MCP 服务器

el-buen-agente-mcp

            io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp
        

AI 与智能体公开且可连接 MCP 2025-11-25

此 MCP 可以做什么

Guides the design, evaluation, governance, context auditing, autonomy review, and MCP exposure of LLM agents.

aplicar_challenger

Â§5: RelaciÃ³n con el humano: copiloto, reviewer, challenger

Aplica el patrÃ³n challenger/red-team a la definiciÃ³n o a una decisiÃ³n del agente: contraargumentos basados en datos, autocrÃtica y gate de calidad. Ãtil como segunda pasada adversarial. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

auditar_contexto

Â§6: El contexto como activo estratÃ©gico

Audita el contexto del agente: separaciÃ³n en 3 capas (identidad/dominio/referencia), relevancia y caducidad de datos, estrategia de integraciÃ³n (directo/snapshot/RAG/estÃ¡tico), gobernanza, least-privilege, trazabilidad y defensa anti prompt-injection. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

challenger_decision

Â§5: Red-team de una decisiÃ³n

Genera el brief para cuestionar una decisiÃ³n concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['decision'], 'properties': {'contexto': {'type': 'string', 'description': 'Contexto y datos relevantes a la decisiÃ³n.'}, 'decision': {'type': 'string', 'description': 'La decisiÃ³n o recomendaciÃ³n del agente que se quiere cuestionar.'}, 'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}}, 'additionalProperties': False}

checklist_nacimiento

Â§11: Checklist de nacimiento (19 puntos)

Corre el checklist completo de 19 puntos contra la definiciÃ³n del agente. Es el gate final antes de mergear: el agente debe NACER cumpliÃ©ndolo, no corregirse despuÃ©s. Devuelve veredicto punto por punto.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

construir_agente

Construir la definiciÃ³n final del agente

El paso de CIERRE del flujo: toma la definiciÃ³n iterada (tras pasar por las revisiones) y produce el artefacto final listo para usar: identity layer, tools con least-privilege, lÃmites duros, schema de output, gates, contexto, evaluaciÃ³n. Llamala cuando checklist_nacimiento dÃ© APTO.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['definicion_final'], 'properties': {'formato': {'enum': ['markdown', 'claude_skill', 'system_prompt'], 'type': 'string', 'description': "Formato del artefacto: 'markdown' (doc de diseÃ±o completo, default), 'claude_skill' (SKILL.md con frontmatter), 'system_prompt' (prompt + config para cualquier framework)."}, 'contrato': {'type': 'string', 'description': 'El contrato generado por generar_contrato, si existe.'}, 'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'definicion_final': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

disenar_evaluacion

Â§7: Â¿CÃ³mo saber si funciona bien?

EvalÃºa el plan de evaluaciÃ³n del agente (o ayuda a crearlo): 3 dimensiones (capacidades/trayectoria/resultado), mÃ©tricas (tasa de Ã©xito, consistencia, coste por tarea, adopciÃ³n), golden set de 20-50 tareas, monitoreo de drift y self-consistency para alto stake.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

evaluar_autonomia

Â§3: Nivel de autonomÃa permitido

Determina el nivel de autonomÃa adecuado (copiloto / ejecutor supervisado / autÃ³nomo con guardrails) y verifica los mecanismos de reducciÃ³n de riesgo: sandbox/shadow mode, lÃmites duros, frenos progresivos, override humano. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

evaluar_necesidad

Â§0: Â¿De verdad hace falta un agente?

EvalÃºa si el problema justifica un agente o se resuelve con menos (prompt, workflow, skill). Detecta antipatrones: agente genÃ©rico, sobre-orquestaciÃ³n, agente sin contexto, autonomÃa total dÃa 1. Usala ANTES de construir, o para cuestionar un agente existente.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['problema'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'problema': {'type': 'string', 'description': 'DescripciÃ³n del problema que se quiere resolver y, si existe, cÃ³mo lo resuelve el agente actual.'}}, 'additionalProperties': False}

evaluar_sistema

Â§9: De skills aisladas a sistema coherente

EvalÃºa cÃ³mo el agente encaja en el sistema mayor: catÃ¡logo de skills, reutilizaciÃ³n vs especializaciÃ³n, orquestaciÃ³n ligera vs orquestador, quÃ© automatizar vs supervisar, y memorias separadas por agente.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'ecosistema': {'type': 'string', 'description': 'Otros agentes/skills existentes en el sistema, si los hay.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

generar_contrato

Â§8: Generar el contrato del agente

Genera el contrato formal del agente (patrÃ³n contractor de Â§8) a partir de los campos provistos. Los campos faltantes quedan marcados como [PENDIENTE] para completar.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['nombre'], 'properties': {'coste': {'type': 'string', 'description': 'Modelo + estimado de tokens/mes + tope.'}, 'puede': {'type': 'string', 'description': 'Acciones autÃ³nomas dentro de lÃ\xadmites.'}, 'inputs': {'type': 'string', 'description': 'QuÃ© consume.'}, 'nombre': {'type': 'string', 'description': 'Nombre del agente.'}, 'output': {'type': 'string', 'description': 'Schema exacto + formato legible para humano.'}, 'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'no_puede': {'type': 'string', 'description': 'Acciones que requieren aprobaciÃ³n humana / fuera de alcance.'}, 'problema': {'type': 'string', 'description': 'QuÃ© resuelve (1 frase) + quÃ© deliberadamente NO toca.'}, 'autonomia': {'type': 'string', 'description': 'copiloto | supervisado | autÃ³nomo con guardrails (+ plan de progresiÃ³n).'}, 'evaluacion': {'type': 'string', 'description': 'MÃ©tricas de Ã©xito (verde/amarillo/rojo) + cadencia de review.'}}, 'additionalProperties': False}

get_el_buen_agente

Obtener la guÃa completa

Devuelve la guÃa completa 'El Buen Agente (v2)' en Markdown. Usala para contexto general; para operar sobre un agente concreto usÃ¡ las tools evaluar_*/revisar_*/auditar_*.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'properties': {}}

plan_de_inicio

Â§12: CÃ³mo empezar

Genera el plan de arranque correcto para un agente nuevo: un agente, un problema concreto, un humano revisando. Verifica que la tarea elegida sea recurrente, costosa en tiempo y con datos accesibles.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['problema'], 'properties': {'equipo': {'type': 'string', 'description': 'QuiÃ©nes lo van a usar y revisar.'}, 'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'problema': {'type': 'string', 'description': 'El problema o tarea candidata para el primer agente.'}}, 'additionalProperties': False}

plan_exposicion_mcp

Â§10: Exponer el agente/skill vÃa MCP

EvalÃºa quÃ© partes del agente conviene exponer a la economÃa de agentes y cÃ³mo: quÃ© modelar como tool (capacidad accionable), resource (doc/dato legible) o prompt (plantilla), y quÃ© merece UI vs API/MCP.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

recomendar_flujo

Recomendar el orden de las tools

Devuelve el flujo recomendado de tools segÃºn la situaciÃ³n: agente nuevo (diseÃ±o desde cero) o agente existente (mejora). Llamala PRIMERO si no sabÃ©s por dÃ³nde empezar.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['situacion'], 'properties': {'situacion': {'enum': ['nuevo', 'existente'], 'type': 'string', 'description': "'nuevo' = diseÃ±ar un agente desde cero; 'existente' = mejorar un agente que ya estÃ¡ definido o en producciÃ³n."}}, 'additionalProperties': False}

revisar_frontera_ejecucion

Â§4: QuÃ© recomienda y quÃ© ejecuta (frontera explÃcita desde el diseÃ±o)

Verifica que la lÃnea entre lo que el agente recomienda y lo que ejecuta estÃ© definida en cÃ³digo (status + gates), no descubierta en producciÃ³n: quÃ© ejecuta directo, quÃ© queda pendiente de aprobaciÃ³n, quÃ© se rechaza. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

revisar_outputs

Â§2: Inputs esperados y outputs Ãºtiles para humanos

Verifica que los outputs sean accionables: schema estricto (JSON Schema/Pydantic), resumen legible para humanos separado del razonamiento, y exposiciÃ³n de quÃ© gates pasÃ³/fallÃ³. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

revisar_rol_y_frontera

Â§1: Rol claro y frontera de responsabilidad

Verifica que el agente tenga rol claro, dominio acotado y frontera explÃcita de quÃ© NO es su responsabilidad, escrita en el identity layer y enforced en cÃ³digo donde se pueda. Recibe la definiciÃ³n del agente y devuelve un brief de evaluaciÃ³n estructurado.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['agent_definition'], 'properties': {'language': {'enum': ['es', 'en'], 'type': 'string', 'description': 'Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.'}, 'agent_definition': {'type': 'string', 'minLength': 1, 'description': 'DefiniciÃ³n completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuraciÃ³n, descripciÃ³n de tools y cualquier doc de diseÃ±o. Cuanto mÃ¡s completa, mejor la evaluaciÃ³n.'}}, 'additionalProperties': False}

validar_veredicto

Validar el veredicto del checklist (para CI)

Cierra el ciclo de checklist_nacimiento con un contrato a nivel protocolo. Pasale los 19 puntos con su estado (ok|parcial|falta) y devuelve structuredContent validado: conteos y veredicto normalizado (apto solo si faltas === 0). Pensada para consumo programÃ¡tico / gates de CI: no depende de parsear texto.

输入模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['puntos'], 'properties': {'puntos': {'type': 'array', 'items': {'type': 'object', 'required': ['n', 'estado'], 'properties': {'n': {'type': 'integer', 'maximum': 19, 'minimum': 1}, 'estado': {'enum': ['ok', 'parcial', 'falta'], 'type': 'string'}}, 'additionalProperties': False}, 'maxItems': 19, 'minItems': 19, 'description': 'Los 19 puntos del checklist con su estado evaluado.'}}, 'additionalProperties': False}

输出模式

{'type': 'object', '$schema': 'http://json-schema.org/draft-07/schema#', 'required': ['aptos', 'parciales', 'faltas', 'veredicto', 'completo'], 'properties': {'aptos': {'type': 'integer'}, 'faltas': {'type': 'integer'}, 'completo': {'type': 'boolean', 'description': 'true si estÃ¡n los 19 puntos sin nÃºmeros repetidos.'}, 'parciales': {'type': 'integer'}, 'veredicto': {'enum': ['apto', 'no_apto'], 'type': 'string'}}, 'additionalProperties': False}

已添加

                            plan_de_inicio
                        

2026年9月17日 12:40

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                            construir_agente
                        

2026年9月17日 12:40

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                            validar_veredicto
                        

2026年9月17日 12:40

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                            checklist_nacimiento
                        

2026年9月17日 12:40

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                            plan_exposicion_mcp
                        

2026年9月17日 12:40

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                            evaluar_sistema
                        

2026年9月17日 12:40

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                            generar_contrato
                        

2026年9月17日 12:40

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                            disenar_evaluacion
                        

2026年9月17日 12:40

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                            challenger_decision
                        

2026年9月17日 12:40

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                            auditar_contexto
                        

2026年9月17日 12:40

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                            aplicar_challenger
                        

2026年9月17日 12:40

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                            revisar_frontera_ejecucion
                        

2026年9月17日 12:40

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                            evaluar_autonomia
                        

2026年9月17日 12:40

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                            revisar_outputs
                        

2026年9月17日 12:40

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                            revisar_rol_y_frontera
                        

2026年9月17日 12:40

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                            evaluar_necesidad
                        

2026年9月17日 12:40

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                            get_el_buen_agente
                        

2026年9月17日 12:40

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                            recomendar_flujo
                        

2026年9月17日 12:40

服务器详情

版本

2.8.1

传输方式

Streamable HTTP

工具

延迟

921 ms

端点

https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp

近期扫描

成功

2026年10月1日 02:44

成功

2026年9月29日 02:51

成功

2026年9月27日 02:43

成功

2026年9月25日 02:51

成功

2026年9月23日 02:42

成功

2026年9月21日 02:50

成功

2026年9月19日 02:41

成功

2026年9月17日 12:40

el-buen-agente-mcp

此 MCP 可以做什么

工具

近期工具变更

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