Construye tu propio agente de codificación CLI: Una guía práctica con Pydantic-AI y MCP

Este artículo detalla cómo el autor construyó un agente de codificación de línea de comandos utilizando el framework Pydantic-AI y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Al integrar el modelo Claude, ejecutores de pruebas, un sandbox de ejecución de código, búsqueda de documentación y herramientas de AWS, el agente permite pruebas de código, depuración, búsqueda de documentación y modificación de código, aumentando significativamente la eficiencia del desarrollo. El autor destaca la importancia del MCP en la extensión de las capacidades del agente y los beneficios de construir un agente personalizado para adaptarse a las necesidades específicas del proyecto. En última instancia, el agente actúa como un socio de programación inteligente, colaborando con los desarrolladores para escribir, depurar y probar código.