Kalouk MCP

¿Qué es?

Un servidor web con el protocolo de contexto de modelos (MCP) para proveer datos e información de contexto sobre la teoría del curso a agentes de inteligencia artificial.

Kalouk MCP es un servidor especializado que implementa el protocolo de contexto de modelos (MCP, Model Context Protocol) desarrollado por Anthropic. Su función principal es servir como puente entre agentes de inteligencia artificial (IA) y el contexto educativo del ecosistema Kalouk, proporcionando acceso estructurado a contenidos del curso, datos de ejemplo y otros recursos pedagógicos.

¿Qué es MCP?

MCP es un estándar abierto que permite a los modelos de IA acceder a datos contextuales de forma estructurada. A diferencia de simplemente "alimentar" información a un modelo, MCP establece una comunicación bidireccional donde el agente puede:

• Solicitar información específica según las necesidades de la conversación
• Acceder a datos actualizados en tiempo real
• Utilizar herramientas especializadas para análisis y cálculos
• Mantener contexto persistente a lo largo de múltiples interacciones

El siguiente diagrama ilustra esta relación:

flowchart TD
    subgraph Local
      C[Cliente MCP]
      A[Agente IA]
    end
    subgraph Remoto
      S[Servidor Kalouk MCP]
      Con[Contexto Kalouk]
      T[Herramientas]
    end
    A <--> C
    C <-- Protocolo MCP --> S
    S <--> Con
    S <--> T

Características principales

Acceso contextual inteligente

• Teoría del curso: conceptos de probabilidad, estadística y análisis de datos
• Ejemplos prácticos: casos de estudio y ejercicios resueltos
• Datos de referencia: distribuciones, fórmulas y tablas estadísticas
• Recursos multimedia: enlaces a visualizaciones y simulaciones

Herramientas especializadas

• Generación de datos: crear conjuntos de datos sintéticos para ejercicios, en conjunto con Kalouk WEB
• Validación de respuestas: verificar soluciones de estudiantes
• Recomendaciones pedagógicas: sugerir recursos según el progreso del estudiante

Integración educativa

• Personalización: adaptación del contenido según el nivel del estudiante
• Seguimiento de progreso: historial de interacciones y temas consultados, en conjunto con Kalouk WEB
• Evaluación continua: retroalimentación inmediata sobre conceptos

Casos de uso educativos de Kalouk MCP

Para estudiantes

Tutor virtual inteligente

Estudiante:

>>> "¿Cómo puedo calcular la media de una distribución exponencial?"

Agente IA:

*consulta Kalouk MCP*
- Accede a la teoría sobre distribuciones exponenciales
- Obtiene la fórmula específica: μ = 1/λ
- Genera un ejemplo numérico con λ = 2
- Proporciona código Python para verificación

Asistente para ejercicios

Estudiante:

>>> "Necesito datos para practicar regresión lineal"

Agente IA:

*utiliza herramientas MCP*
- Genera dataset sintético con relación lineal conocida
- Añade ruido controlado para realismo
- Proporciona tanto datos como solución esperada
- Sugiere pasos de análisis recomendados

Para docentes

Preparación de contenidos

Docente:

>>> "Genere 5 ejercicios sobre distribución normal"

Agente IA:

*consulta contexto Kalouk*
- Accede a plantillas de ejercicios existentes
- Genera parámetros aleatorios pero sensatos
- Calcula soluciones completas con pasos detallados
- Da formato según estilo del curso y Kalouk

Evaluación automatizada

Docente:

>>> "Revise esta respuesta de estudiante sobre el teorema del límite central"

Agente IA:

*valida con herramientas MCP*
- Compara respuesta con solución de referencia
- Identifica errores conceptuales específicos
- Proporciona retroalimentación constructiva
- Sugiere recursos para atender problemas o debilidades

Ejemplo de implementación

Un primer ejemplo implementado de uso es el siguiente:

• Kalouk MCP server expone información básica en el endpoint informacion/:

{
  "name": "Kalouk",
  "developer": "Fabián Abarca",
  "university": "Universidad de Costa Rica",
  "course": "Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas",
  "project": "Estrategias docentes para sesiones virtuales interactivas con el desarrollo de un nuevo sistema web: una experiencia en el curso Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas",
  "description": "Ecosistema de herramientas y componentes web para la enseñanza de probabilidad y el análisis de datos con Python."
}

• Con el cliente Claude de Anthropic se hace una pregunta sobre Kalouk: "¿Quién es el desarrollador de Kalouk?". Claude reconoce que puede usar la herramienta get_kalouk_info para obtener información contextual:

Herramientas disponibles

Sin implementación completa

En esta etapa de desarrollo, no todas las herramientas a continuación han sido implementadas, pero serán desarrolladas en los proyectos eléctricos (cursos integradores de bachillerato de ingeniería eléctrica) propuestos para el segundo ciclo de 2025.

Información del curso

• get_kalouk_info(): información general del ecosistema
• get_course_syllabus(): programa detallado del curso
• get_topic_content(topic): contenido específico de un tema
• search_concepts(query): búsqueda en la base de conocimientos (improbabilidades.com)

Validación de evaluaciones

• check_solution(student_answer, problem_id): verificación de respuestas
• explain_concept(concept_name): explicaciones conceptuales
• suggest_next_topics(current_progress): recomendaciones de estudio

Ventajas pedagógicas

En conjunto con Kalouk WEB, la herramienta Kalouk MCP puede ofrecer las siguientes ventajas:

Para el aprendizaje

• Disponibilidad 24/7: asistencia fuera del horario de clases
• Personalización: adaptación al ritmo individual de cada estudiante
• Práctica ilimitada: generación infinita de ejercicios nuevos
• Retroalimentación inmediata: corrección y explicación instantánea

Para la enseñanza

• Escalabilidad: atención simultánea a múltiples estudiantes
• Consistencia: respuestas uniformes basadas en el contenido oficial
• Análisis: datos sobre dificultades comunes y progreso