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En esta charla voy a mostrar cómo construir automatizaciones usando IA sin depender de plataformas cerradas. El enfoque es práctico y se basa en el uso de n8n como motor de flujos, combinando herramientas propias, APIs abiertas y modelos de lenguaje. Vamos a hablar de la diferencia entre el enfoque tradicional con tools (funciones conectadas a modelos) y el nuevo concepto de MCP (Model Context Protocol), que permite una interacción más flexible y autónoma con herramientas externas.
Durante la sesión voy a explicar cómo se puede implementar un flujo basado en MCP dentro de n8n, incluyendo un ejemplo funcional donde usamos Telegram para pedir tareas que son procesadas por un agente que decide qué herramientas usar, con lógica contextual. También vamos a crear en vivo un ejemplo de agente usando Cursor y vibe coding, mostrando cómo se puede desarrollar un MCP básico y adaptable, sin depender de vendors pagos.
Además, repasamos qué opciones existen hoy (gratuitas y de pago) para montar este tipo de sistemas, tanto en proyectos personales como empresariales, y cómo extenderlo con infraestructura propia o servicios como Ollama, OpenRouter o tu propia API de WhatsApp. Es una charla pensada para desarrolladores, makers o tech leads que quieran meterse en el mundo de la IA aplicada sin perder el control del stack.
Sobre Manuel Bruña: Vivo en Argentina, soy Tech Lead en Globely (by Bytetravel) en España, donde lidero la arquitectura y desarrollo de soluciones inteligentes combinando automatización, IA y herramientas de low code y código tradicional. Tengo más de 10 años de experiencia como desarrollador fullstack (Laravel, NestJS, Angular, NextJS) y en los últimos años me especialicé en integrar modelos de lenguaje (LLMs), agentes personalizados, y flujos automatizados con herramientas como n8n, Ollama, LM Studio y Cursor. Trabajo con proyectos de infraestructura híbrida y me enfoco en llevar la IA al día a día mediante automatizaciones prácticas, usando herramientas libres o auto-hosteadas. Me interesa explorar conceptos como el Model Context Protocol para generar flujos más dinámicos y contextuales, tanto para uso personal como profesional.
Sobre Carlos Pereyra: Ingeniero DevOps con más de 10 años de experiencia liderando la implementación de soluciones de infraestructura escalable y automatizada en entornos multi cloud. Especializado en diseñar e implementar arquitecturas eficientes en proveedores como AWS y GCP, utilizando herramientas como Terraform para gestionar infraestructura como código (IaC) y Kubernetes para orquestar cargas de trabajo en contenedores.
He colaborado con empresas de diversos sectores, creando pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI), optimizando despliegues con Helm y ArgoCD, y garantizando la observabilidad de sistemas mediante stacks como Prometheus, Grafana. Mi enfoque combina la automatización de procesos con la seguridad en la nube , logrando reducir costos operativos y acelerar el time-to-market de aplicaciones.
Apasionado por las mejores prácticas de DevOps, mantengo un compromiso constante con la innovación y la mejora continua.
