
El Buen Agente Mcp
Turns the "El Buen Agente" guide for building LLM agents into 18 callable tools that evaluate your agent definition against canonical criteria. Instead of reading documentation, you pass your agent spec and get back structured assessments, a formal contract, and a 19-point merge gate checklist. The server runs stateless: each tool packages evaluation criteria plus your definition into a prompt that your local LLM executes, so no data leaves your environment. Designed for two flows: designing new agents from scratch (starting with evaluar_necesidad to check if you even need an agent) or auditing existing ones (checklist_nacimiento as diagnostic). The checklist outputs stable JSON for CI gates. All tools respond in Spanish by default, English with language parameter. Connects via streamable HTTP to Claude Code, Cursor, or any MCP client.
- tools
- 18
- transport
- HTTP
- last updated
- Jun 11, 2026
Install
From registry metadata$ npx add-mcp https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp --name el-buen-agente-mcpRun in your terminal. add-mcp asks which agents to add it to (Claude Code, Codex, Cursor and more). Add -g to install it for every project.
Review the command, arguments and environment values before installing. MCP servers run with your local permissions.
Other ways
Claude Code
$ claude mcp add --transport http el-buen-agente-mcp https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcpRun in your terminal. Add --scope user to make it available in every project.
Tools
Verified live · 18 toolsVerified live against the running server on Nov 6, 2026.
recomendar_flujoDevuelve 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.1 params
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.
situacion*stringnuevo · existenteget_el_buen_agenteDevuelve 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_*.
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_*.
No parameters. Call it with no arguments.
evaluar_necesidadEvalúa 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.2 params
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.
languagestringes · enproblema*stringrevisar_rol_y_fronteraVerifica 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · enrevisar_outputsVerifica 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · enevaluar_autonomiaDetermina 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 d...2 params
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 d...
agent_definition*stringlanguagestringes · enrevisar_frontera_ejecucionVerifica 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 evalu...2 params
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 evalu...
agent_definition*stringlanguagestringes · enaplicar_challengerAplica 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · enauditar_contextoAudita 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...2 params
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...
agent_definition*stringlanguagestringes · enchallenger_decisionGenera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.3 params
Genera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.
contextostringdecision*stringlanguagestringes · endisenar_evaluacionEvalúa 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · engenerar_contratoGenera el contrato formal del agente (patrón contractor de §8) a partir de los campos provistos. Los campos faltantes quedan marcados como [PENDIENTE] para completar.10 params
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.
autonomiastringcostestringevaluacionstringinputsstringlanguagestringes · enno_puedestringnombre*stringoutputstringproblemastringpuedestringevaluar_sistemaEvalúa 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.3 params
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.
agent_definition*stringecosistemastringlanguagestringes · enplan_exposicion_mcpEvalúa 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · enchecklist_nacimientoCorre 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.2 params
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.
agent_definition*stringlanguagestringes · envalidar_veredictoCierra 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:...1 params
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:...
puntos*arrayconstruir_agenteEl 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...4 params
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...
contratostringdefinicion_final*stringformatostringmarkdown · claude_skill · system_promptlanguagestringes · enplan_de_inicioGenera 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.3 params
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.
equipostringlanguagestringes · enproblema*stringSponsors
Readme
El Buen Agente | MCP Server
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.
Details
- Repository
- github.com/apasztetnik/el-buen-agente-mcp
- Website
- github.com/apasztetnik/el-buen-agente-mcp
- Category
- AI & LLM Tools
- Transport
- HTTP
- Registry
- MCP registry, active
- Resources
- 14
- Prompts
- 1
- Tools verified
- Nov 6, 2026