Tag: Python

Últimamente estoy siguiendo de cerca todo lo que rodea al protocolo MCP (Model Context Protocol), y hace poco me encontré con un proyecto que tiene bastante sentido: MCPHero.

La realidad es que aunque MCP está pegando fuerte, muchas librerías de IA “tradicionales” como openai o google-genai siguen sin soporte nativo para MCP. Solo soportan tool/function calls. MCPHero viene a solucionar precisamente esto: hacer de puente entre servidores MCP y estas librerías.

Lately I’ve been closely following everything around the MCP protocol (Model Context Protocol), and recently I found a project that makes a lot of sense: MCPHero.

The reality is that although MCP is taking off, many “traditional” AI libraries like openai or google-genai still don’t have native MCP support. They only support tool/function calls. MCPHero comes to solve exactly this: make a bridge between MCP servers and these libraries.

What is MCPHero?

MCPHero is a Python library that lets you use MCP servers as tools/functions in native AI libraries. Basically, it lets you connect to any MCP server and use its tools as if they were native OpenAI or Google Gemini tools.

Mozilla AI vuelve a sorprender: agentes de IA que funcionan con solo abrir un HTML

Hace unos días me topé con un proyecto de Mozilla AI que me ha llamado muchísimo la atención: WebAssembly Agents. Y es que después de 30 años viendo cómo la industria se complica la vida con dependencias, instalaciones y configuraciones, ver algo que funciona con solo “abrir un HTML” me ha hecho sonreír.

El problema que resuelve (y que todos conocemos)

¿Cuántas veces habéis intentado probar un proyecto de IA y os habéis encontrado con esto?

Mozilla AI surprises again: AI agents that work just by opening an HTML

A few days ago I came across a Mozilla AI project that really caught my attention: WebAssembly Agents. And after 30 years watching the industry complicate life with dependencies, installations, and configurations, seeing something that works just by “opening an HTML” made me smile.

The problem it solves (and we all know it)

How many times have you tried to test an AI project and encountered this?

En el mundo actual, los datos geoespaciales están en todas partes. Desde aplicaciones de mapas en nuestros teléfonos hasta análisis climáticos globales, la capacidad de trabajar con información geográfica se ha vuelto una habilidad fundamental para desarrolladores, científicos de datos y analistas. Recientemente he tenido la oportunidad de explorar el excepcional recurso educativo “Introduction to GIS Programming” del Dr. Qiusheng Wu, y debo decir que es, sin duda, uno de los materiales más completos y accesibles que he encontrado para adentrarse en este fascinante campo.

In today’s world, geospatial data is everywhere. From map applications on our phones to global climate analysis, the ability to work with geographic information has become a fundamental skill for developers, data scientists, and analysts. Recently, I had the opportunity to explore Dr. Qiusheng Wu’s exceptional educational resource “Introduction to GIS Programming”, and I must say it is, without a doubt, one of the most comprehensive and accessible materials I’ve found for entering this fascinating field.

En Sevilla Developers Conf 2 comenté algunos ejemplos de quién utiliza y para que Go.

Entre otros estos me han parecido interesantes, y crearé una lista un poco más grande que nos servirá para ver casos de uso reales y casos de éxito a la hora de escoger Go para determinadas soluciones.

At Sevilla Developers Conf 2 I commented on some examples of who uses Go and for what.

Among others, these seemed interesting to me, and I’ll create a somewhat larger list that will serve us to see real use cases and success stories when choosing Go for certain solutions.