# Herramientas y calidad (/es/docs/mcp-servers/tools-and-quality)

Un modelo nunca ve un servidor MCP. Ve la lista de herramientas del servidor, que se envía con cada turno de una
conversación y se convierte al formato propio de cada proveedor. La tarjeta **Cómo ve un modelo este servidor** de la
página Servidores MCP muestra esa lista tal como la recibe un modelo: lo que cuesta, qué herramientas cuestan más, y los
nombres, descripciones y esquemas con los que un modelo se equivocaría. Úsala mientras construyes un servidor, o antes
de entregar el servidor de otra persona a un agente.

La tarjeta aparece bajo **Herramientas** cuando una comprobación ha listado al menos una herramienta.

<Shot id="mcp-quality-card" alt="La tarjeta Cómo ve un modelo este servidor para Alpenglow MCP: recuentos de tokens para Anthropic, OpenAI y Google Gemini, las herramientas más grandes y la línea Nada con lo que un modelo vaya a tropezar" />

## Qué cuestan las herramientas [#what-the-tools-cost]

La parte superior de la tarjeta da los tokens que ocupa la lista de herramientas con **Anthropic**, **OpenAI** y
**Google Gemini**, en cada turno, contados en el formato de cada proveedor. Debajo, una línea dice cuántas herramientas
son y qué parte de un contexto de 200k ocupa la mayor de las tres.

Los recuentos son estimaciones, con un margen de alrededor del 15 % respecto a lo que cuentan los proveedores. Sirven
para comparar servidores y para ver qué efecto tiene un cambio en una descripción o en un esquema.

**Herramientas más grandes** lista las cinco herramientas que más cuestan, con sus tokens. Un servidor con una sola
herramienta omite esta lista.

## Con qué tropezaría un modelo [#what-a-model-would-stumble-over]

A continuación viene la lista de hallazgos, los peores primero. El encabezado los cuenta (por ejemplo
`1 problem, 2 warnings`), o dice **Nada con lo que un modelo vaya a tropezar**. Cada hallazgo nombra la herramienta,
dice qué está mal y sugiere una solución.

| Tipo | Significado |
| --- | --- |
| Problema | Un proveedor rechaza la herramienta, o un modelo solo puede adivinar cómo usarla. Corrígelos primero. |
| Aviso | Funciona, pero es probable que un modelo elija la herramienta equivocada o rellene mal los argumentos. |
| Nota | Conviene saberlo, como una restricción que un proveedor descarta. |

Lo que Echolot comprueba en cada herramienta:

| Hallazgo | Tipo | Qué hacer |
| --- | --- | --- |
| El nombre no es uno que acepte un proveedor | Problema | Usa letras, dígitos, `_` y `-`, hasta 64 caracteres. Anthropic y OpenAI rechazan el resto. |
| Sin descripción | Problema | Di qué hace la herramienta, qué necesita y qué devuelve. |
| La descripción dice poco más que el nombre | Aviso | Di qué necesita y qué devuelve la herramienta, y cuándo usarla en lugar de una parecida. |
| Una descripción larga (más de 1500 caracteres) | Nota | Se lee de nuevo en cada turno. |
| El esquema de entrada no es un objeto | Problema | Todos los proveedores quieren `{"type": "object", "properties": …}`. Una herramienta sin parámetros dice `"properties": {}`. |
| El esquema no tiene propiedades | Nota | Escribe `"properties": {}` si no hay parámetros, o describe los que hay. |
| Acepta cualquier objeto | Aviso | Describe las propiedades que lee la herramienta, para que el modelo no invente argumentos. |
| Exige un parámetro que las propiedades no definen | Problema | Define la propiedad, o quítala de `required`. |
| Parámetros sin tipo | Problema | Da a cada uno un `type` (o un `enum`). Si no, un modelo adivina, y el modo estricto de OpenAI lo rechaza. |
| Objetos de forma libre (sin propiedades) | Aviso | Describe las claves, o di en la descripción qué se espera. |
| Parámetros sin descripción | Aviso | Una línea cada uno: qué es y un valor de ejemplo. |
| Usa `$ref` | Aviso | Gemini lo descarta, así que el parámetro acepta cualquier cosa ahí; el modo estricto de OpenAI necesita que esté incorporado en línea. |
| Palabras clave que Gemini descarta, como `oneOf`, `pattern` o `additionalProperties` | Nota | La restricción se pierde con Gemini. |
| Un esquema grande (más de unos 1000 tokens) | Aviso | Divide la herramienta, o saca del esquema las opciones que se usan poco. |
| Más de 25 parámetros | Aviso | Divide la herramienta, o agrupa las opciones. |
| Anidado a más de 5 niveles | Aviso | Aplana los argumentos; los modelos rellenan mal las estructuras profundas. |
| Un enum con más de 40 valores | Nota | Cada valor se lee en cada turno. |

Y en la lista en conjunto:

| Hallazgo | Tipo | Qué hacer |
| --- | --- | --- |
| Nombres que un modelo confundiría (el mismo una vez que se ignoran las mayúsculas, `_` y `-`) | Problema | Nombra las herramientas por lo que las distingue. |
| Dos herramientas con la misma descripción | Problema | Di qué las distingue; un modelo elige entre herramientas por sus descripciones. |
| Dos descripciones que dicen casi lo mismo (60 % o más de sus palabras en común) | Aviso | Di en cada una cuándo usarla en lugar de la otra. |
| Más de 128 herramientas | Problema | OpenAI rechaza más de 128. Ofrece menos, o divide el servidor. |
| Más de 40 herramientas | Aviso | Un modelo elige peor entre muchas. Ofrece menos a la vez, o divide el servidor por temas. |
| La lista cuesta más de 20 000 tokens por turno | Aviso | Acorta las descripciones y los esquemas, u ofrece menos herramientas. |

Después de cambiar el servidor, haz clic otra vez en **Comprobar**: la tarjeta sigue la nueva lista de herramientas.

## La lista tal como la recibe un proveedor [#the-list-as-a-provider-receives-it]

Abre **La lista tal como la recibe un proveedor** al pie de la tarjeta y elige **Anthropic**, **OpenAI** o
**Google Gemini**. Verás la lista de herramientas tal como la recibe la API de ese proveedor, como JSON. **Copiar** la
copia. Aquí ves, por ejemplo, lo que el formato de Gemini omite de un esquema.

## Probar con un modelo [#try-with-a-model]

La tarjeta **Probar con un modelo** de debajo pregunta a un modelo real qué herramienta llamaría. Escribe lo que alguien
podría pedirle a un agente que hiciera con este servidor, como `Is the two-person tent in stock?`, y haz clic en
**Probar**.

<Shot id="mcp-try-with-a-model" alt="La tarjeta Probar con un modelo: un prompt sobre una tienda de campaña y la respuesta del modelo, una llamada a search_catalog con sus argumentos" />

El modelo ve las herramientas del servidor y responde con las llamadas que haría. No se llama a nada. De cada llamada ves
la herramienta y sus argumentos; los argumentos que no encajan con el esquema de la herramienta aparecen marcados, con lo
que está mal. Así se delatan los nombres y las descripciones poco claros. Debajo, Echolot muestra los tokens usados y,
para los modelos cuyo precio conoce, más o menos cuánto costó el turno.

La tarjeta usa el modelo elegido en [Ajustes › Asistente](/docs/ai/assistant). Sin uno, dice que elijas allí un
proveedor de modelos. La primera vez que pruebas, Echolot pregunta si puede enviar el prompt y las herramientas del
servidor a ese proveedor; los modelos integrados en el dispositivo y los servidores de tu Mac no preguntan.

## Desde la línea de comandos [#from-the-command-line]

`echolot mcp check --quality` imprime el mismo informe en un terminal, y `--strict` hace que falle con el código de
salida 1 cuando hay un problema, para que el CI de un servidor mantenga en forma su lista de herramientas.
`--as anthropic`, `--as openai` o `--as gemini` imprime solo la lista tal como la recibe ese proveedor. Mira
[echolot mcp](/docs/cli/mcp).

```sh
echolot mcp check --url https://demo.echolot.dev/mcp --quality
```