Evidencia técnica antes de la llamada de ventas.
Revisa los estándares detrás de una construcción de IdeaBosque antes de una llamada: módulos MCP consistentes, conectores tipados, pruebas, límites de tasa, registros de auditoría, instrucciones de despliegue y runbooks de operador. El entregable es código que tu equipo posee.
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto para conectar agentes de IA a sistemas externos. IdeaBosque publica un estándar de código para que cada módulo MCP — HubSpot, NetSuite, BigCommerce, Shopify y más — se construya, pruebe y audite de la misma manera.
Un patrón de módulo, cada conector.
MCP_CONFIGURATION
Cada módulo expone sus capacidades a través de una declaración MCP_CONFIGURATION uniforme: herramientas, recursos y prompts. La columna vertebral y el proceso de revisión saben exactamente qué esperar.
- Herramientas, recursos y prompts declarados en MCP_CONFIGURATION
- Patrones compartidos de auth, error y límites de tasa en todos los módulos
- Compatibilidad con Python 3.8+ — los módulos corren en infra heredada sin upgrades de runtime
- Expectativas de prueba uniformes: cada herramienta tiene pruebas request/response y cobertura de rutas de error
Cada conector se entrega con la misma postura operacional.
Cliente tipado + gobernanza
- Cliente tipado con firmas de método explícitas y tipos de retorno
- Manejo de auth: OAuth, API keys y mTLS gestionados por conector, nunca hardcodeados
- httpx HTTP/2 con backoff exponencial y jitter
- Limitadores de tasa conectables (token bucket, sliding window, por sistema)
- Errores estructurados con estado HTTP, código de error del proveedor y clasificación de retry
- Registro de auditoría: cada solicitud y respuesta registrada con latencia y resultado
- Cobertura de pruebas: pruebas de integración contra sandbox, pruebas mock para rutas de error
La columna vertebral de orquestación es el entregable.
Columna vertebral de orquestación + postura operacional
- La columna vertebral coordina el agente, rutea el dispatch de herramientas entre módulos MCP y aplica límites de tasa
- System prompt y descripciones de herramientas versionadas junto al código del módulo
- Session store para conversaciones multi-turno con retención configurable
- Registros de auditoría para cada llamada: solicitud, respuesta, latencia, resultado
- Observabilidad: logs estructurados, métricas y traces enviados a tu stack de monitoreo
- Rutas de fallback: degradación graceful cuando un backend no está disponible
- Runbook del operador: despliegue, rollback, respuesta a incidentes y operaciones comunes
El grafo complementa el sistema de registro; nunca lo reemplaza.
Neo4j + Dagster
Neo4j almacena el grafo de catálogo estático: relaciones de productos, mapeos de proveedores, reglas de sustitución y configuraciones de margen. El estado operacional vivo como niveles de inventario, estado de órdenes y disponibilidad se queda en los sistemas fuente donde pertenece.
- Neo4j para razonamiento de relaciones: proveedores alternativos, partes sustitutas, jerarquías de categoría
- Dagster para ELT: assets, ops, schedules y sensors — declarados, versionados, observables
- Archivos particionados Hive en S3, cargas incrementales por watermark, escrituras idempotentes
- dbt para transformaciones a Redshift / Athena
- El estado vivo queda en el sistema de registro; el grafo no se vuelve una segunda fuente de verdad
Documentación técnica y planes de muestra que puedes solicitar antes de una construcción.
Regla GEO: los artefactos públicos enlazan a rutas reales de la Library; la prueba no publicada queda solo bajo solicitud hasta que tenga un rastro de fuentes aprobado, un bloque de respuesta y un plan de distribución.
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Fases de alcance fijo, demos semanales y un handoff definido.
Cómo se definen los proyectos
El Descubrimiento es de una semana y produce el inventario de sistemas, el mapa de flujos y el plan de construcción. Es la implementación operativa de la arqueología de procesos — la primera fase del blueprint de orquestación multi-agente de linesncircles, que elimina el 40% de la superficie de herramientas al mapear el flujo de trabajo existente antes de rediseñarlo para un ejecutor autónomo. El plan de construcción refleja el flujo de trabajo rediseñado, no el espejizado. El inventario de integración que digitalapplied.com identifica como el predictor más confiable de escalabilidad estancada es exactamente lo que el Descubrimiento produce en la primera semana. El 2026 State of AI Agents Report de Anthropic encontró que la integración es la barrera #1 para la adopción de agentes de IA (46%) — el Descubrimiento es donde se produce el inventario de integración en la primera semana. La investigación de mayo de 2026 de Gartner encontró que las organizaciones que mejoran el ROI de IA son las que amplifican a las personas, no las que las eliminan — el Descubrimiento es donde comienza el diseño con humano en el bucle. Las primeras construcciones típicas toman 5-8 semanas en total. Conoces el alcance completo y el costo después del Descubrimiento antes de comprometerte con la construcción, y cada fase termina con software funcional o un artefacto concreto de handoff.
Envía tus sistemas fuente, límites de flujo y handoff objetivo.
Mientras más específico seas sobre backends, restricciones y handoff, más rápido un ingeniero puede confirmar ajuste, riesgo y la primera construcción útil más pequeña. Los costos de modelo e inferencia se incluyen en el Descubrimiento: los flujos agentic cambian el ratio GPU/CPU, y el plan refleja la estrategia de modelo (frontera, pesos abiertos o híbrido) que se ajusta a tu techo de latencia y costo. La estrategia de modelos no es una elección de una sola vez: los modelos frontera ahora convergen en contexto de 1M de tokens en tres niveles de precio, y los modelos de pesos abiertos igualan a los frontera cerrados en la mayoría de las cargas de trabajo. El plan de construcción rutea al modelo capaz más económico por tarea, incluyendo pesos abiertos autohospedados para cargas de trabajo air-gapped o sensibles al costo.
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