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Glama

agentic-ecos

MCP server que inicializa, gestiona y opera infraestructura agéntica trazable en todo tu ecosistema digital. Un plano de control: sabe qué proyectos existen, cuáles tienen infra agéntica, cómo están de salud y cómo inicializar los que faltan.

Instalar una vez, conectar desde todos tus proyectos.

Qué es

agentic-ecos es el plano de control de tu ecosistema:

  • Inicializa — genera la infraestructura agéntica completa (locks multi-agente, cola de tareas con kanban, comunicación entre agentes, auditoría de sesiones, control de acceso, protocolos de operación, vault de Obsidian, MCP server del proyecto) en cualquier proyecto nuevo.

  • Gestiona — mantiene un registro canónico (agentic.toml) de todos los proyectos y su estado agéntico; conecta el MCP server al opencode.jsonc.

  • Provee lógicas agénticas trazables — 15 patrones codificados, plantillas de protocolos, validación de estructura y próximos pasos priorizados.

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Instalación

# 1. Clonar el repo (una vez)
git clone https://github.com/deibanez/agentic-ecos.git
cd agentic-ecos

# 2. Instalar dependencias + el CLI
uv add --dev mcp
uv pip install --editable .     # instala el comando `agentic-ecos` (CLI)

# 3. Verificar que funciona
agentic-ecos protocols           # lista las plantillas de protocolos

# 4. Conectar el MCP server a tu agente (una vez por workspace)
#    → escribe opencode.jsonc / .mcp.json / .cursor/mcp.json automáticamente
agentic-ecos connect --target ~/repos --agent auto

Dos comandos:

  • agentic-ecos → CLI (init, ecosystem, connect, promote, ...)

  • agentic-ecos-server → arranca el MCP server (para conectarlo manualmente a un agente si no usás la tool connect)

Quickstart

Paso 1 — Probar las tools (sin ecosistema, 30 segundos)

Las tools MCP funcionan inmediatamente tras conectar el server. No necesitás fork privado ni registro de ecosistema para esto:

# Desde tu agente (con el MCP conectado):
#   init_project("mi-proyecto", preset="monorepo", target_path=".../docs")
#   list_patterns()          → los 15 patrones agénticos
#   validate_structure("...") → verifica cobertura agéntica de un proyecto
#   protocol_template("agent_protocol") → plantilla de protocolo

Paso 2 — Crear tu ecosistema (opcional, avanzado)

Para gestionar múltiples proyectos con registro canónico, tareas cross-cutting y coordinación multi-agente:

Fork privado obligatorio. Solo main (estable) y dev (integración) del upstream son públicos (código + knowledge/ + docs/). Tu ecosistema (workspace/ + data/) vive en un fork privado — con trazabilidad completa (git log de cada cambio). Detalle en CONTRIBUTING.md §10.

# 0. Crear el fork privado + branch de ecosistema (una vez)
gh repo fork deibanez/agentic-ecos --clone --private
cd agentic-ecos
git remote add upstream https://github.com/deibanez/agentic-ecos.git
agentic-ecos ecosystem branch-create mi-eco --base main
#   base=main (estable, recomendado) | base=dev (bleeding edge)

# 1. Inicializar el plano de control (una vez por ecosistema)
agentic-ecos ecosystem init --name mi-ecosistema --workspace ~/repos

# 2. Conectar el MCP server al workspace (multi-agente)
agentic-ecos connect --target ~/repos --agent auto

# 3. Desde el agente: generar infra agéntica para un proyecto
#    → init_project("mi-proyecto", preset="monorepo", target_path=".../docs")

# Mantenerse al día (trazable, registra en AGENT_SESSION_LOG)
agentic-ecos ecosystem sync --branch main
agentic-ecos ecosystem merge-main --target ecosystem/mi-eco

Privacidad: tu workspace/ (proyectos, tareas) y data/ (patterns en experimentación) se commitean en tu fork privado — nadie más los ve. Solo compartís lo que querés vía PR de knowledge/ a dev (que luego promueve a main cuando está estable).

Uso con el agente (MCP)

Conecta el server a cualquier proyecto (en su opencode.jsonc):

"mcp": {
  "agentic-ecos": {
    "type": "local",
    "command": ["/abs/path/to/agentic-ecos/.venv/bin/agentic-ecos-server"]
  }
}

La tool connect hace esto automáticamente para uno o más agentes (OpenCode, Claude Code, Cursor) — preserva tus comentarios y configs existentes:

agentic-ecos connect --target ~/repos --agent auto   # detecta agentes presentes
agentic-ecos connect --agent claude                  # solo Claude Code
agentic-ecos connect --agent snippet                 # snippets para pegar manual

Tools (34)

Generación y patrones

Tool

Función

init_project

Genera el esqueleto agéntico completo en un proyecto + lo registra

list_patterns / get_pattern

Catálogo de 15 patrones + knowledge + workspace + custom

protocol_template / list_protocols

Plantillas de protocolos

generate_file

Genera un archivo individual

list_presets

Presets de tipos de proyecto (built-in + knowledge + custom)

Validación y guía

Tool

Función

validate_structure

Checklist de piezas existentes/faltantes (16 archivos)

suggest_next_steps / agentic_health

Próximos pasos y salud agéntica

Plano de control del ecosistema

Tool

Función

ecosystem_init

Crea agentic.toml, auto-detecta proyectos

ecosystem_status

Salud del ecosistema completo (cobertura por proyecto)

ecosystem_config

Devuelve el registro completo

project_add / project_remove

Registrar/eliminar proyectos del registro

connect / connect_status

Configura agentic-ecos para múltiples agentes y verifica conexión

scan_opencode

Qué proyectos tienen agentic-ecos conectado

ecosystem_branch_create

Crea tu branch ecosystem/{name} desde main (estable) o dev (bleeding edge) — trazable

ecosystem_sync_upstream

Sincroniza una branch con upstream (main/dev) — trazable

ecosystem_merge_main

Merge de main a tu branch de ecosistema, reporta conflictos — trazable

Tareas cross-cutting

Tool

Función

ecosystem_tasks

Agregado: tareas del workspace/tasks.md + por proyecto

ecosystem_task_add

Agrega tarea cross-cutting al workspace/tasks.md

Conocimiento (4 tiers)

Tool

Función

add_custom_pattern / remove_custom_pattern

Tier 3: patrones personales (data/, commiteado en fork privado)

promote_to_workspace

Tier 2.5: data/ → workspace/ (commiteado en tu branch)

promote_to_knowledge

Tier 2: workspace/ → knowledge/ (commiteado, PR a main)

knowledge_status

Estado del conocimiento por tier

add_custom_preset / remove_custom_preset

Presets custom

save_snapshot / storage_status / set_state

Históricos y estado

Otros

Tool

Función

rag_status

Estado RAG (opt-in)

Uso CLI (sin agente)

# Generar un proyecto nuevo
agentic-ecos init mi-proyecto --preset monorepo --repos api,frontend,workers

# Validar estructura existente
agentic-ecos validate ./ruta/al/vault

# Plano de control
agentic-ecos ecosystem init --name eco --workspace ~/repos
agentic-ecos ecosystem status
agentic-ecos ecosystem add otro-svc --type frontend
agentic-ecos ecosystem tasks
agentic-ecos ecosystem add-task "Migrar satet" --priority high --type iac

# Branches git del ecosistema (trazables)
agentic-ecos ecosystem branch-create mi-eco --base main    # main estable | dev bleeding edge
agentic-ecos ecosystem sync --branch main                  # sync con upstream
agentic-ecos ecosystem merge-main --target ecosystem/mi-eco

# Conectar MCP (multi-agente)
agentic-ecos connect --target ~/repos --agent auto
agentic-ecos connect --agent claude

# Conocimiento
agentic-ecos promote mi-pattern --to workspace
agentic-ecos promote mi-pattern --to knowledge --source workspace
agentic-ecos knowledge status                 # estado por tier

# Salida JSON para scripts/CI (automatización)
agentic-ecos ecosystem status --json
agentic-ecos ecosystem tasks --json
agentic-ecos validate ./ruta --json
agentic-ecos knowledge status --json

# Verificar conexión LLM (optativo)
agentic-ecos llm-test --prompt "Hola"

# Listar patrones / protocolos
agentic-ecos patterns --domain coordination
agentic-ecos protocols

Presets

  • monorepo — múltiples servicios con CI/CD compartido e IaC centralizada

  • single_service — un servicio con componentes en subdirectorios

  • data_pipeline — lambdas, jobs batch, pipeline de ingesta/procesamiento

RAG

YAGNI por defecto. El vault de proyectos pequeños se consulta con wiki links (vault_query_graph). Si un proyecto necesita búsqueda semántica:

pip install 'agentic-ecos[rag]'

Automatización CI/CD con LLMs (opcional)

agentic-ecos puede automatizar flujos periódicos con GitHub Actions y síntesis LLM: resúmenes semanales, propuestas de tareas, verificación de PRs, revisión de conocimiento y task loops. Opt-in — la infraestructura funciona sin esto.

Requisitos (GitHub → Settings → Secrets → Actions):

Secret

Requerido

Descripción

LLM_API_KEY

API key del provider

LLM_MODEL

⏸️

Default deepseek-chat. Ej: gpt-4o, claude-3-5-sonnet

LLM_BASE_URL

⏸️

Solo para providers custom

Workflows incluidos (.github/workflows/): ecosystem-snapshot (daily), weekly-summary (lunes), pre-dev-verification (on PR → dev), knowledge-review (mensual), task-automation (workflow_dispatch).

Degradación elegante: sin LLM_API_KEY, los workflows commitean los datos crudos sin síntesis y crean issues mínimos. El sistema nunca falla por LLM no configurado.

Ver CONTRIBUTING.md §9 para detalle completo.

Conocimiento (4 tiers)

El conocimiento del ecosistema sigue 4 tiers de madurez, todos dentro del repo (portable, actualizable con git pull) y todos commiteados en tu fork privado (trazabilidad completa):

Tier

Ubicación

Git

Ciclo

3 · Personal

agentic_ecos/data/ (patterns/presets)

✅ commiteado (fork privado)

add_custom_pattern → experimento

2.5 · Ecosistema

workspace/

✅ (tu branch)

promote_to_workspace → validado

2 · Comunitario

agentic_ecos/knowledge/

✅ commiteado

promote_to_knowledge → PR a main

1 · Built-in

agentic_ecos/patterns.py

✅ commiteado

mover a código → todos

Solo el runtime data (data/ecosystem-snapshots/, data/state.json) queda gitignored — no es conocimiento y genera conflictos de merge.

# MCP:
#   add_custom_pattern(...)      → data/ (tier 3)
#   promote_to_workspace(...)    → workspace/ (tier 2.5)
#   promote_to_knowledge(...)    → knowledge/ (tier 2)
#   knowledge_status()           → estado por tier

Ciclo de vida completo: descubrirdata/validar (≥2 proyectos) → workspace/compartir (multi-ecosistema) → knowledge/madurarpatterns.py.

Override de ruta: AGENTIC_ECOS_DATA_DIR=/path/to/data.

Vault autodocumental (docs/)

agentic-ecos se documenta con su propia infraestructura (demo viviente). Abre docs/ en Obsidian: Home.md, MOCs, AGENT_TASKS.md (roadmap), RULES/, STATE/ y kanban/ — todo interlinkeado con wiki links y tags.

Estructura del repo

agentic_ecos/
├── server.py        # MCP server (31 tools)
├── generator.py     # init_project + generate_file + validate + CLI
├── patterns.py      # 15 patrones agénticos codificados (tier 1)
├── protocols.py     # plantillas de protocolos (5)
├── presets.py       # monorepo / single_service / data_pipeline (tier 1)
├── ecosystem.py     # plano de control (agentic.toml, connect, tasks)
├── storage.py       # data/ + knowledge/ + workspace/ carga/guardado
├── knowledge.py     # promoción entre tiers
├── knowledge/       # tier 2 · commiteado · comunidad (patterns/presets/traps)
├── data/            # tier 3 · patterns/presets commiteados (fork privado) · snapshots/state gitignored
├── static/          # scripts copiados tal cual (lock_manager, sync_kanban, ...)
└── templates/       # plantillas markdown generables

workspace/           # tier 2.5 · solo en branches de ecosistema (fork privado) · agentic.toml + tasks.md
docs/00_Global/      # vault autodocumental (Obsidian)

Documentación

  • ARCHITECTURE.md — arquitectura de capas, patrones, plano de control, pipeline de generación

Roadmap

  • Extracción de patrones desde agv-docs (upgrade unidireccional)

  • Skill de OpenCode para orquestar la inicialización

  • RAG opt-in para vaults grandes

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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