Semana 5 · Agentes y MCP

3 – 5 ago 2026 · Técnico

Qué vas a tener al final

• ✅ Un agente LangGraph que resuelve una tarea de tu producto en múltiples pasos.
• ✅ El mismo registry de tools expuesto como servidor MCP (/api/mcp).
• ✅ Evals básicas — pruebas automáticas que miden si el agente funciona y no empeora con cada cambio.
• ✅ Observabilidad — poder ver, paso a paso, qué hizo el agente y por qué.

Concepto: MCP

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto para conectar IA con herramientas y datos. En VibeFast lo usamos doble:

• Tu app expone sus tools vía MCP (/api/mcp) — Claude Desktop, otros clientes pueden usar tu producto como tool.
• Tu app consume MCPs externos — Gmail, Notion, ESP-Claw del módulo de hardware (Semanas 8–9).

Prepárate desde ahora (esto sí puedes hacerlo hoy)

1. Termina la Semana 4: necesitas al menos UNA tool propia funcionando en /chat — el agente y el MCP se construyen encima de ese registry.
2. Prueba el agente de ejemplo: el boilerplate ya trae un flujo recuperar → decidir → actuar (web/lib/agents/examples/recoverDecideAct.js + endpoint /api/ai/agent). Pídele a Cursor: "muéstrame cómo probar el endpoint /api/ai/agent con un ejemplo y explícame el grafo paso a paso como si fuera nuevo en esto".
3. Aterriza tu caso: escribe en tu ficha qué tarea de varios pasos haría un agente en TU producto (ej. "recibe un lead → lo clasifica → responde → agenda"). Esa es la que construirás en vivo.
4. Si quieres adelantar el concepto MCP con las manos: instala Claude Desktop y conéctale un MCP público cualquiera, para sentir qué es un cliente MCP.

Pasos de la semana (se publican con la feature)

1. Definir el grafo del agente sobre tu caso.
2. Conectar tus tools del registry como nodos.
3. Levantar el servidor MCP (/api/mcp) y exponer tus tools.
4. Probarlo desde un cliente MCP externo (Claude Desktop).
5. Correr evals con escenarios fijos para que no se rompa al iterar.

Entregable

Feature con agente + evals corriendo.