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Resilient Research MCP Server

Resilient Research MCP Server

⚠️ PROPIETARIO Y CONFIDENCIAL
Este repositorio contiene trabajo de portafolio propietario. Todos los derechos reservados. Copiar, hacer fork, redistribuir o utilizar este código para cualquier proyecto de código abierto, comercial o personal sin permiso explícito por escrito está estrictamente prohibido.

"Un servidor Model Context Protocol (MCP) avanzado y de nivel de producción que equipa a los Agentes de IA con un motor de navegación web altamente resiliente, con capacidad de sigilo y consciente del contexto. Diseñado específicamente para superar las limitaciones fatales de la automatización estándar de navegadores para IA, este sistema propietario permite flujos de trabajo multipaso sin interrupciones, extrae datos estructurales profundos y garantiza la seguridad de la ventana de contexto en los entornos web más complejos."

Ventajas y capacidades clave

Los scripts estándar de automatización de navegadores para IA fallan sistemáticamente en entornos de producción debido al bloqueo anti-bot, la ofuscación de datos y el colapso de la ventana de contexto. Esta arquitectura propietaria fue construida desde cero para garantizar un funcionamiento resiliente de los agentes.

1. Seguridad de tokens sin colapsos

Volcar datos web sin procesar en un LLM hará que su ventana de contexto colapse al instante.

  • La Ventaja: Incluye un Motor Híbrido de Tokens de construcción propia que realiza comprobaciones instantáneas y de latencia cero del límite de caracteres a tokens. Al navegar por páginas masivas, el sistema elimina de forma inteligente el código no semántico y trunca automáticamente los datos justo antes del límite establecido, garantizando que la IA nunca colapse.

2. Penetración profunda en Shadow DOM

Las aplicaciones web modernas ocultan sus datos más valiosos dentro de componentes aislados y cerrados que los motores de scraping estándar no pueden ver.

  • La Ventaja: Utiliza un módulo de inyección altamente especializado y propietario que penetra en el DOM. El motor recorre recursivamente los componentes web aislados, extrayendo forzosamente conjuntos de datos ocultos y exponiéndolos en el light DOM para que la IA los procese.

3. Enmascaramiento anti-bot avanzado

Los navegadores headless estándar son detectados y bloqueados inmediatamente por firewalls de seguridad modernos como Cloudflare o DataDome.

  • La Ventaja: Implementa un enmascaramiento de huellas digitales del navegador profundamente integrado. El motor altera sistemáticamente su huella de JS y sus firmas de red para eludir sin esfuerzo los desafíos de bots de JavaScript de nivel intermedio y acceder a endpoints protegidos.

4. Sesiones persistentes multipaso

Las herramientas de automatización básicas crean un navegador completamente nuevo y amnésico para cada comando, lo que hace imposible realizar tareas secuenciales (como iniciar sesión y luego hacer clic en un botón).

  • La Ventaja: Construido en torno a un gestor de estado Singleton personalizado. El motor mantiene una sesión de navegador continua y persistente a lo largo de múltiples llamadas a herramientas de la IA. La IA puede navegar, desplazarse, extraer e interactuar secuencialmente dentro de exactamente la misma ventana.

5. Cola de ejecución altamente concurrente

Cuando los agentes de IA intentan ejecutar múltiples acciones del navegador en paralelo, los motores estándar colapsan con condiciones de carrera fatales.

  • La Ventaja: Cuenta con una arquitectura de bloqueo asíncrono estricta y segura para hilos. Cuando la IA lanza rápidamente múltiples comandos concurrentes, el motor los pone en cola de forma inteligente y los serializa estrictamente, garantizando una ejecución perfectamente estable incluso bajo cargas paralelas elevadas.

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Ejecución de las pruebas de verificación

Este proyecto incluye 4 scripts de verificación reforzados que demuestran la resiliencia de la arquitectura bajo estrés extremo:

  • python test_stealth.py - Demuestra que el motor de enmascaramiento de huellas digitales elude con éxito la protección en vivo de Cloudflare.

  • python test_shadow_dom.py - Demuestra que el módulo recursivo de penetración en el DOM extrae con éxito texto profundamente oculto de componentes cerrados.

  • python test_token_overflow.py - Demuestra que el Motor Híbrido de Tokens trunca de forma segura conjuntos de datos masivamente inflados (p. ej., páginas de Wikipedia de tamaño récord mundial) sin pérdida de datos.

  • python test_concurrency.py - Somete a prueba de estrés el bloqueo de ejecución asíncrona poniendo en cola de forma segura comandos paralelos simultáneos sin fallos del motor.

F
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quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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