Probar tus agentes de IA antes de llevarlos a producción es esencial para garantizar que cumplan las reglas de negocio, manejen casos límite y no se comporten de forma inesperada. Rogue es una herramienta open source para evaluar agentes de IA de forma automática: ejecuta un EvaluatorAgent inteligente contra tu agente en múltiples escenarios y puntúa su desempeño. Integrar Rogue con el protocolo Model Context Protocol MCP facilita la conexión porque estandariza la comunicación y requiere mínimos cambios en tu stack.

Por qué usar MCP con Rogue: funciona con cualquier framework de agentes como LangGraph, CrewAI u OpenAI Agents, ofrece integración simple mediante una herramienta send_message expuesta por un servidor MCP y normalmente exige menos de 50 líneas de código para envolver un agente existente. Esto permite probar el mismo endpoint que usarán los usuarios en producción.

Resumen rápido de pasos para envolver un agente con MCP: 1 Inicializa o importa tu agente existente. 2 Arranca un servidor MCP y registra una herramienta send_message que reciba el texto de entrada y devuelva la respuesta del agente. 3 Añade gestión de sesiones para conversaciones multi turno extrayendo un identificador de sesión desde los encabezados o parámetros de consulta. 4 Ejecuta el servidor MCP usando transporte streamable http o sse según tu preferencia. Con este wrapper el EvaluatorAgent de Rogue se comunicará con tu agente como si fuera un cliente real.

Transporte MCP y endpoints habituales: para streamable http el endpoint suele ser http://localhost:10001/mcp y para sse suele ser http://localhost:10001/sse. Ajusta puertos y host según tu entorno.

Probar con la interfaz TUI de Rogue: inicia el servidor Rogue y el agente envuelto en MCP, luego en la TUI configura el modelo juez con tus claves de API, edita el contexto de negocio y genera escenarios de prueba. Activa Deep Test Mode para pruebas multi turno, inicia la evaluación y observa en vivo las conversaciones del EvaluatorAgent. Al final puedes consultar un informe con tasas de aprobado y rechazado, hallazgos y recomendaciones.

Pruebas automatizadas CI CD: Rogue también dispone de modo CLI para integrar en pipelines. En ese modo la herramienta se conecta al agente vía MCP, ejecuta los escenarios almacenados en el directorio de trabajo y devuelve códigos de salida que permiten bloquear despliegues cuando se detectan fallos. Esto facilita que las pruebas de agentes IA formen parte del control de calidad continuo.

Consejos para pruebas efectivas: escribe un contexto de negocio completo que incluya políticas, acciones disponibles, restricciones y comportamiento esperado; empieza con los escenarios críticos como flujos felices, peticiones de descuento y límites de seguridad; itera a partir de los informes para corregir fallos y añadir salvaguardas; automatiza las evaluaciones en CI CD para mantener regresiones bajo control.

Ventajas de Rogue combinado con MCP: independencia de framework, integración mínima, interfaz uniforme para pruebas y capacidad de evaluar interacciones multi turno y violaciones de políticas de forma reproducible. Esto resulta ideal para equipos que desarrollan agentes IA para empresas y necesitan garantías antes del lanzamiento.

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