io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp
Official18 toolsby apasztetnik · JavaScript
La guía 'El Buen Agente' como 18 tools para evaluar, mejorar y construir agentes LLM. En español.
Spanish guide with 18 tools for evaluating and building LLM agents.
Captured live from the server via tools/list.
recomendar_flujo
Devuelve el flujo recomendado de tools según la situación: agente nuevo (diseño desde cero) o agente existente (mejora). Llamala PRIMERO si no sabés por dónde empezar.
Parameters (1)
- situacionstringrequired
'nuevo' = diseñar un agente desde cero; 'existente' = mejorar un agente que ya está definido o en producción.
get_el_buen_agente
Devuelve la guía completa 'El Buen Agente (v2)' en Markdown. Usala para contexto general; para operar sobre un agente concreto usá las tools evaluar_*/revisar_*/auditar_*.
No parameters.
evaluar_necesidad
Evalúa si el problema justifica un agente o se resuelve con menos (prompt, workflow, skill). Detecta antipatrones: agente genérico, sobre-orquestación, agente sin contexto, autonomía total día 1. Usala ANTES de construir, o para cuestionar un agente existente.
Parameters (2)
- problemastringrequired
Descripción del problema que se quiere resolver y, si existe, cómo lo resuelve el agente actual.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
revisar_rol_y_frontera
Verifica que el agente tenga rol claro, dominio acotado y frontera explícita de qué NO es su responsabilidad, escrita en el identity layer y enforced en código donde se pueda. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
revisar_outputs
Verifica que los outputs sean accionables: schema estricto (JSON Schema/Pydantic), resumen legible para humanos separado del razonamiento, y exposición de qué gates pasó/falló. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
evaluar_autonomia
Determina el nivel de autonomía adecuado (copiloto / ejecutor supervisado / autónomo con guardrails) y verifica los mecanismos de reducción de riesgo: sandbox/shadow mode, límites duros, frenos progresivos, override humano. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
revisar_frontera_ejecucion
Verifica que la línea entre lo que el agente recomienda y lo que ejecuta esté definida en código (status + gates), no descubierta en producción: qué ejecuta directo, qué queda pendiente de aprobación, qué se rechaza. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
aplicar_challenger
Aplica el patrón challenger/red-team a la definición o a una decisión del agente: contraargumentos basados en datos, autocrítica y gate de calidad. Útil como segunda pasada adversarial. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
auditar_contexto
Audita el contexto del agente: separación en 3 capas (identidad/dominio/referencia), relevancia y caducidad de datos, estrategia de integración (directo/snapshot/RAG/estático), gobernanza, least-privilege, trazabilidad y defensa anti prompt-injection. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
challenger_decision
Genera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.
Parameters (3)
- decisionstringrequired
La decisión o recomendación del agente que se quiere cuestionar.
- contextostring
Contexto y datos relevantes a la decisión.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
disenar_evaluacion
Evalúa el plan de evaluación del agente (o ayuda a crearlo): 3 dimensiones (capacidades/trayectoria/resultado), métricas (tasa de éxito, consistencia, coste por tarea, adopción), golden set de 20-50 tareas, monitoreo de drift y self-consistency para alto stake.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
generar_contrato
Genera el contrato formal del agente (patrón contractor de §8) a partir de los campos provistos. Los campos faltantes quedan marcados como [PENDIENTE] para completar.
Parameters (10)
- nombrestringrequired
Nombre del agente.
- problemastring
Qué resuelve (1 frase) + qué deliberadamente NO toca.
- inputsstring
Qué consume.
- outputstring
Schema exacto + formato legible para humano.
- puedestring
Acciones autónomas dentro de límites.
- no_puedestring
Acciones que requieren aprobación humana / fuera de alcance.
- costestring
Modelo + estimado de tokens/mes + tope.
- evaluacionstring
Métricas de éxito (verde/amarillo/rojo) + cadencia de review.
- autonomiastring
copiloto | supervisado | autónomo con guardrails (+ plan de progresión).
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
evaluar_sistema
Evalúa cómo el agente encaja en el sistema mayor: catálogo de skills, reutilización vs especialización, orquestación ligera vs orquestador, qué automatizar vs supervisar, y memorias separadas por agente.
Parameters (3)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- ecosistemastring
Otros agentes/skills existentes en el sistema, si los hay.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
plan_exposicion_mcp
Evalúa qué partes del agente conviene exponer a la economía de agentes y cómo: qué modelar como tool (capacidad accionable), resource (doc/dato legible) o prompt (plantilla), y qué merece UI vs API/MCP.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
checklist_nacimiento
Corre el checklist completo de 19 puntos contra la definición del agente. Es el gate final antes de mergear: el agente debe NACER cumpliéndolo, no corregirse después. Devuelve veredicto punto por punto.
Parameters (2)
- agent_definitionstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
validar_veredicto
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 programático / gates de CI: no depende de parsear texto.
Parameters (1)
- puntosarrayrequired
Los 19 puntos del checklist con su estado evaluado.
construir_agente
El paso de CIERRE del flujo: toma la definición iterada (tras pasar por las revisiones) y produce el artefacto final listo para usar: identity layer, tools con least-privilege, límites duros, schema de output, gates, contexto, evaluación. Llamala cuando checklist_nacimiento dé APTO.
Parameters (4)
- definicion_finalstringrequired
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
- contratostring
El contrato generado por generar_contrato, si existe.
- formatostring
Formato del artefacto: 'markdown' (doc de diseño completo, default), 'claude_skill' (SKILL.md con frontmatter), 'system_prompt' (prompt + config para cualquier framework).
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
plan_de_inicio
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.
Parameters (3)
- problemastringrequired
El problema o tarea candidata para el primer agente.
- equipostring
Quiénes lo van a usar y revisar.
- languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
README not available yet.
Install
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"el-buen-agente-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"
]
}
}
}Desktop config is stdio-only; this bridges via mcp-remote. Native remote: Settings > Connectors.