Coding Tools MCP

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Dale a cualquier chat o agente de IA un par de manos seguras sobre tu base de código.

Coding Tools MCP es un entorno de ejecución neutral respecto al modelo servido a través del Model Context Protocol: lectura y búsqueda de archivos, parches multifichero estructurados, ejecución de comandos, sesiones interactivas y git — un único servidor que cualquier cliente MCP puede manejar. Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline o un agente que construyas tú mismo: todos reciben las mismas 20 herramientas probadas en batalla, confinadas a un espacio de trabajo y restringidas por modos de permiso.

Por qué se usa

• Convierte una aplicación de chat en un agente de codificación. Claude Desktop — o cualquier cliente de chat MCP — obtiene acceso real al repositorio con la suscripción que ya tienes. No se requiere ningún producto adicional.

• La seguridad es el producto, no un añadido posterior. Una raíz de espacio de trabajo por servidor. Las rutas absolutas, el recorrido .. y las fugas por enlaces simbólicos se rechazan. Los modos de permiso restringen el acceso a la red, la expansión de shell, los scripts en línea y los comandos destructivos. En Linux, Landlock añade confinamiento del sistema de archivos a nivel de kernel.

• Es neutral respecto al modelo y al proveedor. Un catálogo fijo y anotado con veracidad: sin cambios de perfil, sin juegos de anotaciones. Cambia de modelos o clientes libremente; el entorno de ejecución y su comportamiento permanecen.

• Está diseñado para ventanas de contexto. Los resultados se resumen, pagan y limitan por diseño; los bytes serializados de resultados de herramientas se redujeron un 37 % de una versión a otra en la carga de trabajo dogfood determinista, sin cambios en la finalización de tareas.

Inicio rápido

Ejecútalo con cualquier cadena de herramientas que ya tengas (el servidor es Python ≥ 3.11 desde PyPI; el paquete npm es un lanzador ligero que lo inicia mediante uv o pipx):

uvx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Python toolchain
npx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Node toolchain

Conéctalo a Claude Desktop, Claude Code, Cursor o Cline — el JSON es el mismo en todas partes (cambia uvx por npx si prefieres Node):

{
  "mcpServers": {
    "coding-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["coding-tools-mcp", "--stdio", "--workspace", "/path/to/repo"]
    }
  }
}

Luego pídele a tu cliente: "ejecuta la suite de pruebas y corrige el primer fallo".

¿Prefieres HTTP? Quita --stdio y el servidor hablará Streamable HTTP en http://127.0.0.1:8765/mcp (MCP 2025-11-25, con compatibilidad con 2025-06-18). En docs/quickstart.md y docs/mcp-client-config.md encontrarás un instalador de una línea, guías paso a paso por cliente y solución de problemas.

Siete cosas que probar

1. Convierte Claude Desktop en tu agente de codificación. Con la configuración anterior es suficiente: la ventana de chat que ya pagas ahora puede leer, parchear, probar y revisar commits de un repositorio real.

2. Programa en tu propia máquina desde cualquier lugar.

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./scripts/tunnel.sh cloudflared /path/to/repo

Enlace de loopback + túnel HTTPS autenticado (cloudflared, ngrok o Microsoft Dev Tunnel). Apunta claude.ai desde tu teléfono a https://<tunnel-host>/mcp y controla tu estación de trabajo desde cualquier lugar. Los tokens Bearer y OAuth 2.1 + PKCE (con registro dinámico RFC 7591) están integrados. → docs/remote-mcp.md

3. Suelta un agente sobre código no confiable, dentro de un sandbox desechable.

docker build -t coding-tools-mcp-sandbox:local .
docker run --rm --init -it -p 8765:8765 -v "$PWD:/workspace" coding-tools-mcp-sandbox:local

Un servidor contenerizado con cadenas de herramientas y cachés preconfiguradas, seguro para apuntarlo a un PR sospechoso y destruirlo después. → docs/docker.md

4. Levanta un sandbox en la nube con una sola llamada MCP. El plano de control de Cloudflare Worker incluido expone start_coding_tools_sandbox como herramienta MCP: una llamada lanza un runner de GitHub Actions que arranca el sandbox Docker y lo publica detrás de un Cloudflare Tunnel autenticado. Cómputo efímero, sin servidor propio.

5. Condúcelo desde una GUI.

python -m pip install "coding-tools-mcp[desktop]"
coding-tools-mcp-desktop

Perfiles por espacio de trabajo, inicio/detención del servidor y del túnel, configuración de credenciales con asistentes de portapapeles y comprobaciones de estado en vivo. Inglés y 简体中文.

6. Mantén viva una sesión interactiva. exec_command inicia un REPL o depurador bajo un PTY real; write_stdin le envía datos entre turnos; read_output pagina la salida larga; kill_session limpia. Los procesos de larga duración son de primera clase, con vigilantes de plazos y buffers acotados.

7. Dale a tu propio agente manos de nivel de producción. ¿Estás construyendo un bucle de agente con el SDK de Anthropic o cualquier otra cosa? No implementes a mano las herramientas de archivos y exec: habla MCP con este servidor y hereda todo el perímetro de seguridad. → docs/embedding.md

El catálogo de herramientas

Un conjunto estable y anotado con veracidad: los modos de permiso cambian la política de comandos, nunca qué herramientas ve el modelo. apply_patch es la única primitiva de mutación de archivos: preparada, verificada contra la línea base, atómica entre archivos y con reversión.

Los archivos AGENTS.md/CLAUDE.md de la raíz se cargan automáticamente en el contexto de inicialización. El content de las herramientas es texto conciso orientado al agente; structuredContent transporta el resultado completo legible por máquina. Esquemas y envoltorios de resultados: docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.2.md.

Perímetro de seguridad

El listado y la búsqueda recursivos excluyen .git, node_modules, salidas de compilación, virtualenvs y cachés. Los comandos se ejecutan con el directorio de trabajo limitado al espacio de trabajo, entorno depurado, tiempos de espera y límites de salida. Los hosts Linux con Landlock obtienen confinamiento del sistema de archivos impuesto por el kernel; otras plataformas reciben una advertencia explícita: esto sigue sin ser un sandbox de sistema operativo completo, así que usa la imagen Docker o una VM para trabajo genuinamente no confiable. Detalles: SECURITY.md · docs/security-boundary.md · docs/permission-modes.md

Telemetría

El servidor envía telemetría de uso anónima (contadores de éxito/latencia por herramienta y dimensiones de versión/plataforma — nunca rutas, argumentos, comandos ni contenidos de archivos) para ayudar a priorizar correcciones. Desactívala con CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off o DO_NOT_TRACK=1; se desactiva automáticamente en CI. CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug imprime cada evento en stderr en lugar de enviarlo. La lista completa de eventos y las garantías están en docs/telemetry.md.

Evidencias, Dogfood y SWE-bench

Cada versión se publica mediante un pipeline activado por etiquetas en el que la suite de cumplimiento, el benchmark de carga de trabajo real y el harness de SWE-bench se ejecutan desde el mismo commit que publica en PyPI y npm — ambos mediante publicación de confianza, npm con procedencia. Las métricas de eficiencia dogfood son reproducibles (make dogfood-smoke) y se incorporan al repositorio en reports/. Este repositorio no reivindica un resultado en el leaderboard de SWE-bench generado por modelos; consulta docs/swe-bench.md para saber exactamente qué se mide y qué no. Más: COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md

Documentación

Desarrollo

python -m pip install -e ".[dev]"
make ci        # lint, typecheck, tests, protocol/integration suites, gates

La matriz completa de comprobaciones está en docs/ci-and-tests.md.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Apache License 2.0.

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Proyecto: Coding Tools MCP
Autor: Coding Tools MCP Contributors
Fuente: https://github.com/xyTom/coding-tools-mcp

Los metadatos de citación están disponibles en CITATION.cff.