stackos-mcp
Exposes TRAID Agency's knowledge base, methodology, and Tech Radar evaluations as consumable MCP tools, enabling AI agents to search, learn, and document institutional knowledge without RAG.
README
STACKOS MCP Server
MCP Server que expone la knowledge base, metodología, evaluaciones y standards de TRAID Agency como servicio consumible desde cualquier cliente MCP.
Compatible con: Claude Code, ChatGPT, Gemini, Cursor, Windsurf, n8n.
Qué es STACKOS
Sistema de investigación técnica que mantiene documentación siempre actualizada con evaluaciones objetivas de herramientas (ADOPT/HOLD/DROP), papers de investigación, standards de calidad y conocimiento institucional.
Sin RAG, sin vector DB — búsqueda por keyword sobre archivos markdown.
Tools disponibles (16)
Lectura y búsqueda (6)
| Tool | Descripción |
|---|---|
buscar_evaluacion |
Busca evaluación Tech Radar de una herramienta |
buscar_conocimiento |
Grep en toda la knowledge base o por área |
listar_skills |
Lista skills/metodologías disponibles |
listar_evaluaciones |
Lista todas las evaluaciones con clasificación |
leer_standard |
Lee un standard de calidad completo |
obtener_contexto_global |
Resumen ejecutivo de toda la KB |
Skills y metodología (3)
| Tool | Descripción |
|---|---|
leer_skill |
Lee el workflow completo de un skill (SKILL.md) |
leer_metodologia |
Lee SDD-STACKOS, reglas universales o estándar de Engram |
guia_aprendizaje |
Guía estructurada para alumnos (principiante/intermedio/avanzado) |
Pedagógicos (4)
| Tool | Descripción |
|---|---|
modo_tutor |
Instrucciones que convierten al agente en tutor pedagógico |
explicar_concepto |
Explica conceptos con analogía, ejemplo y verificación |
ejercicio_practico |
Genera ejercicios por tema y nivel |
evaluar_respuesta |
Evalúa respuesta del alumno con feedback constructivo |
Escritura (3)
| Tool | Descripción |
|---|---|
registrar_leccion |
Registra lección aprendida (append-only) |
agregar_nota_conocimiento |
Agrega nota a archivo de knowledge existente |
proponer_evaluacion |
Propone herramienta para evaluar |
Para alumnos
Si sos alumno y te compartieron este MCP, empezá así:
modo_tutor— El agente se convierte en tu tutor pedagógicoguia_aprendizajecon nivel"principiante"— te da el roadmap completoexplicar_conceptocon"spec"nivel"principiante"— tu primer conceptoejercicio_practicocon"spec"nivel"principiante"— practica lo aprendidoevaluar_respuesta— cuando termines el ejercicio, evaluá tu trabajo
Flujo de una sesión de aprendizaje
modo_tutor → guia_aprendizaje → explicar_concepto → ejercicio_practico → evaluar_respuesta
↑ │
└──────────────────── siguiente concepto ←─────────────────────────────────┘
Conceptos disponibles (con 3 niveles cada uno)
- spec — Especificaciones y OpenSpec v2
- skill — Skills y automatizaciones
- engram — Sistema de memoria persistente
- quality-gate — Quality gates y gobernanza
- lifecycle — Ciclo de vida de un proyecto
Resources (8)
| URI | Contenido |
|---|---|
stackos://institucional/traid |
Marca y stack de TRAID Agency |
stackos://institucional/nahuel |
Perfil del co-founder |
stackos://contexto-global |
Resumen de toda la KB |
stackos://standards/investigacion |
Cómo investigar |
stackos://standards/citacion |
Formato de citas |
stackos://standards/evaluacion |
Criterios Tech Radar |
stackos://standards/checklist |
Checklist pre-publicación |
stackos://indice |
Índice de topics y evaluaciones |
Quick Start
Local (stdio)
git clone <este-repo>
cd stackos-mcp
npm install
npm run build
node dist/index.js
Docker (HTTP)
docker compose up -d --build
# Endpoint: http://localhost:3000/mcp
# Health: http://localhost:3000/health
Configuración
Variables de entorno
| Variable | Default | Descripción |
|---|---|---|
STACKOS_ROOT |
D:/OneDrive/GitHub/CONOCIMIENTO-NAHUEL |
Ruta a la knowledge base |
MCP_TRANSPORT |
stdio |
Transporte: stdio o http |
PORT |
3000 |
Puerto HTTP |
STACKOS_API_KEY |
(vacío) | Bearer token. Si está definido, valida auth |
Claude Code
{
"mcpServers": {
"stackos": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["D:/OneDrive/GitHub/stackos-mcp/dist/index.js"],
"env": { "STACKOS_ROOT": "D:/OneDrive/GitHub/CONOCIMIENTO-NAHUEL" }
}
}
}
Remoto (ChatGPT, Gemini, Cursor, n8n)
{
"stackos": {
"type": "http",
"url": "https://tu-servidor.com:3000/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <tu-api-key>" }
}
}
Licencia
MIT
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This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.