El Buen Agente | MCP Server

🇬🇧 English version

Servidor MCP público que convierte la guía "El Buen Agente" (criterios canónicos para construir agentes LLM robustos) en 18 tools accionables: en vez de leer una guía, le pasás la definición de tu agente y te devuelve evaluaciones estructuradas, un contrato formal, un checklist de 19 puntos como gate de merge, y la definición final lista para usar.

Descripción detallada

La mayoría del valor de un agente no está en el modelo (es un commodity) sino en el criterio con el que se diseña: qué rol tiene, qué NO debe hacer, cuánta autonomía se le da, con qué contexto razona y cómo se mide si funciona. Ese criterio suele vivir en guías y documentos que nadie relee a la hora de construir. Este servidor toma esa guía y la vuelve consultable en el momento exacto del trabajo, como herramientas que un agente puede invocar.

El mecanismo es deliberadamente simple y tiene una consecuencia importante: el servidor no llama a ningún modelo ni guarda datos. Cada tool arma un "brief" (los criterios de su sección de la guía, más la definición del agente que le pasaste, más un formato de salida estricto) y lo devuelve. Quien ejecuta la evaluación es el LLM del cliente que consume el MCP (tu Claude Code, tu Cursor), con las credenciales de cada usuario. Es decir: el criterio viaja dentro del texto de la tool y el cómputo corre de tu lado. Nadie comparte ni paga la API de nadie, y las definiciones que evaluás nunca salen de tu entorno (el servidor solo registra el nombre de la tool llamada, jamás el contenido).

Sirve para dos escenarios:

• Diseñar un agente nuevo: el flujo arranca preguntando si de verdad hace falta un agente (muchas veces alcanza con un prompt o un workflow), y si hace falta, te guía sección por sección hasta el checklist final y la definición lista para usar.

• Auditar un agente existente: empezás por el checklist como diagnóstico y profundizás solo en las dimensiones que fallan, con un veredicto medible que sirve incluso como gate de CI.

Las evaluaciones no son un sello de aprobación: la herramienta es estricta a propósito (la ausencia de evidencia cuenta como hallazgo), porque su utilidad está en encontrar los huecos antes de producción, no en confirmar que todo está bien. Todas las tools responden también en inglés con language: "en", y el criterio de fondo se edita en un único archivo Markdown versionado, así que mejorar la guía es editar un archivo y abrir un PR.

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

Related MCP server: Rug Munch Intelligence

Conectar

Claude Code:

claude mcp add --transport http el-buen-agente https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp

Cursor / Claude Desktop / cualquier cliente MCP: agregá la URL como servidor HTTP (Streamable HTTP, sin autenticación).

El flujo

El servidor recomienda el orden solo (vía instructions, hints de siguiente paso en cada respuesta, y la tool recomendar_flujo):

Agente NUEVO:
evaluar_necesidad → revisar_rol_y_frontera → revisar_outputs → evaluar_autonomia
→ revisar_frontera_ejecucion → auditar_contexto → disenar_evaluacion
→ generar_contrato → checklist_nacimiento (GATE) → construir_agente → plan_de_inicio

Agente EXISTENTE:
checklist_nacimiento (diagnóstico) → tools de las secciones con faltas → re-correr checklist

Tools

También expone la guía como resource (guide://el-buen-agente completa, o por sección: guide://el-buen-agente/seccion/{0-12}) y como prompt.

🇬🇧 English: every evaluation tool accepts language: "en" for English output (the underlying guide is Spanish; criteria are translated on the fly by the consuming agent).

Registry: publicado en el registry oficial MCP como io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp. Las releases se publican automáticamente al pushear un tag vX.Y.Z (GitHub Action con OIDC).

Cómo funciona

Cada tool empaqueta los criterios de su sección + la definición del agente + un formato de salida estricto (una evaluación con estados cumple/parcial/falta y evidencia citada, hasta 5 recomendaciones priorizadas, un veredicto verde/amarillo/rojo, y las preguntas que solo el autor puede responder). El agente que consume la tool ejecuta la evaluación con ese marco: el criterio viaja con la tool, sin importar qué LLM la use.

Usarlo como gate en CI

checklist_nacimiento cierra cada evaluación con un bloque JSON de claves estables (independientes del idioma):

{"tool":"checklist_nacimiento","aptos":17,"parciales":2,"faltas":0,"veredicto":"apto","puntos":[{"n":1,"estado":"ok"}]}

Eso permite bloquear el merge de un agente que no nace cumpliendo el checklist (§11 de la guía). Ejemplo con Claude Code en un workflow:

claude -p "Conectate a el-buen-agente y corré checklist_nacimiento sobre agents/mi-agente.md. Respondé SOLO con el bloque JSON." \
  | python3 -c "import json,sys; v=json.loads(sys.stdin.read())['veredicto']; exit(0 if v=='apto' else 1)"

Desarrollo

npm install
npm start          # http://localhost:3000/mcp

La guía fuente es el_buen_agente.md, el servidor la parsea por secciones al arrancar. Para cambiar los criterios, editá ese archivo.

Stack: Node 18+, Express, @modelcontextprotocol/sdk (Streamable HTTP, stateless). Rate limit: 60 req/min por IP, 600 global.

Tests: npm test (suite determinística + fixtures en golden/ con veredictos esperados). El CI corre en cada push y Railway no despliega sin el check verde.

Privacidad: el servidor loggea solo el nombre de la tool llamada y el idioma, nunca el contenido de las definiciones evaluadas.

Historial de versiones: ver CHANGELOG.md.

Licencia

MIT