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Diseñé (UI/X) y desarrollé Ambiqua (https://estiguar17.pythonanywhere.com), una aplicación web progresiva (PWA) IoT Full-Stack para la gestión inteligente de cultivos y riego automatizado. Esta app permite monitorear en tiempo real la humedad y temperatura del suelo, y controlar el riego de forma remota o automática, desde cualquier lugar 🌎. 🛰️ El sistema se conecta con un ESP32, que integra sensores físicos y envía los datos a la nube mediante MQTT, logrando una comunicación rápida y estable. 📊 En la interfaz, los usuarios pueden visualizar métricas a través de gráficas interactivas con Chart.js, gestionar sus cultivos, registrar nuevos usuarios, y subir información personalizada desde un dashboard moderno y responsivo. Este proyecto fue desarrollado como parte de una solución productiva IoT para el sector AgriTech.
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AI: Do you use MCP? You Shall! Model Context Protocol (MCP) is pretty new, so if you haven't heard of it, no worries. But trust me, you'll want to use it! Think of it like this: your AI code assistant always forgets the latest version of the language you're using, right? And it never seems to know the lay of the land of your codebase. That's the problem MCP solves. It's basically a handshake—a protocol—supported by all the major AIs. It works in two totally different places: in your software IDE and in the production apps you build. The AI simply asks an MCP server (which could be stateless) for the latest info it needs—from API updates to your private code structure. The server delivers, the AI gets smart, and it stops forgetting stuff. That's why you need it. To be continued...
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