Acceso a recursos

Los recursos en MCP permiten que tu servidor exponga información que puede incluirse directamente en los prompts, en lugar de requerir llamadas a herramientas para acceder a los datos. Esto crea una forma más eficiente de proporcionar contexto a los modelos de IA.

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El diagrama anterior muestra cómo funcionan los recursos: cuando un usuario escribe algo como "What's in the @..." nuestro código reconoce esto como una solicitud de recurso, envía una ReadResourceRequest al servidor MCP, y recibe de vuelta un ReadResourceResult con el contenido real.

Implementación de la lectura de recursos

Para habilitar el acceso a recursos en tu cliente MCP, necesitas implementar una función read_resource. Primero, agrega las importaciones necesarias:

import json
from pydantic import AnyUrl

La función principal realiza una solicitud al servidor MCP y procesa la respuesta según su tipo MIME:

async def read_resource(self, uri: str) -> Any:
    result = await self.session().read_resource(AnyUrl(uri))
    resource = result.contents[0]

    if isinstance(resource, types.TextResourceContents):
        if resource.mimeType == "application/json":
            return json.loads(resource.text)

    return resource.text

Comprendiendo la estructura de la respuesta

Cuando solicitas un recurso, el servidor devuelve un resultado con una lista contents. Accedemos al primer elemento ya que normalmente solo necesitamos un recurso a la vez. La respuesta incluye:

• El contenido real (texto o datos)
• Un tipo MIME que nos indica cómo analizar el contenido
• Otros metadatos sobre el recurso

Manejo del tipo de contenido

La función verifica el tipo MIME para determinar cómo procesar el contenido:

• Si es application/json, analiza el texto como JSON y devuelve el objeto analizado
• De lo contrario, devuelve el contenido de texto sin procesar

Este enfoque maneja tanto datos estructurados (como JSON) como documentos de texto plano sin problemas.

Prueba del acceso a recursos

Una vez implementado, puedes probar la funcionalidad de recursos a través de tu aplicación CLI. Cuando escribes "@" seguido de un nombre de recurso, el sistema:

1. Mostrará los recursos disponibles en una lista de autocompletado
2. Te permitirá seleccionar un recurso usando las flechas y la barra espaciadora
3. Incluirá el contenido del recurso directamente en tu prompt
4. Enviará todo al modelo de IA sin requerir llamadas adicionales a herramientas

Esto crea una experiencia de usuario mucho más fluida en comparación con hacer que el modelo de IA realice llamadas a herramientas separadas para acceder al contenido de los documentos. El contenido del recurso se convierte en parte del contexto inicial, lo que permite respuestas inmediatas sobre los datos.