3 Feb, 2026
FastMCP Context: Cómo darle “memoria” y contexto a tu IA en 2026
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Explora cómo dotar a los servidores FastMCP de una “memoria” de sesión robusta utilizando el objeto Context.

Este post explora cómo dotar a los servidores FastMCP de una “memoria” de sesión robusta y eficiente utilizando el objeto Context. La falta de persistencia en las aplicaciones de IA es una fuente de frustración, haciendo las interacciones repetitivas y carentes de fluidez. Para que una IA sea útil y conversacional, necesita contexto, es decir, la capacidad de “recordar” detalles cruciales a lo largo de una sesión.

I. Introducción: La Necesidad de Memoria en la IA

La frustración surge cuando un asistente de IA olvida preferencias de estilo, nombres de arquitectura u objetivos previamente comunicados. Para superar esto y lograr interacciones fluidas, las aplicaciones de IA requieren contexto, permitiendo que la información persista a lo largo de una sesión. FastMCP y su objeto Context abordan esta necesidad.

II. ¿Qué es el Context en FastMCP? La “Memoria” de Corto Plazo de tu IA

  • FastMCP y el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP): FastMCP es un framework de Python para crear servidores bajo el Model Context Protocol (MCP). El MCP funciona como un estándar universal (similar a “USB-C para la IA”) que permite a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) conectarse de manera uniforme con herramientas, datos y servicios externos.
  • El Objeto Context de FastMCP: Actúa como un puente que permite a las funciones acceder a características vitales de una sesión MCP, como logs, reportes de progreso, recursos y prompts. Permite que la información persista, funcionando como una “memoria de corto plazo” compartida entre el usuario y el modelo.

III. Manejo de Estados con Context: Persistencia en la Conversación

La persistencia en FastMCP se logra a través de dos métodos fundamentales del objeto Context:

set_state(key, value)

Almacena información relevante (ej. preferencia de usuario, ID de proyecto) dentro del estado de la sesión.

get_state(key)

Recupera dicha información en cualquier momento posterior de la misma sesión para personalizar respuestas.

Características del Estado de Sesión:

  • Alcance de Sesión (Session Scope): Los datos persisten mientras la sesión MCP esté activa.
  • Aislamiento (Isolation): Los datos se asocian automáticamente a la sesión del cliente, previniendo la confusión entre usuarios.
  • Expiración: Los valores del estado expiran tras 24 horas de inactividad para mantener la higiene del sistema.

Opciones de Almacenamiento Persistente:

  • En Memoria (Por defecto): Rápido para servidores únicos, pero los datos se pierden al reiniciar el proceso.
  • Backends Personalizados: Se puede usar la librería py-key-value-aio para conectar FastMCP con Redis, DynamoDB o MongoDB.
  • Persistencia Integrada: Desde la versión 2.13, es una característica nativa habilitada por defecto.

IV. Construyendo una Herramienta con Memoria: Ejemplo Práctico

Se presenta un ejemplo de implementación de un bot que recuerda el nombre y el idioma del usuario utilizando FastMCP en Python.

from fastmcp import FastMCP
from fastmcp.dependencies import CurrentContext
from fastmcp.server.context import Context
from typing import Optional

# Instancia del servidor MCP
mcp_app = FastMCP(name="UserPreferenceBot")

@mcp_app.tool()
async def set_user_name(name: str, ctx: Context = CurrentContext()) -> str:
    """Almacena el nombre del usuario en el estado de la sesión."""
    await ctx.set_state("user_name", name)
    return f"¡Hola, {name}! Recordaré tu nombre durante esta sesión."

@mcp_app.tool()
async def greet_user(ctx: Context = CurrentContext()) -> str:
    """Saluda al usuario usando su nombre e idioma si están disponibles."""
    name: Optional[str] = await ctx.get_state("user_name")
    language: Optional[str] = await ctx.get_state("language_preference")

    greeting = "Hello"
    if name: greeting += f", {name}"

    if language in ["spanish", "español"]:
        greeting = f"¡Hola, {name}!" if name else "¡Hola!"
    
    return greeting

Nota del autor: Fíjate cómo la inyección de dependencias ctx: Context = CurrentContext() nos permite desacoplar la lógica de estado de los parámetros que recibe la herramienta del usuario.

V. Seguridad y Privacidad del Contexto

Dotar de memoria a una IA implica una gran responsabilidad. El manejo de estados puede exponer datos sensibles si no se implementa con cautela.

Recomendaciones

  • ✅Utilizar UUIDs no deterministas.
  • ✅Asegurar la expiración de tokens.
  • ✅Verificar autorización en cada llamada.

Mejores Prácticas

  • 🛡️Autorización basada en políticas (Cerbos).
  • 🛡️Mitigación de Inyección de Prompts.
  • 🛡️Principio de mínimo privilegio.

Al usar backends externos como Redis o MongoDB, es imperativo cumplir normativas como GDPR o CCPA, incluyendo cifrado en reposo y políticas de retención de datos.

VI. Conclusión: Construyendo IAs Inteligentes y Conscientes

El objeto Context en FastMCP transforma una IA de procesador de texto a un asistente consciente de la interacción. Un manejo de estados sólido permite experiencias personalizadas, fluidas y humanas. La potencia de la “memoria” debe equilibrarse con una arquitectura de seguridad rigurosa.

Fuentes y Referencias: