Presentando mcp-tef - Probando tus descripciones de herramientas MCP antes de que causen problemas

Cuando creas herramientas MCP cada nombre y descripción guían a los modelos LLM para decidir si usar una herramienta o no. Descripciones vagas u overlapadas provocan que el LLM seleccione la herramienta equivocada o ninguna, lo que resulta en usuarios frustrados y pérdida de confianza. mcp-tef nace para evitar ese escenario mediante pruebas sistemáticas antes del despliegue.

El problema en producción: descripciones que fallan

Una descripción genérica como Search for things no indica qué se puede buscar, cómo se realiza la búsqueda ni qué devuelve la herramienta. Si hay herramientas con nombres o descripciones similares en servidores propios y de terceros, el LLM se confunde y no selecciona la herramienta adecuada. En entornos mixtos la complejidad crece: servidores MCP propios, servidores de terceros y gateways como vMCP pueden introducir colisiones de nombres sin una verificación previa.

Por qué importa: el coste de equivocarse

Detectar estos fallos en producción es caro y daña la experiencia. Las pruebas manuales no escalan: no es viable probar cada prompt frente a todas las combinaciones de herramientas y modelos. La alternativa es probar descripciones de herramienta de forma automatizada con pruebas reales sobre LLM y obtener retroalimentación accionable antes de publicar.

Qué es mcp-tef y cómo lo soluciona

mcp-tef es un sistema de evaluación open source con licencia Apache 2.0 diseñado para validar y mejorar las descripciones de herramientas MCP antes de su despliegue. Ofrece tres funcionalidades principales

1. Evaluación de herramientas
Crear casos de prueba con prompts reales y validar si el LLM selecciona la herramienta esperada. mcp-tef calcula métricas como precisión, recall y F1, valida la extracción de parámetros y analiza el nivel de confianza. Si el modelo está muy confiado pero falla, la descripción es potencialmente engañosa y requiere atención inmediata.

2. Detección de similitud
Usa embeddings para detectar herramientas con descripciones similares, genera matrices de similitud y marca pares con alta similitud que pueden confundir al LLM. Además sugiere cambios concretos para diferenciar descripciones y ofrece versiones alternativas que puedes aplicar.

3. Análisis de calidad
Puntúa descripciones en claridad, amplitud y concisión en una escala del 1 al 10, identifica elementos faltantes o ambiguos y propone descripciones mejoradas para que las herramientas sean más precisas y accionables.

Ejemplo práctico

Imagina un servidor de gestión documental con una herramienta llamada search y descripción Search for documents. mcp-tef podría puntuar claridad con un 3 sobre 10 y recomendar especificar que la búsqueda opera sobre contenido, formatos soportados y el tipo de resultado devuelto. Tras mejorar la descripción a algo como buscar contenido dentro de PDF, DOCX y MD y devolver fragmentos destacados con puntuaciones, el LLM pasa a seleccionar la herramienta correcta en los casos de prueba. Si existe otro servidor con find_files para buscar por nombre de archivo, la detección de similitud revelará el conflicto y propondrá enfatizar la diferencia entre buscar contenido y buscar nombres.

Integración con vMCP y MCP Optimizer

mcp-tef complementa otras soluciones del ecosistema MCP. Al asegurar descripciones claras y diferenciadas, la prefixación inteligente de vMCP funciona mejor y MCP Optimizer obtiene información más fiable para enrutar solicitudes, reduciendo la necesidad de overrides manuales. El flujo recomendado es probar y mejorar descripciones con mcp-tef, desplegar con vMCP y dejar que MCP Optimizer gestione el enrutamiento.

Dónde usarlo y prácticas recomendadas

Usa mcp-tef para validar descripciones en servidores propios antes del despliegue, evaluar herramientas de terceros antes de integrarlas y analizar entornos mixtos para detectar conflictos. Incorpóralo en pipelines CI CD para pruebas continuas cuando añadas nuevas herramientas o actualices descripciones. También es útil para comparar modelos LLM y validar que distintos proveedores seleccionan las herramientas de forma consistente.

Aspectos técnicos y requisitos

mcp-tef funciona con proveedores como Anthropic, OpenAI, Openrouter y Ollama. Requisitos comunes incluyen Python 3.13 y el gestor uv. Opcionales son Ollama para pruebas locales sin claves y Docker para despliegues. Un ejemplo de instalación es uv tool install mcp-tef-cli@git+https://github.com/StacklokLabs/mcp-tef.git#subdirectory=cli

Quiénes somos y cómo podemos ayudar

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Beneficios clave

Probar descripciones antes de publicar reduce errores en producción, mejora la selección de herramientas por parte de LLM, aumenta la satisfacción del usuario y facilita el mantenimiento del ecosistema MCP. La combinación de evaluación automática, detección de similitudes y análisis de calidad acelera la entrega de soluciones confiables.

Conclusión

mcp-tef permite crear descripciones de herramientas correctas y no conflictivas con pruebas reales sobre modelos LLM y recomendaciones prácticas. Integrado con infraestructuras como vMCP y herramientas de optimización, forma parte de una estrategia completa para desplegar asistentes y agentes conversacionales robustos. Si tu organización desarrolla software a medida, soluciones IA para empresas o necesita asegurar el comportamiento de sus herramientas MCP, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte en todo el proceso.

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