CodeRide

Gestión de tareas rediseñada para IA, integrada a través del servidor MCP de CodeRide.

Documentación

Potencia tu Asistente de IA o IDE con la Gestión de Tareas de CodeRide

¡Dale a tu compañero de codificación con IA el poder de CodeRide! CodeRide MCP conecta tus herramientas de desarrollo de IA favoritas (como Cursor, Cline, Windsurf y otros clientes MCP) directamente con CodeRide, el sistema de gestión de tareas nativo de IA.

Imagina que tu IA no solo escribe código, sino que realmente comprende el contexto del proyecto, gestiona sus propias tareas y colabora sin problemas contigo. Se acabaron los interminables copiar y pegar o las actualizaciones manuales. Con CodeRide MCP, tu IA se convierte en un ciudadano de primera clase en tu flujo de trabajo de CodeRide.

🚀 Por qué CodeRide MCP es un Cambio de Juego

Comprensión Profunda del Proyecto para tu IA: Equipa a tus agentes de IA con contexto rico y estructurado de tus proyectos y tareas de CodeRide. Déjales ver el panorama general.
Automatización de Tareas Impulsada por IA sin Fricciones: Capacita a las IAs para obtener, interpretar y actualizar tareas directamente en CodeRide, automatizando la gestión rutinaria de proyectos.
Cierra la Brecha entre Desarrolladores Humanos y de IA: Fomenta una colaboración real con transiciones más fluidas, comprensión consistente de tareas y esfuerzos alineados.
Optimizado para la Eficiencia de LLM: Las respuestas JSON compactas minimizan el uso de tokens, garantizando interacciones de IA más rápidas y rentables.
Seguro por Diseño: La autenticación con clave API limitada al espacio de trabajo garantiza la integridad de tus datos y que las operaciones de IA se limiten al contexto correcto del proyecto.
Integración Plug & Play: Configúralo sin esfuerzo con npx en cualquier entorno compatible con MCP. ¡Conecta tu IA en minutos!
Prepara tu Flujo de Trabajo para el Futuro: Adopta un enfoque nativo de IA para el desarrollo, construido sobre el estándar abierto Model Context Protocol.

✨ Capacidades Principales

El servidor CodeRide MCP proporciona a tu IA las siguientes capacidades:

Gestión de Tareas: Obtén tareas específicas, lista todas las tareas de un proyecto y consigue la siguiente tarea en secuencia.
Actualizaciones de Tareas: Modifica descripciones y estados de tareas.
Acceso a Prompts: Obtén prompts e instrucciones personalizados para tareas específicas.
Gestión de Proyectos: Lista todos los proyectos, recupera detalles de proyectos y gestiona el conocimiento del proyecto.
Gestión del Conocimiento del Proyecto: Actualiza el grafo de conocimiento y los diagramas de arquitectura de un proyecto.
Iniciación de Proyectos: Obtén la primera tarea de un proyecto para poner en marcha el trabajo.
Automatización del Flujo de Trabajo: Navega por secuencias de tareas con sugerencias inteligentes de la siguiente tarea.

⚙️ Primeros Pasos

Instalación mediante Smithery (Recomendado)

Para instalar Coderide MCP Server para Claude Desktop automáticamente mediante Smithery:

npx -y @smithery/cli install @PixdataOrg/coderide --client claude

Modos de Despliegue de Smithery

CodeRide MCP admite operación de doble modo tanto para uso en desarrollo como en producción:

🔧 Modo de Desarrollo/Pruebas (Mock)

Perfecto para explorar funciones, probar integraciones o contribuir al proyecto sin necesidad de una cuenta real de CodeRide.

Cómo activarlo: En el playground o la configuración de Smithery, ya sea:

Deja el campo CODERIDE_API_KEY vacío
Proporciona cualquier valor de marcador de posición (p. ej., mock-key, test, etc.)

Qué obtienes:

Las 9 herramientas disponibles con datos mock realistas
Proyectos de muestra (ABC, XYZ) y tareas (ABC-1, ABC-2, etc.)
Funcionalidad MCP completa para pruebas y desarrollo
Sin llamadas API reales: completamente seguro para experimentar

🚀 Modo de Producción (API Real)

Para usuarios reales de CodeRide que quieran integrarse con sus proyectos y tareas reales.

Cómo activarlo: Proporciona una clave API de CodeRide válida que comience con CR_API_KEY_

Qué obtienes:

Integración completa con tu espacio de trabajo de CodeRide
Datos reales de proyectos y tareas
Capacidad para actualizar tareas y proyectos
Automatización completa del flujo de trabajo

Configuración Tradicional de MCP

Para despliegues que no usan Smithery, añade esta configuración a tu cliente MCP:

{
  "mcpServers": {
    "CodeRide": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@coderide/mcp"],
      "env": {
        "CODERIDE_API_KEY": "YOUR_CODERIDE_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Requisitos previos:

Node.js y npm: Asegúrate de tener Node.js (que incluye npm) instalado.
Cuenta de CodeRide y Clave API (solo producción): Para uso en producción, necesitarás una cuenta activa de CodeRide y una clave API de app.coderide.ai.

Una vez configurado, tu cliente MCP se conectará automáticamente al servidor CodeRide MCP con el modo apropiado según tu configuración.

🤖 ¿Para quién es esto?

CodeRide MCP es para:

Desarrolladores que usan asistentes de codificación con IA: Integra tus herramientas de IA (Cursor, Cline, Windsurf, etc.) profundamente con tu gestión de tareas de CodeRide.
Equipos que adoptan el desarrollo impulsado por IA: Estandariza cómo los agentes de IA acceden a la información del proyecto y contribuyen a las tareas.
Cualquiera que construya con MCP: Aprovecha un potente ejemplo de servidor MCP que se conecta a una plataforma SaaS del mundo real.

Si buscas convertir tu asistente de IA en un miembro más productivo e integrado de tu equipo de desarrollo, CodeRide MCP es para ti.

🔨 Herramientas Disponibles

Aquí tienes un desglose de las herramientas proporcionadas por CodeRide MCP y cómo se pueden usar:

`get_task`

Recupera información detallada sobre una tarea específica por su número (p. ej., "TCA-3").

Esquema de Entrada:

{
  "number": "task-number (e.g., 'TCA-3')",
  "status": "to-do|in-progress|done", // Optional: filter by status
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "Oye IA, ¿cuáles son los detalles de la tarea APP-101?"
Acción de la IA: Llama a get_task con arguments: { "number": "APP-101" }.
Resultado: La IA recibe el título, la descripción, el estado, la prioridad y otro contexto de la tarea APP-101.

`update_task`

Actualiza la descripción, el estado u otros campos modificables de una tarea existente.

Esquema de Entrada:

{
  "number": "task-number-identifier",
  "description": "updated-task-description", // Optional
  "status": "to-do|in-progress|done"   // Optional
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, por favor marca la tarea BUG-42 como 'hecha' y añade una nota: 'Corregido el error de off-by-one.'"
Acción de la IA: Llama a update_task con arguments: { "number": "BUG-42", "status": "done", "description": "Fixed the off-by-one error." }.
Resultado: La tarea BUG-42 se actualiza en CodeRide.

`get_prompt`

Recupera el prompt o las instrucciones específicas adaptadas para que un agente de IA trabaje en una tarea determinada.

Esquema de Entrada:

{
  "number": "task-number (e.g., 'TCA-3')"
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, estoy listo para empezar con la tarea ETF-7. ¿Cuál es el objetivo principal?"
Acción de la IA: Llama a get_prompt con arguments: { "slug": "ETF", "number": "ETF-7" }.
Resultado: La IA recibe el prompt específico y accionable para FEAT-7, lo que le permite comenzar a trabajar con una dirección clara.

`get_project`

Recupera detalles sobre un proyecto específico usando su slug.

Esquema de Entrada:

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'TCA')",
  "name": "optional-project-name" // Can also retrieve by name
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, ¿puedes darme una visión general del proyecto 'Omega Initiative'?"
Acción de la IA: Llama a get_project con arguments: { "slug": "omega-initiative" }.
Resultado: La IA recibe el nombre del proyecto, la descripción y potencialmente enlaces a su base de conocimiento o diagramas.

`update_project`

Actualiza la información de alto nivel de un proyecto, como su grafo de conocimiento o el diagrama de arquitectura del sistema.

Esquema de Entrada:

{
  "slug": "project-slug-identifier",
  "project_knowledge": { /* JSON object representing the knowledge graph */ }, // Optional
  "project_diagram": "/* Mermaid diagram string or similar */"             // Optional
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, he actualizado el flujo de autenticación de usuarios. Por favor, actualiza el diagrama del proyecto 'APB'."
Acción de la IA: (Después de generar/recibir el nuevo diagrama) Llama a update_project con arguments: { "slug": "APB", "project_diagram": "/* new mermaid diagram */" }.
Resultado: El 'AlphaProject' en CodeRide ahora tiene el diagrama de arquitectura actualizado.

`start_project`

Recupera la primera o la siguiente tarea recomendada para un proyecto determinado, permitiendo que una IA comience a trabajar.

Esquema de Entrada:

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'TCA')"
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, empecemos con el proyecto 'MobileAppV2'. ¿Cuál es la primera tarea?"
Acción de la IA: Llama a start_project con arguments: { "slug": "MBC" }.
Resultado: La IA recibe los detalles de la tarea inicial del proyecto 'MBC', lista para comenzar.

`list_projects` ✨ NUEVO

Lista todos los proyectos en el espacio de trabajo del usuario, proporcionando una visión general de los proyectos disponibles con orientación inteligente del flujo de trabajo.

Esquema de Entrada:

{
  // No input required - automatically uses workspace from API key
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, muéstrame todos mis proyectos."
Acción de la IA: Llama a list_projects sin argumentos.
Resultado: La IA recibe una lista de todos los proyectos del espacio de trabajo con sus slugs, nombres y detalles básicos, además de orientación inteligente para la selección de proyectos y el inicio del flujo de trabajo.

`list_tasks` ✨ NUEVO

Muestra todas las tareas dentro de un proyecto específico, organizadas por estado con ordenación numérica inteligente y optimización del flujo de trabajo.

Esquema de Entrada:

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'CRD')"
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, ¿qué tareas hay disponibles en el proyecto CRD?"
Acción de la IA: Llama a list_tasks con arguments: { "slug": "CRD" }.
Resultado: La IA recibe todas las tareas del proyecto CRD, ordenadas numéricamente (CRD-1, CRD-2, CRD-3...) y organizadas por columnas de estado, con orientación inteligente para la selección de tareas.

`next_task` ✨ NUEVO

Recupera la siguiente tarea en secuencia para la automatización del flujo de trabajo, perfecto para flujos de desarrollo continuo con secuenciación inteligente.

Esquema de Entrada:

{
  "number": "current-task-number (e.g., 'CRD-1')"
}

Ejemplo de Caso de Uso:

Prompt del Usuario: "IA, acabo de terminar CRD-1. ¿Qué sigue?"
Acción de la IA: Llama a next_task con arguments: { "number": "CRD-1" }.
Resultado: La IA recibe los detalles de CRD-2, lo que permite una continuación fluida del flujo de trabajo con validación de requisitos previos y orientación contextual.

👩‍💻 Para Colaboradores y Desarrolladores

¿Quieres añadir nuevas herramientas o modificar las existentes? Consulta nuestra completa Guía de Desarrollo de Herramientas que cubre:

Convenciones de nomenclatura para un diseño de herramientas consistente
Directrices de descripción (patrón qué + cuándo)
Mejores prácticas de esquema de entrada con descripciones detalladas de propiedades
Estructura de metadatos para una mejor descubribilidad de herramientas
Ejemplos completos para que empieces rápidamente

La guía garantiza que todas las herramientas sigan las mejores prácticas de búsqueda de herramientas de Anthropic manteniendo la compatibilidad hacia atrás.

💡 Aspectos Técnicos Destacados

🧠 Optimización del Flujo de Trabajo Nativo de IA: Sistema avanzado de instrucciones para agentes con salida estructurada de herramientas MCP 2025 y orquestación inteligente del flujo de trabajo para una mayor productividad de la IA.
🔄 Secuenciación Inteligente de Tareas: Validación de requisitos previos, orientación consciente del estado y fases automatizadas del flujo de trabajo (Descubrimiento → Contexto → Análisis → Implementación → Finalización).
Diseño con Seguridad Primero: Validación integral de entradas, cliente API seguro con lógica de reintentos y autenticación limitada al espacio de trabajo garantizan la integridad de los datos y operaciones de IA seguras.
Fiabilidad Lista para Producción: Mecanismos de reintento con retroceso exponencial, tiempos de espera de 90 segundos y versión estable del SDK de MCP (^1.0.3) proporcionan estabilidad de nivel empresarial.
Autenticación Centrada en el Espacio de Trabajo: Las claves API están vinculadas a espacios de trabajo específicos. Todas las operaciones se limitan automáticamente, simplificando las solicitudes y mejorando la seguridad. ¡No es necesario pasar workspaceId!
Identificadores Amigables para el Usuario: Interactúa con tareas y proyectos usando números legibles por humanos (p. ej., "TCA-3") y slugs (p. ej., "TCA") en lugar de UUIDs internos.
Optimizado para la Eficiencia de la IA: Las respuestas JSON compactas minimizan el uso de tokens, mientras que el manejo inteligente de errores evita reintentos innecesarios en errores de validación.
Interacción API Robusta: Utiliza la API oficial de CodeRide (https://api.coderide.ai por defecto) con registro y manejo de errores integral para todas las operaciones.

🛡️ Seguridad

CodeRide MCP se toma la seguridad en serio. Damos la bienvenida a la investigación responsable de seguridad y hemos establecido un programa integral de recompensas por errores con recompensas que van desde €9 hasta €119.

Para vulnerabilidades de seguridad, consulta nuestra Política de Seguridad para conocer las directrices de notificación e información sobre recompensas.

🔧 Mejoras Recientes

v0.9.3 - Asistente de instalación interactivo 🧙

🎯 Asistente de instalación CLI: Configuración interactiva con npx @coderide/mcp add para una fácil configuración
🔍 Detección automática: Detecta automáticamente los clientes MCP instalados (Cursor, Claude Desktop, Claude Code, VS Code, Codex CLI)
🎨 UX mejorada: Salida limpia del asistente con indicadores de estado y colores de marca
⚙️ Gestión inteligente de configuración: Detecta configuraciones sin cambios para evitar escrituras innecesarias, crea copias de seguridad automáticamente
🚀 Banderas CLI: --no-open para omitir la apertura del navegador, --force para mostrar todos los clientes
📝 Soporte multi-formato: Maneja formatos de configuración JSON (la mayoría de clientes) y TOML (Codex CLI)
🔒 Seguro por defecto: Archivos de configuración escritos con permisos restrictivos (0o600), validación de clave API

v0.9.0 - Mejora integral del flujo de trabajo del agente 🚀

🧠 Sistema de reconocimiento NLP: Detección inteligente de referencias de proyecto e intención del usuario en lenguaje natural para mejorar la comprensión del agente
🧪 Verificación de pruebas obligatorias: Canal de pruebas integral con soporte para pruebas unitarias + de integración, validación de cobertura (80% unitarias, 90% integración)
📝 Commits automáticos de Git: Cumplimiento total de Conventional Commits 1.0.0 con versionado semántico y generación automática de commits
🎯 Optimización del conocimiento del proyecto: Gestión inteligente del conocimiento del proyecto con validación de consistencia y esquemas estandarizados
⚡ Instrucciones mejoradas para agentes: Salida estructurada de herramientas MCP 2025 con inteligencia de flujo de trabajo y guía basada en fases
🔒 Seguridad y rendimiento: Validación de entrada, prevención de inyección de comandos, patrones singleton y manejo integral de errores
🔄 Automatización completa del flujo de trabajo: Fases de Descubrimiento → Contexto → Análisis → Implementación → Finalización con secuenciación inteligente

v0.8.0 - Optimización del flujo de trabajo del agente

🧠 Instrucciones inteligentes para agentes: Implementado un sistema integral de instrucciones para agentes con salida estructurada de herramientas MCP 2025
🔄 Orquestación del flujo de trabajo: Añadida validación de requisitos previos, guía consciente del estado y fases de flujo de trabajo automatizadas
📁 Organización mejorada de herramientas: Herramientas renombradas para consistencia (project_list → list_projects, task_list → list_tasks)
⚡ Impulso de productividad con IA: Las 9 herramientas ahora incluyen guía contextual, sugerencias de automatización e inteligencia de flujo de trabajo
🔒 Compatibilidad mantenida: 100% de compatibilidad hacia atrás con integraciones y sistemas de seguridad existentes

Mejoras anteriores

Fiabilidad mejorada: Implementada lógica de reintento con retroceso exponencial para mejorar la estabilidad de la conexión
Tiempos de espera optimizados: Aumentados los tiempos de espera de la API a 90 segundos para un mejor manejo de operaciones complejas
Dependencias estables: Fijado el SDK de MCP a una versión estable (^1.0.3) para un comportamiento consistente
Optimizaciones del protocolo MCP: Reducidos los errores de tiempo de espera (-32001) y las desconexiones del flujo SSE

🔥 Acerca de CodeRide

CodeRide es donde la IA y los desarrolladores humanos se unen para construir mejor software, más rápido.

Es más que una simple gestión de tareas; es una plataforma nativa de IA construida desde cero para soportar los flujos de trabajo únicos del desarrollo de software asistido por IA. CodeRide proporciona el contexto estructurado esencial, el conocimiento del proyecto y la memoria externa que los agentes de IA requieren para comprender proyectos complejos, contribuir de manera significativa y colaborar eficazmente con sus contrapartes humanas.

Transforma tu proceso de desarrollo con una herramienta que realmente entiende la sinergia entre el ingenio humano y la inteligencia artificial.

Descubre el futuro del desarrollo de software en coderide.ai.

🔧 Solución de problemas

Problemas comunes

Tiempos de espera de conexión o error MCP -32001:

Las mejoras recientes han reducido significativamente estos problemas
Asegúrate de usar la última versión: npx -y @coderide/mcp@latest
Verifica que tu clave API esté configurada correctamente en la configuración del entorno

Errores de autenticación:

Verifica que tu clave API de CodeRide sea válida y tenga los permisos correctos
Asegúrate de que la clave API esté configurada correctamente en tu cliente MCP
Las claves API están limitadas al espacio de trabajo: asegúrate de usar el espacio de trabajo correcto

Errores de herramienta no encontrada:

Reinicia tu cliente MCP después de los cambios de configuración
Verifica que el servidor esté configurado correctamente en la configuración de tu cliente MCP

Para soporte adicional, por favor abre un issue con información detallada del error.

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! No dudes en enviar issues, hacer fork del repositorio y crear pull requests.

Para contribuciones relacionadas con seguridad, consulta nuestra Política de seguridad.

🔖 Licencia

🤗 Soporte y comunidad

¿Tienes preguntas o necesitas ayuda con @coderide/mcp? Abre un issue en nuestro repositorio de GitHub.
¿Quieres aprender más sobre CodeRide? Visita coderide.ai o únete a nuestra comunidad (Enlace al foro de la comunidad/Discord si está disponible).

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Documentación

Potencia tu Asistente de IA o IDE con la Gestión de Tareas de CodeRide

🚀 Por qué CodeRide MCP es un Cambio de Juego

✨ Capacidades Principales

⚙️ Primeros Pasos

Instalación mediante Smithery (Recomendado)

Modos de Despliegue de Smithery

🔧 Modo de Desarrollo/Pruebas (Mock)

🚀 Modo de Producción (API Real)

Configuración Tradicional de MCP

🤖 ¿Para quién es esto?

🔨 Herramientas Disponibles

get_task

update_task

get_prompt

get_project

update_project

start_project

list_projects ✨ NUEVO

list_tasks ✨ NUEVO

next_task ✨ NUEVO

👩‍💻 Para Colaboradores y Desarrolladores

💡 Aspectos Técnicos Destacados

🛡️ Seguridad

🔧 Mejoras Recientes

v0.9.3 - Asistente de instalación interactivo 🧙

v0.9.0 - Mejora integral del flujo de trabajo del agente 🚀

v0.8.0 - Optimización del flujo de trabajo del agente

Mejoras anteriores

🔥 Acerca de CodeRide

🔧 Solución de problemas

Problemas comunes

🤝 Contribuciones

🔖 Licencia

🤗 Soporte y comunidad

`get_task`

`update_task`

`get_prompt`

`get_project`

`update_project`

`start_project`

`list_projects` ✨ NUEVO

`list_tasks` ✨ NUEVO

`next_task` ✨ NUEVO