MIÉRCOLES, 29 DE JULIO DE 2026
MCP 2026-07-28: la especificación oficial elimina sesiones e initialize handshake
El protocolo pasa a ser stateless: cada petición viaja auto-contenida con headers Mcp-Method y Mcp-Name, permitiendo enrutado en el gateway sin parsear JSON y balanceo round-robin puro. Se acabaron los sticky sessions y el estado en Redis para servir MCP a escala.
5 MIN LECTURAGitHub MCP Server ya soporta la especificación 2026-07-28
Primera implementación de referencia del nuevo core stateless en producción: la enchufas hoy en Claude Code o Cursor sin sticky routing y sin gestión de session id.
SDKs oficiales de MCP v2.0 estables en Python y TypeScript
FastMCP se renombra a MCPServer y el paquete TypeScript se divide en @modelcontextprotocol/server, /client y /core con adaptadores para Node, Express, Hono y Fastify. Un servidor completo en cinco líneas.
Tres vectores de ataque nuevos que abre MCP 2026-07-28
Handles secuestrables, alcance de sistema de ficheros perdido y HTML de servidores MCP renderizado dentro del IDE: checklist obligado antes de instalar ningún server nuevo.
Anthropic añade y retira herramientas mid-conversación sin invalidar el prompt cache
Con el header beta mid-conversation-tool-changes-2026-07-01 restringes capacidades por fase del agente (planificar, ejecutar, revisar) sin pagar cache-miss cada turno.
Codex 0.146.0 estrena sesiones nombradas y bifurcación de threads
Bifurcar sesiones en local es el equivalente a git checkout para agentes: pruebas dos abordajes desde el mismo punto sin recargar contexto ni perder el historial de tool calls.
Graphify: grafo de conocimiento local del código para MCP y CLI
Parsea con AST de tree-sitter en 36 lenguajes sin llamar al LLM y distingue relaciones extraídas de inferidas. Alternativa de código abierto a los context retrievers comerciales.
Una técnica, prompt o comando aplicable hoy. Cópialo, pruébalo en tu stack en menos de 5 minutos y reenvíalo a un colega si te resulta útil. Ejemplos típicos: un prompt para evals, un patrón de agente, un comando que recorta tokens o un truco de RAG.
Reemplazar sesiones MCP con handles explícitos en el modelo
# Antes: el server guardaba el basket en session-store; sticky routing obligado. # Ahora (MCP 2026-07-28): el server acuña un handle y el modelo lo hilvana # de llamada en llamada. Cualquier instancia sirve cualquier request: # cero estado en transporte, escalado horizontal sin Redis compartido. from mcp.server import MCPServer import secrets mcp = MCPServer("shop") _baskets: dict[str, list[str]] = {} @mcp.tool() def create_basket() -> dict: """Crea un basket y devuelve su handle al modelo.""" bid = f"b_{secrets.token_hex(6)}" _baskets[bid] = [] return {"basket_id": bid} @mcp.tool() def add_item(basket_id: str, item: str) -> dict: """El modelo pasa basket_id explícitamente en cada llamada.""" _baskets[basket_id].append(item) return {"basket_id": basket_id, "items": _baskets[basket_id]}
- 01 AWS AgentCore Gateway se actualiza a MCP 2026-07-28 con flow de migración desde sesiones sticky
- 02 Cloudflare Agents SDK soporta MCP 2026-07-28 desde Workers sin overhead de sesión
- 03 DeepEval 4.0 evalúa agentes con G-Eval, task completion y detección de alucinaciones sobre traces
- 04 Gemini CLI v0.53.0 endurece workspace trust y sanitiza untrusted_context para prevenir RCE
- 05 Anthropic estrena Agent Memory API con beta header agent-memory-2026-07-22
Cierre
Hoy MCP se convierte en infraestructura seria: stateless de verdad, SDKs con superficie de API cristalina y un patrón oficial (handles explícitos) que empuja el estado hacia donde el modelo puede razonarlo. GitHub, AWS y Cloudflare ya adaptaron sus gateways sin drama y los que operen agentes a escala se ahorran Redis compartido y stickies. Combinado con las nuevas betas de Anthropic para tocar herramientas mid-conversación sin romper cache, los agentes largos empiezan a costar lo que deberían. La nota de aviso viene de Backslash Security: la superficie de ataque también crece, revisad qué HTML se renderiza dentro del IDE antes de instalar ningún server nuevo.
Iván consulta sobre todo esto
Ingeniero IA con 3 años llevando LLMs a producción y más de 15 construyendo producto para Openbank, Inditex e Iberia. Agentes autónomos, RAG auditable: del piloto al despliegue real.