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

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Publisher-provided description

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

Summary by lookupd

Ofrece 18 herramientas en español para evaluar, revisar y construir agentes LLM siguiendo una guía de buenas prácticas de diseño.

Install

Claude Code, remote (streamable-http)

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

Codex, remote (streamable-http)

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

Cursor, remote (streamable-http) → .cursor/mcp.json

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

Other clients: docs. Or tell your agent: Set up lookupd for me: read https://lookupd.com/agent.md and follow it.

Tools (18 tools)

Publisher-provided text

• recomendar_flujo 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 e
• get_el_buen_agente 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_*
• evaluar_necesidad Evalúa si el problema justifica un agente o se resuelve con menos (prompt, workflow, skill). Detecta antipatrones: agente genérico, sobre-orquestación, agente s
• revisar_rol_y_frontera 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
• revisar_outputs Verifica que los outputs sean accionables: schema estricto (JSON Schema/Pydantic), resumen legible para humanos separado del razonamiento, y exposición de qué g
• evaluar_autonomia Determina el nivel de autonomía adecuado (copiloto / ejecutor supervisado / autónomo con guardrails) y verifica los mecanismos de reducción de riesgo: sandbox/s
• revisar_frontera_ejecucion 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 dir
• aplicar_challenger 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 se
• auditar_contexto Audita el contexto del agente: separación en 3 capas (identidad/dominio/referencia), relevancia y caducidad de datos, estrategia de integración (directo/snapsho
• challenger_decision Genera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.
• disenar_evaluacion Evalúa el plan de evaluación del agente (o ayuda a crearlo): 3 dimensiones (capacidades/trayectoria/resultado), métricas (tasa de éxito, consistencia, coste por
• generar_contrato Genera el contrato formal del agente (patrón contractor de §8) a partir de los campos provistos. Los campos faltantes quedan marcados como [PENDIENTE] para comp
• evaluar_sistema Evalúa cómo el agente encaja en el sistema mayor: catálogo de skills, reutilización vs especialización, orquestación ligera vs orquestador, qué automatizar vs s
• plan_exposicion_mcp 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 promp
• checklist_nacimiento 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 de
• validar_veredicto 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 va
• construir_agente 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
• plan_de_inicio 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, co

Details

• Version: 2.8.1
• Transports: streamable-http
• Uptime (7 days): 88%
• Median latency: 411 ms
• First indexed: 2026-11-01T09:20:11.851Z
• Last seen in registry: 2026-11-01T09:20:12.032Z
• Repository: https://github.com/apasztetnik/el-buen-agente-mcp
• Website: https://github.com/apasztetnik/el-buen-agente-mcp

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[![lookupd status](https://lookupd.com/badge/io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp.svg)](https://lookupd.com/servers/io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp)

• 62930 servers
• Last crawl: 2026-11-13T00:17:28.001Z
• API base: https://api.lookupd.com
• MCP URL: https://api.lookupd.com/mcp