Herramientas MCP que le explican al agente qué hacen
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Cada vez más vídeos de PageToVid los hace un asistente de IA que llama a nuestro servidor MCP, no una persona rellenando un formulario. Esta semana observamos qué hacían de verdad esos agentes con nuestras herramientas. Casi todas sus dudas venían de nosotros: datos ciertos, colocados donde ningún agente los lee.
Empezar por lo que la cuenta puede hacer
Un informe de campo, sacado de una hora real de trabajo: en una cuenta donde la generación con IA no se cobraba en absoluto, el agente la usó cero veces. Nuestra herramienta de cuenta abría su párrafo de IA con se mide el uso. El agente lo leyó como un aviso de presupuesto y se mantuvo al margen. La buena noticia, que no se cobraría nada, llegaba solo después, con el storyboard ya enviado.
Ahora la herramienta de cuenta empieza por lo que la cuenta tiene derecho a hacer, e indica en un campo simple si la generación se cobra. Gratis se lee como una invitación; de pago se lee primero como una posibilidad y luego como un presupuesto, señalando el ajuste que limita el gasto en lugar de invitar a evitarlo. Su descripción también empieza diciendo que se llame primero y nombra los pasos siguientes. Muchos clientes esconden ya las herramientas tras una búsqueda, así que ser encontrado y entendido a la primera es lo que cuenta.
Un botón de parar que para de verdad
Un agente podía lanzar un vídeo, leer el plan, ver que no era lo que quería y luego tenía que esperar a que terminara. Ahora hay una herramienta para cancelar. Devuelve todo lo que el vídeo había gastado, visuales con IA incluidos, por el mismo camino que cualquier render que se detiene antes de tiempo.
Que la cancelación fuera definitiva pidió más cuidado que el propio botón. El estado de un vídeo ahora solo avanza desde donde se vio por última vez. Una vez cancelado, ninguna parte del pipeline puede devolverlo a la grabación, y un render que termina en el mismo instante que una cancelación se resuelve limpiamente en un solo resultado. Para un agente, cancelar pasa a ser una promesa, no una petición.
Las explicaciones donde se leen
Algunos valores correctos nos llegaban una y otra vez como fallos: un enlace vacío a visuales generados en un vídeo que no tenía ninguno, un límite de clips que en realidad era el techo de esa llamada, una narración más corta que su vídeo. Cada uno tenía su explicación, guardada en un comentario de código que ningún agente ve.
Las explicaciones viven ahora en el esquema de salida, campo por campo, y un test lee ese esquema tal como viaja hasta el cliente. Otros pequeños arreglos siguieron la misma regla:
- La inspección de página devolvía hasta 40 candidatos ordenados para un vídeo que usa cuatro o cinco. Ahora devuelve una lista corta por defecto, y sigue diciendo qué más tiene la página.
- La lista de páginas que un vídeo puede visitar se le muestra ahora al agente, desde la misma fuente a la que se ciñe el planificador, para que nadie tenga que preguntarse de dónde salió una página.
- La herramienta de estado lista sus estados en el orden del pipeline, y el storyboard dice si cada duración se renderizó o solo se planificó.
Nuestro oficio, publicado como prompts
Teníamos escrito cómo hacer un buen anuncio, un vídeo vertical, una demo y una reparación, pero en un formato que solo un cliente sabía leer. La mayoría de los agentes funcionan con otros clientes y otros modelos. Así que publicamos cuatro prompts MCP: make_an_ad, make_a_vertical, make_a_demo y fix_this_film. Cualquier cliente MCP puede listar y pedir un prompt cuando quiera, sea cual sea el modelo que haya detrás.
Cada número de un prompt es una afirmación sobre las herramientas, así que unos tests contrastan cada uno con los esquemas reales: tamaños de imagen, límites de duración, valores por defecto. Si una herramienta cambia, el prompt que la describe no puede quedarse anticuado en silencio.
Una lista de herramientas que crece a propósito
Todo esto añadió palabras, y un agente carga la lista completa de herramientas en su contexto al empezar cada sesión. Así que la pesamos. Un test pasa la lista por el mismo transporte que usa un cliente e imprime su tamaño, cuánto es texto y cuánto estructura, y qué herramientas pesan más.
Nuestro primer objetivo resultó poco realista: la estructura sola, sin ninguna descripción, ya era el doble de ese tamaño. En su lugar, se impone un techo justo por encima del total medido hoy. La lista puede seguir creciendo, pero solo a propósito, y cada aumento dice su motivo.
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