趣味数据生成器

使用Google的Gemini模型快速生成关于动物、国家或历史人物的趣味数据。

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使用说明

CAPACITACION---MCPGHL

EJERCICIO MCP #1

🐙 Desafío MCP: Creador de Datos Curiosos ¡Bienvenido a tu primer desafío práctico! El objetivo de este ejercicio es aplicar la fórmula MCP (Modelo, Contexto, Petición) para resolver un problema real utilizando Python y la IA de Google.

💡 Tu Misión Crearás un script de Python (datos_curiosos.py) que tome el nombre de un animal, país o personaje histórico y, utilizando la IA, genere un dato curioso y sorprendente sobre él.

🔬 Aplicando la Fórmula MCP M (Modelo) Usaremos el modelo gemini-1.5-flash de Google, conocido por ser extremadamente rápido y eficiente para tareas directas.

C (Contexto) El contexto será una única variable con el tema de tu elección.

P (Petición / Prompt) Tu prompt debe ser muy claro y específico. 🎯 Resultado Esperado El flujo de trabajo es simple:

Define el tema que te interesa dentro de una variable en tu código.

Ajusta tu prompt para darle a la IA la instrucción precisa de lo que debe hacer con ese tema.

Ejecuta tu archivo datos_curiosos.py en la terminal. El programa deberá imprimir en pantalla un dato curioso y sorprendente relacionado con el tema que elegiste.

✅ Requerimientos Técnicos Antes de empezar, asegúrate de tener:

[ ] Python 3.x instalado.

[ ] La librería google-cloud-aiplatform instalada.

[ ] Tu proyecto de Google Cloud con la API de Vertex AI habilitada.

[ ] Tu variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS configurada.

[ ] El archivo de Python: datos_curiosos.py.

[ ] Una captura de pantalla de tu terminal mostrando la ejecución y el resultado.