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El Buen Agente Mcp

apasztetnik/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-mcp

Run 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/mcp

Run in your terminal. Add --scope user to make it available in every project.

Tools

Verified live · 18 tools

Verified 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.

Parameters* required
situacion*string
'nuevo' = diseñar un agente desde cero; 'existente' = mejorar un agente que ya está definido o en producción.one of nuevo · existente
get_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.

Parameters* required
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
problema*string
Descripción del problema que se quiere resolver y, si existe, cómo lo resuelve el agente actual.
revisar_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
revisar_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
evaluar_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...

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
revisar_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...

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
aplicar_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
auditar_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...

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
challenger_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.

Parameters* required
contextostring
Contexto y datos relevantes a la decisión.
decision*string
La decisión o recomendación del agente que se quiere cuestionar.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
disenar_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
generar_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.

Parameters* required
autonomiastring
copiloto | supervisado | autónomo con guardrails (+ plan de progresión).
costestring
Modelo + estimado de tokens/mes + tope.
evaluacionstring
Métricas de éxito (verde/amarillo/rojo) + cadencia de review.
inputsstring
Qué consume.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
no_puedestring
Acciones que requieren aprobación humana / fuera de alcance.
nombre*string
Nombre del agente.
outputstring
Schema exacto + formato legible para humano.
problemastring
Qué resuelve (1 frase) + qué deliberadamente NO toca.
puedestring
Acciones autónomas dentro de límites.
evaluar_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
ecosistemastring
Otros agentes/skills existentes en el sistema, si los hay.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
plan_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
checklist_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.

Parameters* required
agent_definition*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
validar_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:...

Parameters* required
puntos*array
Los 19 puntos del checklist con su estado evaluado.
construir_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...

Parameters* required
contratostring
El contrato generado por generar_contrato, si existe.
definicion_final*string
Definición completa del agente a mejorar: system prompt, frontmatter, configuración, descripción de tools y cualquier doc de diseño. Cuanto más completa, mejor la evaluación.
formatostring
Formato del artefacto: 'markdown' (doc de diseño completo, default), 'claude_skill' (SKILL.md con frontmatter), 'system_prompt' (prompt + config para cualquier framework).one of markdown · claude_skill · system_prompt
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
plan_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.

Parameters* required
equipostring
Quiénes lo van a usar y revisar.
languagestring
Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.one of es · en
problema*string
El problema o tarea candidata para el primer agente.

Sponsors

Readme

El Buen Agente | MCP Server

MCP Registry License: MIT

🇬🇧 English version

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.


View the full README on GitHub

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

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