Diseño integraciones MCP y herramientas para agentes, y llevo sistemas a producción dirigiendo agentes de código con método.
IA
5 MCPs
¿VALEBalanz MCP.Servidor MCP propio y de solo lectura que conecta mi cuenta de Balanz con ChatGPT. No había un conector para eso, así que lo diseñé, lo dirigí y lo puse en producción en mi Mac mini.
Recreación con datos sintéticos
Balanz MCPDefiní las herramientas y los requisitos, y guié la identificación de los endpoints que usa la web de Balanz. La decisión clave fue que sea de solo lectura: no existe ninguna herramienta para crear órdenes ni mover fondos, así que el modelo no puede operar la cuenta.
IA5 MCPs¿VALE
YouTube ToolsPartí de yt-dlp-mcp (MIT) y le sumé lo que le faltaba para ver un video: miniaturas y fotogramas como bloques de imagen, cuadrículas cronológicas paginadas con el minuto impreso, transcripción con marcas de tiempo y transcripción local con Whisper large-v3 sobre MLX. Medí antes de decidir: descargar y cachear el video resultó cuatro veces más rápido que leerlo en streaming.
Reddit Trends MCPPartí de reddit-mcp-server (MIT), que fallaba en mi entorno. Diagnostiqué el problema y le agregué un transporte con navegador y proxies, pedidos en fila y búsqueda en comentarios. Tiene 7 herramientas de lectura.
WebMCPEste portafolio expone 3 herramientas para que los agentes del navegador lo consulten sin leer el HTML. Decidí que no hubiera una para enviar mensajes: un agente puede averiguar cómo contactarme, pero el mensaje lo escribe una persona.
YouTube Studio MCPPartí de youtube-studio-mcp (MIT) y le sumé una bandeja con los comentarios de todo el canal que todavía no contesté, para responderlos desde ChatGPT. La caché sólo guarda lo ya respondido, así una respuesta hecha desde otro lado aparece en la consulta siguiente.
No escribo cada línea a mano: en todos mis proyectos el código lo generan agentes, conCursor, agentes de código, MCPs, Skills y AGENTS.md. El problema, las decisiones, la revisión de cada cambio y lo que llega a producción quedan a mi cargo. En cada caso cuento la decisión clave que tomé yo.
Cómo trabajo ↗Reemplazó un sistema anterior que fallaba y tenía menos funciones. Lo diseñé y desarrollé de punta a punta, y hoy lo usan unas 30.000 personas. React, ASP.NET Core y SQL Server.
Leer caso de Sistema de Notificaciones Electrónicas ↗El servidor resuelve el contenido canónico. Destinatarios por segmentos, inclusiones y exclusiones, o en lotes revisables.
Un worker procesa la cola de correo con lease, límite de tasa, reintentos y circuit breaker.
Nombre e institución reservados por privacidad. Desarrollado en el área de sistemas de una institución pública donde trabajo. La arquitectura es una recreación.
Ecosistema ForxiteCiberinteligencia y monitoreo de fraude. Hoy soy el programador de Forxite.
Empezó como un scraper de Telegram que corría en local y terminó siendo una plataforma: keywords por cliente, clasificación de enlaces y detección de tarjetas ofrecidas por estafadores.
La plataforma para clientes. La desarrollamos con mi equipo, Mynt; el diseño, la maquetación, el frontend y la infraestructura estuvieron a mi cargo.
Sitio institucional en Astro: SEO técnico, JSON-LD y redirecciones desde Wix.
Reemplazó la gestión de turnos que se hacía con Word y Gmail: agenda, asistente de programación, ingresos y egresos, y reportes en Excel. Lo desarrollé yo, iterando cada semana con el PM.
Leer caso de Sistema de Turnos y Visitas →Diseñé la experiencia y la interfaz de un sistema de control médico del personal, la maqueté y la adapté por completo a mobile. La lógica y el backend los hicieron otros integrantes del equipo.
Leer caso de Sistema de Gestión de Salud Laboral →Los sistemas institucionales usan nombres genéricos para proteger la privacidad. Las interfaces que se ven son recreaciones.