Resumen ejecutivo: Construí FeedMob AdPilot, un servidor MCP listo para producción que integra 6 herramientas potenciadas por inteligencia artificial, componentes UI interactivos y persistencia en PostgreSQL usando Kiro IDE. Este artículo narra cómo las especificaciones, los documentos de guía, los hooks de agente y la integración MCP transformaron mi flujo de trabajo de desarrollo.

El reto: Crear campañas publicitarias efectivas requiere conocimientos en audiencias, copywriting, diseño visual y optimización por plataforma. Mi objetivo fue construir un sistema conversacional capaz de gestionar todo el flujo: desde entender requisitos hasta generar creatividades finales y almacenarlas en una base de datos. El desafío técnico fue ensamblar tecnologías que no estaban pensadas para trabajar juntas: FastMCP para el servidor MCP, mcp-ui para componentes interactivos, Claude Agent SDK para procesamiento de IA, PostgreSQL para persistencia y Next.js para la interfaz cliente.

Lo que construí: FeedMob AdPilot transforma descripciones en lenguaje natural en activos publicitarios completos. Funcionalidades clave: parseo de requisitos conversacionales, investigación de mercado automatizada, generación de copies optimizados por plataforma, creación de imágenes conceptuales, ensamblado de medios mixtos y gestión de campañas con almacenamiento en PostgreSQL. Todo con herramientas MCP y agentes especializados.

La diferencia Kiro: Específicamente adopté un enfoque guiado por especificaciones formales. Cada feature importante tenía tres documentos: requirements, design y tasks, lo que permitió trazabilidad completa desde la historia de usuario hasta la implementación. Además incorporé documentos persistentes de contexto que enseñan una vez y se incluyen siempre: stack tecnológico, patrones de integración FastMCP, creación de componentes mcp-ui, patrones de herramientas para agentes y directrices de diseño. Esto ahorró horas repetitivas en conversaciones con la IA.

Automatización mediante hooks: Definí hooks que ejecutan flujos automatizados ante eventos de archivo editado, como un escáner de seguridad precommit, comprobadores de documentación de mcp-ui, guías para el builder de MCP y un generador de skills para agentes. Esos hooks detectaron problemas críticos antes de llegar a producción y redujeron los errores en la base de código.

Integración MCP ampliada: Extendí el ecosistema de Kiro con servidores especializados para documentación siempre actualizada de mcp-ui, creación de skills de agente y builders de MCP, librerías instantáneas y ejemplos de código. Tener documentación actualizada en un servidor dedicado evitó días de depuración por APIs obsoletas.

Arquitectura híbrida: El sistema es un ensamblaje de componentes heterogéneos en perfecta coordinación: herramientas MCP que exponen capacidades como parseo y generación, servicios de agente con skills personalizados, fábricas UI con componentes interactivos para feedback en tiempo real y una capa de datos en PostgreSQL para persistencia de campañas. Esta arquitectura permitió desplegar rápidamente en entornos productivos.

Desafíos reales y soluciones: enfrenté timeouts de gateway por operaciones largas de IA, optimicé tiempos de procesamiento de agentes, resolví dependencias de Docker para generación de imágenes, desarrollé una interfaz Next.js cuando clientes mcp-ui existentes no eran compatibles y diseñé skills de agente que devuelven JSON consistente. Cada problema se solucionó mediante iteraciones con ayuda de Kiro y pruebas automatizadas.

Resultados cuantitativos: 6 herramientas MCP construidas y desplegadas, 6 servicios de agente con habilidades a medida, 10 especificaciones formales con trazabilidad, 7 documentos de contexto persistente, 4 hooks automatizados, integración con 6 servidores MCP, y una entrega de concepto a producción en 6 días tras más de 100 conversaciones asistidas por Kiro.

Lecciones aprendidas: combinar Spec Mode para planificación y trazabilidad con Vibe Mode para iteración rápida ofrece lo mejor de ambos mundos. Los documentos de dirección ahorran horas repetitivas y las integraciones MCP permiten evitar patrones obsoletos. Los hooks automatizados atrapan errores tempranos y reducen el ciclo de revisión manual.

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Próximos pasos: resolver timeouts de gateway, optimizar procesamiento de agentes, completar la configuración de imágenes Docker para generación de creativos y explorar generación de video para formatos como TikTok y Reels, testing A B y analítica en tiempo real.

Reflexión final: Kiro no es solo un asistente de código, es un entorno de desarrollo que entiende el proyecto profundamente y ayuda en cada etapa. Con especificaciones, documentos de dirección, hooks y capacidades MCP se puede pasar de idea a producción en días en lugar de meses. Si te interesa que Q2BSTUDIO te acompañe en proyectos de inteligencia artificial, desarrollo a medida, servicios cloud aws y azure o seguridad, estamos listos para colaborar y llevar tu producto a producción con garantías y escalabilidad.