Open Jobsite

Open Jobsite es un servidor abierto de operaciones de construcción, local-first, para goose y otros clientes del Model Context Protocol (MCP). Convierte la evidencia de campo en cálculos revisables, registros diarios, presupuestos y órdenes de cambio, manteniendo visibles las referencias de origen, el cálculo de unidades, los supuestos, las exclusiones y los límites de aprobación humana.

Este repositorio es un MVP funcional v0.1 de prueba de subvención. Utiliza datos sintéticos, no realiza llamadas de red y nunca envía un mensaje, presenta un precio, realiza un pedido ni aprueba un artefacto.

Por qué existe

El trabajo de campo comienza con notas en bruto, fotos, bocetos, mediciones, recibos y conversaciones, no con filas limpias de base de datos. Los agentes de propósito general pueden redactar respuestas pulidas mientras ocultan de dónde provienen los números. Open Jobsite adopta el enfoque contrario:

• Evidencia primero: los registros conservan una referencia de origen proporcionada por el usuario y el estado de privacidad.

• Matemática determinista: las herramientas de cantidades utilizan aritmética decimal y exponen fórmulas y valores intermedios.

• Borrador por defecto: cada presupuesto y orden de cambio está explícitamente sin aprobar.

• Local y portátil: los archivos JSON permanecen en una carpeta controlada por el usuario y la superficie de herramientas es MCP estándar.

• Flujos de trabajo adaptados al campo: las habilidades portátiles cubren registros diarios, presupuestos delimitados y órdenes de cambio.

Related MCP server: Keystone MCP Server

Flujo de trabajo

1. Crear un proyecto local.

2. Registrar una nota o medición con una referencia de origen.

3. Ejecutar un cálculo determinista de cantidades.

4. Redactar un artefacto vinculado al ID de evidencia.

5. Revisar y editar el borrador fuera del servidor antes de cualquier acción externa.

Herramientas

Los artefactos financieros y de trabajo siempre devuelven:

{
  "status": "draft",
  "requires_human_approval": true,
  "external_action_performed": false
}

Instalación y prueba

Requisitos: Python 3.12+ y uv.

uv sync --extra dev
uv run pytest
uv run open-jobsite --version

Ejecutar el servidor MCP sobre stdio:

uv run open-jobsite

Demostración sintética

La carpeta demo/ contiene un flujo de trabajo sintético de extremo a extremo, un prompt, resultados esperados fijos, un lanzador de goose CLI para Windows y un preflight que inicia el servidor STDIO real. Ejecute el preflight con:

uv run python demo/run_demo.py

El preflight también forma parte de GitHub Actions. Verifica el mismo flujo de evidencia, cálculo, presupuesto, registro diario y puerta de aprobación previsto para una futura grabación de pantalla. En v0.1 no se incluye ninguna grabación.

Los datos se guardan por defecto en .open-jobsite-data/. Seleccione otra carpeta local con --data-dir PATH o con la variable de entorno OPEN_JOBSITE_DATA_DIR.

Conectar con goose Desktop

Compile y pruebe el repositorio primero. Luego añada una extensión STDIO personalizada en goose Desktop con:

• Comando: la ruta absoluta a uv (where uv en Windows)

• Argumentos: run --directory C:\absolute\path\to\open-jobsite open-jobsite

• Entorno: opcionalmente, establezca OPEN_JOBSITE_DATA_DIR en una carpeta privada de datos de trabajo

Utilice únicamente datos sintéticos en una demostración pública. El prompt sintético se ha ejecutado con goose CLI 1.46.0 en Windows; consulte el registro de verificación. Una ejecución MCP local de Berd aún no se ha verificado.

Evidencia verificada de v0.1

A fecha de 2026-08-27:

• 28 pruebas automatizadas pasan en Windows.

• los cinco casos de referencia sintéticos pasan, incluidos cuatro casos numéricos exactos y tres invariantes de aprobación.

• el preflight STDIO real produce 108 pies cuadrados, cuatro paneles, un subtotal de CAD 344.00, un total de CAD 378.40 y 6.00 horas de mano de obra.

• una ejecución aislada de goose CLI en Windows produjo dos registros de evidencia y dos artefactos en borrador con los mismos valores esperados.

Estas son comprobaciones de software limitadas, no afirmaciones sobre la precisión en campo, la precisión de los presupuestos, el cumplimiento de códigos ni los resultados para el usuario.

Ejemplo de argumentos MCP

Las entradas complejas utilizan matrices tipadas para que goose pueda ver los campos obligatorios en el esquema MCP. Para draft_estimate, un valor mínimo de line_items es:

[
  {
    "description": "Synthetic wallboard",
    "quantity": 3,
    "unit": "sheet",
    "unit_cost": 18.5,
    "evidence_ids": ["ev-example"]
  }
]

El ID de evidencia ya debe existir en el mismo proyecto.

Mapa del repositorio

• src/open_jobsite/: núcleo determinista, almacén local, artefactos, herramientas MCP

• skills/: instrucciones portátiles de flujo de trabajo de campo para goose

• benchmark/: casos de evaluación sintéticos y legibles por máquina

• demo/: preflight reproducible, lanzador de goose para Windows y plan de grabación

• examples/: un registro de proyecto de ejemplo sintético

• tests/: pruebas del núcleo y del protocolo MCP en proceso

• docs/architecture.md: diseño de componentes y límites de confianza

• docs/threat-model.md: riesgos actuales y mitigaciones

Seguridad y limitaciones

Esta versión alfa no constituye asesoramiento en materia de presupuestos, legal, contractual, fiscal, estructural, de códigos ni de seguridad. No inspecciona las condiciones de la obra, no valida planos, no optimiza cortes, no confirma precios ni sustituye a un profesional cualificado. Un cálculo correcto puede seguir basándose en una medición o un supuesto erróneos. Revise todos los resultados contrastándolos con los dibujos, contratos, códigos, instrucciones del fabricante y condiciones de campo actuales.

No incluya nombres de inquilinos, direcciones, credenciales, fotos privadas, registros de clientes ni datos de precios propietarios en ejemplos públicos o informes de errores. Consulte SECURITY.md y docs/threat-model.md.

Hoja de ruta

• Q1: esquema estable, 25 casos de referencia, CI, demostración de goose/Berd en Windows, contribución upstream a goose

• Q2: adaptadores de voz/foto/PDF, flujos de trabajo bilingües, aplicación MCP de revisión de procedencia, tres pilotos documentados de forma segura

• Q3: historial de revisiones, detección de cambios, adaptadores locales de libros de precios, endurecimiento de seguridad, tres pilotos externos

• Q4: v1.0, más de 50 tareas de referencia, estudio de usabilidad con cinco usuarios de campo, documentación para mantenedores

Consulte CONTRIBUTING.md para participar. Licencia Apache-2.0.