Server data from the Official MCP Registry
La guía 'El Buen Agente' como 17 tools para evaluar, mejorar y construir agentes LLM. En español.
La guía 'El Buen Agente' como 17 tools para evaluar, mejorar y construir agentes LLM. En español.
Remote endpoints: streamable-http: https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp
Valid MCP server (2 strong, 2 medium validity signals). 4 known CVEs in dependencies (0 critical, 3 high severity) Imported from the Official MCP Registry.
17 tools verified · Open access · 4 issues found
Security scores are indicators to help you make informed decisions, not guarantees. Always review permissions before connecting any MCP server.
This plugin requests these system permissions. Most are normal for its category.
Remote Plugin
No local installation needed. Your AI client connects to the remote endpoint directly.
Add this to your MCP configuration to connect:
{
"mcpServers": {
"io-github-apasztetnik-el-buen-agente-mcp": {
"url": "https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"
}
}
}From the project's GitHub README.
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.
Endpoint público: https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp
Claude Code:
claude mcp add --transport http el-buen-agente https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp
Cursor / Claude Desktop / cualquier cliente MCP: agregá la URL como servidor HTTP (Streamable HTTP, sin autenticación).
El servidor recomienda el orden solo (vía instructions, hints de siguiente paso en cada respuesta, y la tool recomendar_flujo):
Agente NUEVO:
evaluar_necesidad → revisar_rol_y_frontera → revisar_outputs → evaluar_autonomia
→ revisar_frontera_ejecucion → auditar_contexto → disenar_evaluacion
→ generar_contrato → checklist_nacimiento (GATE) → construir_agente → plan_de_inicio
Agente EXISTENTE:
checklist_nacimiento (diagnóstico) → tools de las secciones con ❌ → re-correr checklist
| Tool | Sección | Qué hace |
|---|---|---|
recomendar_flujo | - | Devuelve el plan ordenado según la situación (nuevo/existente) |
evaluar_necesidad | §0 | ¿Hace falta un agente o alcanza con menos? Detecta antipatrones |
revisar_rol_y_frontera | §1 | Rol claro, dominio acotado, qué NO hace |
revisar_outputs | §2 | Schema estricto, resumen humano, gates expuestos |
evaluar_autonomia | §3 | Copiloto / supervisado / autónomo + guardrails |
revisar_frontera_ejecucion | §4 | Qué recomienda vs qué ejecuta (status + gates en código) |
aplicar_challenger | §5 | Red-team de la definición completa |
challenger_decision | §5 | "3 razones para NO hacer esto" sobre una decisión puntual |
auditar_contexto | §6 | 3 capas, caducidad, governance, anti prompt-injection |
disenar_evaluacion | §7 | Métricas, golden set, monitoreo de drift |
generar_contrato | §8 | Contrato formal del agente (determinístico) |
evaluar_sistema | §9 | Encaje en el ecosistema de agentes existente |
plan_exposicion_mcp | §10 | Qué exponer como tool/resource/prompt |
checklist_nacimiento | §11 | Gate de merge: 19 puntos con veredicto apto/no apto |
validar_veredicto | - | Valida el veredicto del checklist con outputSchema (contrato a nivel protocolo para CI) |
construir_agente | - | Cierre del ciclo: genera la definición final (markdown / SKILL.md / system prompt) |
plan_de_inicio | §12 | Plan de despliegue: copiloto → autonomía por evidencia |
get_el_buen_agente | - | La guía completa en Markdown |
También expone la guía como resource (guide://el-buen-agente completa, o por sección: guide://el-buen-agente/seccion/{0-12}) y como prompt.
🇬🇧 English: every evaluation tool accepts language: "en" for English output (the underlying guide is Spanish; criteria are translated on the fly by the consuming agent).
Registry: publicado en el registry oficial MCP como io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp. Las releases se publican automáticamente al pushear un tag vX.Y.Z (GitHub Action con OIDC).
Cada tool empaqueta los criterios de su sección + la definición del agente + un formato de salida estricto (scorecard ✅/⚠️/❌, evidencia citada, máx. 5 recomendaciones, semáforo). El agente que consume la tool ejecuta la evaluación con ese marco: el criterio viaja con la tool, sin importar qué LLM la use.
checklist_nacimiento cierra cada evaluación con un bloque JSON de claves estables (independientes del idioma):
{"tool":"checklist_nacimiento","aptos":17,"parciales":2,"faltas":0,"veredicto":"apto","puntos":[{"n":1,"estado":"ok"}]}
Eso permite bloquear el merge de un agente que no nace cumpliendo el checklist (§11 de la guía). Ejemplo con Claude Code en un workflow:
claude -p "Conectate a el-buen-agente y corré checklist_nacimiento sobre agents/mi-agente.md. Respondé SOLO con el bloque JSON." \
| python3 -c "import json,sys; v=json.loads(sys.stdin.read())['veredicto']; exit(0 if v=='apto' else 1)"
npm install
npm start # http://localhost:3000/mcp
La guía fuente es el_buen_agente.md, el servidor la parsea por secciones al arrancar. Para cambiar los criterios, editá ese archivo.
Stack: Node 18+, Express, @modelcontextprotocol/sdk (Streamable HTTP, stateless). Rate limit: 60 req/min por IP, 600 global.
Tests: npm test (suite determinística + fixtures en golden/ con veredictos esperados). El CI corre en cada push y Railway no despliega sin el check verde.
Privacidad: el servidor loggea solo el nombre de la tool llamada y el idioma, nunca el contenido de las definiciones evaluadas.
Historial de versiones: ver CHANGELOG.md.
MIT
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