strong> ¿Qué es y cómo funciona un MCP?</li><li><strong>00:09:13</strong> Por qué desarrollo mis MCPs en Rust (y no en Python)</li><li><strong>00:11:13</strong> Limpieza de datos y gestión de errores</li><li><strong>00:12:40</strong> Cómo conectar un MCP a Open Web UI paso a paso</li><li><strong>00:14:18</strong> Probando la previsión meteorológica en vivo</li><li><strong>00:15:37</strong> El motor bajo el capó: Open-Meteo, Nominatim y Docker</li><li><strong>00:17:25</strong> Codegraph: Analizando código para ahorrar tokens</li><li><strong>00:18:22</strong> Próximo episodio: Guardar tareas persistentes con MCP To Do</li><li><strong>00:19:48</strong> Otros MCPs listos para el taller de IA</li><li><strong>00:21:22</strong> El futuro del podcast: RAG local, notas y más cacharreo</li><li><strong>00:22:50</strong> Despedida, enlaces de interés y cierre</li><p><br></p></ul><p>Más información, enlaces y notas en https://atareao.es/podcast/799🌐 Aquí lo puedes encontrar todo 👉 https://atareao.es✈️ Telegram (el grupo) 👉 https://t.me/atareao_con_linux✈️ Telegram (el canal) 👉 https://t.me/canal_atareao🦣 Mastodon 👉 https://mastodon.social/@atareao🐦 Twitter 👉 https://twitter.com/atareao🐙 GitHub 👉 https://github.com/atareao</p>
May 21, 2026
<p>Este episodio nos vamos a meter de lleno en el barro del cacharreo del bueno para hablar de algo que me tiene completamente entusiasmado y sin dormir de la emoción en los últimos días: el maravilloso e increíble mundo del <strong>futuro agéntico</strong>. Sí, sí, has oído bien. Vamos a desgranar cómo dar el salto definitivo de esos chats de Inteligencia Artificial tan aburridos en los que solo escribes una pregunta y esperas una respuesta, a tener un auténtico colaborador activo que haga tareas reales por ti en tu propia máquina.</p><p>Seguro que te ha pasado alguna vez. Estás usando un modelo de lenguaje, le pides ayuda para tu proyecto personal o para organizar tus notas de Linux, y de repente te das cuenta de que la IA se ha quedado congelada en el tiempo. Su conocimiento es completamente estático, no tiene ni la más remota idea de tus datos, de tus notas en Markdown, de tus contenedores ni de tus flujos de trabajo. Y lo peor de todo: cuando no sabe algo, en lugar de callarse, ¡se lo inventa con una tranquilidad que asusta! Básicamente, alucina. Las IAs de hoy en día, tal y como nos las venden de fábrica, están completamente aisladas del entorno, del tiempo y de tus propios procesos de trabajo. Son como un trozo de corcho flotando a la deriva en mitad del océano: muy ligeras y con potencial, pero incapaces de hacer nada útil de forma autónoma.</p><p>¿Y cuál es la solución para dejar de tener una IA "tonta" y aislada? No se trata de una única tecnología mágica, sino de combinar con cabeza tres piezas fundamentales que le darán superpoderes a tu asistente: el <strong>RAG</strong> (la memoria), los <strong>MCP</strong> (las manos) y las <strong>Skills</strong> (los manuales de instrucciones).</p><p>Cuando consigues orquestar estas tres piezas en tu propio host local, la magia ocurre. Consigues crear un asistente de verdad, como mi querido Hermes, que es capaz de redactar los textos que necesito para este podcast, gestionar mis recordatorios y organizar mis notas de forma totalmente autónoma mientras yo me lo paso pipa programando.</p><p><strong>Capítulos del episodio:</strong></p><p><strong>00:00:00</strong> ¡Bienvenidos al futuro agéntico!<br><strong>00:01:21</strong> Lo que se viene en este episodio (y en los próximos)<br><strong>00:02:42</strong> ¿Por qué las IAs hoy en día son "tontas" e inútiles?<br><strong>00:04:36</strong> La solución: Skills, RAG y MCP explicados fácil<br><strong>00:06:14</strong> La analogía del nuevo empleado en tu empresa<br><strong>00:07:38</strong> El agente de IA como el gran director de orquesta<br><strong>00:08:21</strong> ¿Qué es el RAG? (Conocimiento en tiempo real sin fine-tuning)<br><strong>00:11:17</strong> Mi RAG propio en Rust para archivos Markdown<br><strong>00:12:39</strong> ¿Qué es el MCP? (La revolución de Anthropic)<br><strong>00:14:55</strong> Cómo usar MCP para conectar tu IA con el mundo real<br><strong>00:16:14</strong> Mis servidores MCP: SearXNG, Invidious y listas de tareas<br><strong>00:18:10</strong> Skills: Ahorro de tokens y flujos de trabajo inteligentes<br><strong>00:20:11</strong> La matriz definitiva: Memoria, Manos y Manuales<br><strong>00:22:04</strong> De un chat reactivo a un colaborador activo (Mi asistente Hermes)<br><strong>00:23:54</strong> Próximos pasos, descargas de código y despedida</p><br><p>Más información y enlaces en las <a href="https://atareao.es/podcast/798" target="_blank" rel="noopener noreferer">notas del episodio</a></p><ul><li>🌐 Aquí lo puedes encontrar todo 👉 <a href="https://atareao.es" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://atareao.es</a></li><li>✈️ Telegram (el grupo) 👉 <a href="https://t.me/atareao_con_linux" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://t.me/atareao_con_linux</a></li><li>✈️ Telegram (el canal) 👉 <a href="https://t.me/canal_atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://t.me/canal_atareao</a></li><li>🦣 Mastodon 👉 <a href="https://mastodon.social/@atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://mastodon.social/@atareao</a></li><li>🐦 Twitter 👉 <a href="https://twitter.com/atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://twitter.com/atareao</a></li><li>🐙 GitHub 👉 <a href="https://github.com/atareao" target="_blank" rel="noopener noreferer">https://github.com/atareao</a></li></ul><br>
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