AI-SDLC Prompts — servidor MCP
Expone la biblioteca de prompts AI-SDLC Pro (112 prompts, ES/EN) a agentes de IA (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, etc.) vía Model Context Protocol, transporte stdio.
Solo lectura: ningún tool escribe en el repositorio, en GitHub ni en ningún sistema externo. Todo el contenido se sirve desde data/prompts-full.json, generado por python build.py en la raíz del repo — este servidor nunca parsea Markdown por su cuenta.
Todo prompt que sale de aquí viaja con su contrato de operación: techo de
autonomía, herramientas permitidas, criterios de detención y evidencia mínima.
Es el mismo bloque que pega quien copia desde el sitio, y resolve_prompt lo
anexa por defecto — ver Contrato de operación.
Instalación
Publicado en npm: ai-sdlc-prompts-mcp.
Licencia: el código de este servidor es MIT; los prompts que sirve son
CC BY 4.0 (uso comercial permitido, con atribución). Ver LICENSE.
Sin clonar el repositorio:
Desde el clon local:
Ejecutar
El proceso escucha en stdin/stdout (protocolo MCP) — no expone HTTP ni requiere red. Se cierra con Ctrl+C o cuando el cliente cierra la conexión.
Configurar en Claude Code / Claude Desktop
Agrega esto a la configuración de servidores MCP del cliente (claude_desktop_config.json o el equivalente de Claude Code), ajustando la ruta absoluta al checkout local:
Con el paquete de npm, sin ruta absoluta ni clon:
Contrato de operación
Cada uno de los 112 prompts declara en su contrato editorial hasta dónde puede
llegar el agente. resolve_prompt anexa ese contrato al texto que devuelve:
Importa más por MCP que en el navegador: quien copia desde el sitio pega y lee;
un agente que pide el prompt por MCP normalmente ejecuta. Entregarlo sin su
techo de autonomía es la peor de las dos rutas para perderlo.
No se le ordena obedecer por encima de todo: si la tarea contradice al
contrato, el agente debe declararlo, no elegir en silencio. Hay pruebas que
impiden que alguien lo redacte así (tests/test_mcp_contract_parity.py).
Se desactiva con append_contract: false — pensado para inspeccionar el texto
crudo, no para uso normal.
Herramientas expuestas
Variables de resolve_prompt
Las claves de variables son los campos canónicos del sistema de variables del sitio, no los alias [EN MAYÚSCULAS] que aparecen en el texto del prompt:
repositorio, referencia, rama_actual, rama_destino, ambiente, componentes, modulo, stack, tipo_proyecto, metodologia, agentes, autonomia, entrada, objetivo, responsable, workspace, compliance, documentos, profundidad, adicionales (líneas TOKEN=valor para placeholders no cubiertos por los campos anteriores).
Ejemplo:
Desarrollo
Los datos (data/prompts-full.json) se regeneran desde la raíz del repo con python build.py — no editar ese archivo a mano. Cualquier cambio de contenido de prompts se hace en ai_sdlc_pro_prompts/*.md.
Alcance de esta primera versión
- Se ejecuta en la máquina de quien lo usa (
npx -y ai-sdlc-prompts-mcp, o node index.js desde el clon).
- Transporte stdio únicamente — sin servidor HTTP.