El Buen Agente MCP Server

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

answering

El Buen Agente MCP is answering right now. Last checked 8 min ago. It exposes 18 tools. Last commit 11 Jun 2026.

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

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last commit 11 Jun 2026

Connect this server

Endpoint below is the one we actually reach during checks — not the one copied from a README. Last verified 8 min ago.

Claude Code Claude Desktop Codex Cursor VS Code

run in your terminal

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

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

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

~/.codex/config.toml

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

.cursor/mcp.json

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

.vscode/mcp.json

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

Available tools 18

Read directly from the server with tools/list, grouped by what they act on. If a tool disappears, we record the date.

evaluar

evaluar_autonomia

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 estructurado.

evaluar_necesidad

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

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.

revisar

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 directo, qué queda pendiente de aprobación, qué se rechaza. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.

revisar_outputs

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

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.

plan

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, costosa en tiempo y con datos accesibles.

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 prompt (plantilla), y qué merece UI vs API/MCP.

aplicar

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 segunda pasada adversarial. Recibe la definición del agente y devuelve un brief de evaluación estructurado.

auditar

auditar_contexto

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 brief de evaluación estructurado.

buen

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_*/auditar_*.

challenger

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.

checklist

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 después. Devuelve veredicto punto por punto.

construir

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 least-privilege, límites duros, schema de output, gates, contexto, evaluación. Llamala cuando checklist_nacimiento dé APTO.

disenar

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 tarea, adopción), golden set de 20-50 tareas, monitoreo de drift y self-consistency para alto stake.

generar

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 completar.

recomendar

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 empezar.

validar

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 validado: conteos y veredicto normalizado (apto solo si faltas === 0). Pensada para consumo programático / gates de CI: no depende de parsear texto.

Endpoints

URL	Transport	State	Latency	Checked
https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp	streamable-http	answering	366 ms	8 min ago

El Buen Agente MCP — questions

Answers built from our own checks of this server.

What can El Buen Agente MCP do?

It exposes 18 tools, read directly from the server on our last check. Among them: aplicar_challenger, auditar_contexto, challenger_decision, checklist_nacimiento, construir_agente, disenar_evaluacion and 12 more. The full list with descriptions is on this page — we take it from the server itself via tools/list, not from a README. How MCP servers expose tools in the first place →

What is El Buen Agente MCP mostly used for?

Its tools cluster around evaluar, revisar and plan. That is what this server is built to work with — the grouping comes from the actual tool names, not from a category we assigned.

Is El Buen Agente MCP working right now?

We send a real MCP handshake every 15 minutes. Over the last 24 hours 91 of 91 checks got a reply (100.0%), average response time 356 ms. The bar chart above shows every period we have measured.

How do I connect El Buen Agente MCP?

Copy the ready config from this page — we generate it for Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor and VS Code, each with the file path that client actually reads. It is a remote server, so there is nothing to install — the client connects to the address.

Does El Buen Agente MCP need an API key?

No. El Buen Agente MCP completed a full MCP handshake with us as an anonymous client and listed its tools without asking for anything. All 18 of them are readable on this page. This is what we observed, not what the docs claim.

How fast is El Buen Agente MCP?

It answers our handshake in 356 ms on average, which is faster than 39% of all working MCP servers we measure. The comparison comes from our own checks across the whole registry, every 15 minutes.

Is El Buen Agente MCP open source?

Yes — it is published under the MIT licence, written in JavaScript and 0 stars on GitHub. The source link is on this page, so you can read exactly what it does with your data before you connect it.