01 / MCP Tradus
Una capa semántica segura para consultar la operación real
Herramientas con lenguaje de negocio, validación y control de alcance para usar IA sobre datos internos sin abrir un SQL libre disfrazado.
Toto Garza · Software Architect & Hands-on Engineer
Diseño y entrego sistemas en producción — backend, integraciones y automatización con Python, PHP/Laravel, TypeScript y Go. IA aplicada donde produce un impacto operativo concreto.
Sistemas modulares, contratos claros y decisiones que sobreviven al crecimiento.
APIs, eventos, colas y sincronización entre sistemas de negocio heterogéneos.
Flujos confiables con reintentos, checkpoints y observabilidad.
Agentes e interfaces conversacionales conectadas a herramientas reales, permisos y datos.
Criterio
Los sistemas se comunican mediante contratos explícitos y versionables, no asumiendo implementaciones internas.
Si no puedo entender qué ocurre dentro del sistema en producción, no estoy listo para escalarlo.
Un workflow automatizado debe poder repetirse sin producir daño ni duplicados.
Los modelos no reciben acceso indiscriminado a la operación: herramientas controladas, alcance definido, auditoría completa.
Selección de trabajo
01 / MCP Tradus
Herramientas con lenguaje de negocio, validación y control de alcance para usar IA sobre datos internos sin abrir un SQL libre disfrazado.
02 / WorkChat Core
Orquestación LLM, tool calling autorizado, streaming, persistencia conversacional y auditoría para una SPA interna.
03 / Google Tasks → Jira
Sincronización con checkpointing entre Google Tasks, Jira Cloud, commits y ramas para reducir trabajo manual sin perder trazabilidad.
04 / Bioteksa Ecosystem
Distribuidores, equipo comercial y Crédito y Cobranza consultan la misma operación desde una app Flutter y paneles web; una API Laravel integra estados de cuenta, CFDI, inventarios y generación de PDF.
Escritos recientes
LoopsBench evalúa agentes de programación en tareas largas con dependencias y regresiones. Su resultado importante no es que los agentes fallen: es qué clase de problema revela ese fallo.
Prompt, context, harness, loop, agentic, memory, compound… Las etiquetas pueden ayudar, hasta que empiezan a ocultar el problema concreto que intentaban nombrar.
Model Context Protocol suena a buzzword. Pero en esencia es algo que la operación de cualquier empresa mediana ya necesita: una forma estandarizada de que los sistemas hablen entre sí sin que cada integración sea un proyecto de tres meses.