MCP server

El Buen Agente

io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp

Checked 26 Oct 2026, 08:29 UTC · Connected to it and listed its tools

La guía 'El Buen Agente' como 18 tools para evaluar, mejorar y construir agentes LLM. En español.

Website Source

At a glance

Type

MCP server

Publisher

Not verified

Status

Working at last check

Tools

18

Token cost

About 4,353 tokens per request

Sets up in

Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code, Antigravity, ChatGPT, OpenAI API, Grok

Last checked

26 Oct 2026, 08:29 UTC

Connect it to your agent

Add to CursorAdd to VS CodeVS Code Insiders

Opens the app, which shows the server and asks you to confirm. For other apps, copy the setup below.

Claude Code

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

Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector, and paste the URL.

Codex (config.toml)

[mcp_servers.el-buen-agente-mcp]
url = "https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"

Gemini CLI

{"mcpServers":{"el-buen-agente-mcp":{"httpUrl":"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"}}}

Cursor

{"mcpServers":{"el-buen-agente-mcp":{"url":"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"}}}

VS Code

{"servers":{"el-buen-agente-mcp":{"type":"http","url":"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"}}}

Antigravity

agy mcp add el-buen-agente-mcp https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp

ChatGPT

Settings → Apps & Connectors → Advanced settings: turn on Developer mode, then Create a connector and paste the URL. Which plans can do this varies.

OpenAI API (Responses tools)

{"type":"mcp","server_label":"el-buen-agente-mcp","server_url":"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp","require_approval":"always"}

Grok (xAI API tools)

{"type":"mcp","server_label":"el-buen-agente-mcp","server_url":"https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"}

Tools

• aplicar_challenger ~250 tokens
  Aplica el patrón challenger/red-team a la definición o a una decisión del agente: contraargumentos basados en datos, autocrítica y gate de calidad. Útil como segunda pasada adversarial. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
• auditar_contexto ~268 tokens
  Audita el contexto del agente: separación en 3 capas (identidad/dominio/referencia), relevancia y caducidad de datos, estrategia de integración (directo/snapshot/RAG/estático), gobernanza, least-privilege, trazabilidad y defensa anti prompt-injection. Recibe la definición del agente y devuelve un br
• challenger_decision ~199 tokens
  Genera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.
• checklist_nacimiento ~232 tokens
  Corre el checklist completo de 19 puntos contra la definición del agente. Es el gate final antes de mergear: el agente debe NACER cumpliéndolo, no corregirse después. Devuelve veredicto punto por punto.
• construir_agente ~359 tokens
  El paso de CIERRE del flujo: toma la definición iterada (tras pasar por las revisiones) y produce el artefacto final listo para usar: identity layer, tools con least-privilege, límites duros, schema de output, gates, contexto, evaluación. Llamala cuando checklist_nacimiento dé APTO.
• disenar_evaluacion ~248 tokens
  Evalúa el plan de evaluación del agente (o ayuda a crearlo): 3 dimensiones (capacidades/trayectoria/resultado), métricas (tasa de éxito, consistencia, coste por tarea, adopción), golden set de 20-50 tareas, monitoreo de drift y self-consistency para alto stake.
• evaluar_autonomia ~260 tokens
  Determina el nivel de autonomía adecuado (copiloto / ejecutor supervisado / autónomo con guardrails) y verifica los mecanismos de reducción de riesgo: sandbox/shadow mode, límites duros, frenos progresivos, override humano. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructura
• evaluar_necesidad ~217 tokens
  Evalúa si el problema justifica un agente o se resuelve con menos (prompt, workflow, skill). Detecta antipatrones: agente genérico, sobre-orquestación, agente sin contexto, autonomía total día 1. Usala ANTES de construir, o para cuestionar un agente existente.
• evaluar_sistema ~261 tokens
  Evalúa cómo el agente encaja en el sistema mayor: catálogo de skills, reutilización vs especialización, orquestación ligera vs orquestador, qué automatizar vs supervisar, y memorias separadas por agente.
• generar_contrato ~378 tokens
  Genera el contrato formal del agente (patrón contractor de §8) a partir de los campos provistos. Los campos faltantes quedan marcados como [PENDIENTE] para completar.
• get_el_buen_agente ~91 tokens
  Devuelve la guía completa 'El Buen Agente (v2)' en Markdown. Usala para contexto general; para operar sobre un agente concreto usá las tools evaluar_*/revisar_*/auditar_*.
• plan_de_inicio ~208 tokens
  Genera el plan de arranque correcto para un agente nuevo: un agente, un problema concreto, un humano revisando. Verifica que la tarea elegida sea recurrente, costosa en tiempo y con datos accesibles.
• plan_exposicion_mcp ~232 tokens
  Evalúa qué partes del agente conviene exponer a la economía de agentes y cómo: qué modelar como tool (capacidad accionable), resource (doc/dato legible) o prompt (plantilla), y qué merece UI vs API/MCP.
• recomendar_flujo ~158 tokens
  Devuelve el flujo recomendado de tools según la situación: agente nuevo (diseño desde cero) o agente existente (mejora). Llamala PRIMERO si no sabés por dónde empezar.
• revisar_frontera_ejecucion ~261 tokens
  Verifica que la línea entre lo que el agente recomienda y lo que ejecuta esté definida en código (status + gates), no descubierta en producción: qué ejecuta directo, qué queda pendiente de aprobación, qué se rechaza. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
• revisar_outputs ~246 tokens
  Verifica que los outputs sean accionables: schema estricto (JSON Schema/Pydantic), resumen legible para humanos separado del razonamiento, y exposición de qué gates pasó/falló. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
• revisar_rol_y_frontera ~248 tokens
  Verifica que el agente tenga rol claro, dominio acotado y frontera explícita de qué NO es su responsabilidad, escrita en el identity layer y enforced en código donde se pueda. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.
• validar_veredicto ~237 tokens
  Cierra el ciclo de checklist_nacimiento con un contrato a nivel protocolo. Pasale los 19 puntos con su estado (ok|parcial|falta) y devuelve structuredContent validado: conteos y veredicto normalizado (apto solo si faltas === 0). Pensada para consumo programático / gates de CI: no depende de parsear

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