Cuando se anunció el Kiroween Hackathon decidí experimentar con algo distinto: algo lúdico, con nostalgia y que empujara los límites de lo que un IDE potenciado por inteligencia artificial como Kiro puede ayudar a construir. La idea final fue MCP Time-Traveler, una aplicación que reconstruye pilas tecnológicas históricas entre 2015 y 2025 para Node, Python y Ruby usando datos reales de versiones de npm, PyPI y RubyGems. Lo que más me sorprendió no fue la idea en sí, sino la rapidez con la que Kiro la convirtió en un proyecto funcional.

La pregunta inicial fue sencilla pero poco habitual en la comunidad: cómo se veía una pila tecnológica hace cinco o diez años. Visualicé una interfaz que permitiera elegir lenguaje, framework y año para devolver el runtime completo y las dependencias de esa fecha. El requisito esencial fue no inventar datos. Quería consultar registros reales y eso implicó integrar varias piezas: frontend, API, capa de tipos compartida, un servidor MCP personalizado, integraciones con registros reales y soporte de Kiro de extremo a extremo.

Como desarrollador en solitario suena a mucho trabajo, pero Kiro lo hizo manejable. Empecé con vibe coding conversando con la herramienta sobre el concepto. En minutos Kiro generó una estructura monorepo completa, una API en Express, un frontend en React con Vite, tipos compartidos en TypeScript y un servidor MCP inicial con rutas y validaciones. No parecía un pegote de snippets generados al azar, sino un proyecto donde cada pieza estaba alineada con las demás desde el principio, como pair programming con un ingeniero que comprende arquitectura.

Después pasé a desarrollo guiado por especificaciones. Creé archivos de especificación que definieron contratos de entrada y salida, estructuras de tipos, comportamiento esperado de la API, validaciones, formas de error y puntos de integración. Con ese marco pedí a Kiro que actualizara la implementación de la API y la herramienta sincronizó rutas, tipos y helpers en todo el monorepo. Las especificaciones convirtieron un experimento en un sistema coherente y mantenible.

Para garantizar consistencia añadí documentos de dirección que enseñaron a Kiro mis preferencias: convenciones de nombres, formatos de error, patrones de TypeScript, reglas de estructura de carpetas, y preferencias de comentarios y organización de archivos. El resultado fue que el código generado en distintos momentos parecía salido de la misma mano, reduciendo el tiempo de limpieza y acelerando las iteraciones.

El servidor MCP fue el corazón del proyecto. Construí tres herramientas MCP para consultar versiones históricas en npm, PyPI y RubyGems. Kiro generó el esquema de las herramientas, lógica de validación, manejo de errores, implementaciones de handlers y tipos que son seguros en EOF para request y response. La capa MCP permitió que la app consultara datos reales del ecosistema en lugar de valores hardcodeados. Ver pilas históricas reales en la interfaz fue casi mágico.

Automatizar flujos repetitivos fue clave para mantener la disciplina. Añadí hooks de agente de Kiro: uno para regenerar el andamiaje cuando cambiaban las especificaciones y otro precommit para ejecutar comprobaciones de tipos y pasos ligeros de build. Esos guardarraíles ayudaron a mantener coherencia sin depender de la memoria humana.

En la fase final desplegué los servicios por separado: la API en Heroku, el frontend en Vercel y el servidor MCP corriendo localmente para la interacción con Kiro durante el desarrollo. El repositorio quedó público y con licencia MIT para que cualquiera pueda revisar la implementación y aprender del enfoque.

Este proyecto me enseñó varias lecciones aplicables a desarrollos profesionales. Las herramientas de IA elevan la productividad de desarrolladores individuales. El vibe coding es ideal para la exploración temprana. Las especificaciones imponen estructura y consistencia a largo plazo. Los documentos de dirección unifican el estilo del código. El patrón MCP permite conectar IA con datos del mundo real. Y los hooks eliminan tareas repetitivas, liberando tiempo para diseño y calidad.

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En resumen MCP Time-Traveler fue más que un hackathon. Fue un laboratorio donde comprobé cómo un IDE asistido por IA puede guiar la construcción de un sistema multiservicio de forma coherente, rápida y creativa. Esa experiencia inspira cómo en Q2BSTUDIO planteamos proyectos reales: combinando creatividad, disciplina y tecnologías avanzadas para entregar software de calidad, seguro y escalable.

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