# io.github.apasztetnik/el-buen-agente-mcp (remote · el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app)

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

- Trust score: 68/100 (medium)
- Change this week: +3
- Registry status: active
- Liveness: live
- Owner verified: no
- Last scored: 2026-08-03

## Components

- remote · `el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app`: 68/100 (this document), [markdown](https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production.md), [page](https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production)

## Channel facts

- Endpoint: `https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp`
- Transports: `streamable-http`
- Auth: `none`
- Version: `2.8.1`

## Trust breakdown

How this component scores in each security and reliability category. Every signal is checked automatically against the live server, and we only credit what we can confirm. Scores are 0–100 per category. Scoring method: https://verifymcp.io/docs/scoring (what has changed: https://verifymcp.io/docs/scoring/changelog)

Scored 2026-08-03.

- **Endpoint Security**: 57/100
  - The endpoint's TLS certificate is valid, in date, and uses a strong key.
  - Authorisation not fully verified: no authorisation is required to call this server, and 18 tool(s) never declared a destructiveHint. The MCP spec treats an absent hint as destructive by default, so we cannot call this surface safe.
  - HTTPS is enforced; there's no plaintext access path.
  - HSTS check failed: the Strict-Transport-Security header is absent.
  - DNSSEC check failed: this domain isn't protected by DNSSEC.
- **Transport & Reachability**: 100/100
  - Verified streamable-http transport via a live MCP handshake.
- **Schema Quality & AI Usability**: 81/100
  - 100% of prompts and resources have a non-trivial description (not blank, and not just the item's name).
  - AI-judged instruction clarity (good).
  - Context-footprint check failed: tool/resource definitions use about 3380 tokens (~105/item across 32 items; 18 tools + 14 resources), over budget; trim descriptions and params.
  - Usage-examples check failed: none of the tools include examples.
- **Stability & Change Management**: 27/100
  - Stability observed for 8 of 30 days with no destabilising changes; credit accrues until the full window elapses.
- **Tool Coverage**: 100/100
  - 100% of tools have a non-trivial description (not blank, and not just the tool's name).
  - 100% of tool parameters carry a description.
  - Structured output schemas are declared (6% of tools); any adoption earns full credit.
- **Capabilities**: 100/100
  - Implements a supported MCP spec version (2025-11-25); the latest is 2026-07-28.

## Install

### Claude

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

### Codex

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

### opencode

```json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "apasztetnik-el-buen-agente-mcp": {
      "type": "remote",
      "url": "https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}
```

### OpenClaw

```bash
openclaw mcp add apasztetnik-el-buen-agente-mcp --url https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp --transport streamable-http
```

### Hermes

```yaml
mcp_servers:
  apasztetnik-el-buen-agente-mcp:
    url: "https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"
```

### Other

```json
{
  "mcpServers": {
    "apasztetnik-el-buen-agente-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}
```

The mcpServers block is a cross-client convention. Remote transports vary, so check your client's docs.

## Changelog

Every change recorded for this component, newest first. Days that predate change tracking, or that we cannot explain, say so: "we were watching and nothing happened" and "we were not watching" are different claims.

### 2026-08-03 (score 68, +1)

No change was recorded against any check on this day. Stability & Change Management went from 23 to 27. That category is still filling its 30-day observation window: 7 days of observed history at the previous scan, 8 at this one. The score rises as the window fills, whether or not the server changes.

### 2026-07-31 (score 67, 0)

- [functional] We updated how we score, so this day's move reflects our rubric, not a change to the server

### 2026-07-30 (score 67, 0)

- [functional] We updated how we score, so this day's move reflects our rubric, not a change to the server

### 2026-07-29 (score 67, +1)

No change was recorded against any check on this day. Stability & Change Management went from 7 to 10. That category is still filling its 30-day observation window: 2 days of observed history at the previous scan, 3 at this one. The score rises as the window fills, whether or not the server changes.

### 2026-07-28 (score 66, +1)

No change was recorded against any check on this day. Stability & Change Management went from 3 to 7. That category is still filling its 30-day observation window: 1 days of observed history at the previous scan, 2 at this one. The score rises as the window fills, whether or not the server changes.

### 2026-07-27 (score 65, 0)

- [functional] We updated how we score, so this day's move reflects our rubric, not a change to the server

### 2026-07-26 (score 65)

First indexed and scored.

## MCP tools (18)

### `recomendar_flujo` (~86 tokens)

Recomendar el orden de las tools

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.

Input parameters:

- `situacion` (string, required): 'nuevo' = diseñar un agente desde cero; 'existente' = mejorar un agente que ya está definido o en producción.

### `get_el_buen_agente` (~57 tokens)

Obtener la guía completa

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_*.

### `evaluar_necesidad` (~127 tokens)

§0: ¿De verdad hace falta un agente?

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.

Input parameters:

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

### `revisar_rol_y_frontera` (~135 tokens)

§1: Rol claro y frontera de responsabilidad

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.

Input parameters:

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

### `revisar_outputs` (~132 tokens)

§2: Inputs esperados y outputs útiles para humanos

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.

Input parameters:

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

### `evaluar_autonomia` (~143 tokens)

§3: Nivel de autonomía permitido

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.

Input parameters:

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

### `revisar_frontera_ejecucion` (~145 tokens)

§4: Qué recomienda y qué ejecuta (frontera explícita desde el diseño)

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.

Input parameters:

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

### `aplicar_challenger` (~136 tokens)

§5: Relación con el humano: copiloto, reviewer, 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.

Input parameters:

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

### `auditar_contexto` (~155 tokens)

§6: El contexto como activo estratégico

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.

Input parameters:

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

### `challenger_decision` (~104 tokens)

§5: Red-team de una decisión

Genera el brief para cuestionar una decisión concreta del agente: 3 razones basadas en datos para NO hacerla. No bloquea, informa al humano.

Input parameters:

- `contexto` (string): Contexto y datos relevantes a la decisión.
- `decision` (string, required): La decisión o recomendación del agente que se quiere cuestionar.
- `language` (string): Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.

### `disenar_evaluacion` (~147 tokens)

§7: ¿Cómo saber si funciona bien?

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.

Input parameters:

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

### `generar_contrato` (~235 tokens)

§8: Generar el contrato del agente

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.

Input parameters:

- `autonomia` (string): copiloto | supervisado | autónomo con guardrails (+ plan de progresión).
- `coste` (string): Modelo + estimado de tokens/mes + tope.
- `evaluacion` (string): Métricas de éxito (verde/amarillo/rojo) + cadencia de review.
- `inputs` (string): Qué consume.
- `language` (string): Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
- `no_puede` (string): Acciones que requieren aprobación humana / fuera de alcance.
- `nombre` (string, required): Nombre del agente.
- `output` (string): Schema exacto + formato legible para humano.
- `problema` (string): Qué resuelve (1 frase) + qué deliberadamente NO toca.
- `puede` (string): Acciones autónomas dentro de límites.

### `evaluar_sistema` (~145 tokens)

§9: De skills aisladas a sistema coherente

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.

Input parameters:

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

### `plan_exposicion_mcp` (~134 tokens)

§10: Exponer el agente/skill vía 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.

Input parameters:

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

### `checklist_nacimiento` (~126 tokens)

§11: Checklist de nacimiento (19 puntos)

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.

Input parameters:

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

### `validar_veredicto` (~105 tokens)

Validar el veredicto del checklist (para CI)

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.

Input parameters:

- `puntos` (array, required): Los 19 puntos del checklist con su estado evaluado.

Output parameters:

- `aptos` (integer)
- `completo` (boolean): true si están los 19 puntos sin números repetidos.
- `faltas` (integer)
- `parciales` (integer)
- `veredicto` (string)

### `construir_agente` (~214 tokens)

Construir la definición final del 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.

Input parameters:

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

### `plan_de_inicio` (~115 tokens)

§12: Cómo empezar

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.

Input parameters:

- `equipo` (string): Quiénes lo van a usar y revisar.
- `language` (string): Idioma de la respuesta (default "es"). / Response language: pass "en" for English output.
- `problema` (string, required): El problema o tarea candidata para el primer agente.

## Diagnostics

Captured diagnostic sections: TLS, DNSSEC, Authorisation, Transports. The full working is on the page: https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production#diagnostics

## Score history

- 2026-08-03: 68
- 2026-08-02: 67
- 2026-08-01: 67
- 2026-07-31: 67
- 2026-07-30: 67
- 2026-07-29: 67
- 2026-07-28: 66
- 2026-07-27: 65
- 2026-07-26: 65

## Links

- Remote endpoint: https://el-buen-agente-mcp-production.up.railway.app/mcp
- Repository: https://github.com/apasztetnik/el-buen-agente-mcp
- Changelog RSS feed: https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production/changelog.xml
- Changelog JSON feed: https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production/changelog.json
- HTML version of this page: https://verifymcp.io/servers/apasztetnik-el-buen-agente-mcp/el-buen-agente-mcp-production