tachibot-mcp

---

Novedades

v2.28.0

• Qwen3.8 Max (3 de agosto, qwen/qwen3.8-max) — El nuevo buque insignia de Alibaba, disponible de forma general el mismo día, ahora impulsa qwen_algo, qwen_reason y el jurado qwen_reason. Contexto de 1M (antes 262K), multimodal (entrada de texto+imagen+video) y el primer Qwen que expone esfuerzo de razonamiento configurable. $2/$6 por M.
• Evaluado en un problema de algoritmo de consulta por rango, 3.8 Max fue el único de cinco candidatos Qwen que sacó a la superficie tanto el tradeoff offline-vs-online como el caso límite de desigualdad estricta con duplicados. El qwen3-235b-a22b-thinking-2507 saliente era correcto pero superficial; qwen3.7-max costó 1.6x por el doble de tiempo de ejecución; qwen3-max-thinking fue rechazado directamente — devuelve cero tokens de razonamiento.
• El esfuerzo está fijado en medium, deliberadamente. El esfuerzo predeterminado de este modelo se comporta como high: 302s y $0.09 en una sola llamada qwen_algo. En medium la misma llamada responde con igual profundidad en 18–48s por $0.006–0.018 — más barato y 3.5x más rápido que el modelo al que reemplaza, que tardaba 169s y $0.036 para una respuesta más corta. low empieza a descartar alternativas y no se usa.
• Paso directo de reasoning_effort para OpenRouter — callOpenRouter ahora reenvía el parámetro; OpenRouter lo descarta para modelos que no lo listan, así que la cadena de respaldo por cuota (3.8 Max → 3.7 Max → 235B Thinking) sigue siendo segura. Qwen3.8/3.7-Max también se unen al grupo de tiempo de espera extendido de 600s.
• qwen_coder, qwen_competitive, testgen permanecen en Qwen3-Coder-Next — está especializado en código y es ~16x más barato ($0.12/$0.80); 3.8 Max es el nivel de razonamiento, no el nivel de generación de código.

v2.27.1

• Kimi K3 (16 de julio, moonshotai/kimi-k3) ahora impulsa cada herramienta Kimi, el jurado kimi y el asiento Kimi en diff_review. MoE de pesos abiertos de 2.8T — el modelo abierto más grande lanzado — con contexto de 1M (antes 262K), entrada multimodal nativa y codificación agéntica de horizonte largo que supera a Opus 4.8 y GPT-5.5 en benchmarks de codificación/agentes. Nota el precio: $3/$15 por M, 4x K2.7-Code — K2.7-Code permanece como respaldo automático (K3 → K2.7-Code → K2.6).
• Gemini 3.6 Flash (21 de julio, gemini-3.6-flash) es el nuevo nivel de búsqueda/caballo de batalla detrás de gemini_search — contexto de 1M a $1.50/$7.50, bajando de $9 de salida, y ~17% menos tokens de salida que 3.5 Flash. Flash-Lite se mueve a gemini-3.5-flash-lite ($0.30/$2.50).
• Todo lo demás re-verificado, sin cambios — una auditoría completa de proveedores (26 de julio) confirma que GPT-5.6, Grok 4.5, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2, MiniMax M3, StepFun 3.7, ERNIE 4.5 VL, Qwen Coder-Next y Perplexity Sonar siguen siendo los más nuevos disponibles. Gemini 3.1 Pro sigue siendo el predeterminado de razonamiento/juez: Google lanzó tres modelos el 21 de julio y se saltó 3.5 Pro. El despliegue por fases de xAI terminó (acceso UE el 17 de julio), así que el respaldo grok-4.3 ahora es un seguro de cuota/región en lugar de un workaround de despliegue.

v2.27.0

• Grok 4.5 (buque insignia del 8 de julio, "clase Opus") ahora impulsa todas las herramientas Grok, con respaldo automático a grok-4.3 mientras se completa el despliegue por fases de región de xAI (UE a mediados de julio) — las herramientas siguen funcionando en todas partes, y 4.5 se activa solo.
• grok_search_lite (nueva herramienta, 65 en total) — la misma búsqueda en vivo de Grok en grok-4-1-fast ($0.20/$0.50, 2M ctx), ~10x más barata que grok_search. Úsala para consultas de alto volumen y fan-outs de jurado/consejo.
• Niveles de GPT-5.6 — las herramientas openai_* se mueven a gpt-5.6-sol (buque insignia, mismo $5/$30 que 5.5 pero más fuerte), terra para código (nivel 5.5 a mitad de precio), luna para explicaciones ($1/$6). El nivel $30/$180 gpt-5.5-pro se reemplaza por sol + esfuerzo de razonamiento; un respaldo de permisos (sol → terra → 5.5) cubre cuentas restringidas por organización.

v2.26.1

• Habilidades /test y /audit (19 habilidades en total) — /test genera pruebas ejecutables vía testgen; /audit ejecuta una revisión de seguridad OWASP/CWE vía security_review.
• Instalación de habilidades en el asistente — tachibot init ahora ofrece instalar habilidades de Claude Code con una opción de omitir por habilidad ([Enter]=todas · [s]=elegir cuáles omitir · [n]=ninguna). Las habilidades son opcionales — postinstall ya no escribe en ~/.claude silenciosamente (npm run install-skills aún instala todas de forma no interactiva).
• Correcciones — la extensión de un clic .mcpb ahora apunta a un punto de entrada válido (estaba roto) y rastrea la versión del paquete; tachibot init sale limpiamente en stdin no interactivo/CI en lugar de colgarse.

v2.26.0

Pila de prompts, modernizada

• refine_prompt (nueva herramienta) — mejorador de prompts opcional en un modelo barato/rápido: consulta cruda → brief orientado a objetivos + qué cambió + preguntas abiertas. Nunca se dispara automáticamente, nunca ejecuta nada — tú revisas y luego usas el brief. En Claude Code, /prompt refine presenta las preguntas abiertas como opciones clicables y fusiona tus respuestas en un brief final.
• Lista de técnicas curada — list_prompt_techniques ahora usa por defecto las ~9 técnicas centrales que aún ayudan a los modelos de razonamiento de 2026 (contratos de salida como scot, pre_mortem, bdd_spec); all=true para las 31 completas.
• technique="auto" — preview_prompt_technique recomienda la técnica correcta para tu tarea, con razones. Pregunta a tachi "mejora mi prompt" para el menú basado en síntomas.

Configuración, desmitificada

• tachibot init (nuevo asistente CLI) — detecta tus claves API y clientes, imprime la configuración exacta para Claude Code y Claude Desktop. Nunca escribe ni muestra claves.
• Instalación de un clic en Claude Desktop — descarga el .mcpb de la última versión y haz doble clic. Sin edición de JSON.
• doctor — muestra qué claves están configuradas, qué herramientas son visibles vs ocultas y por qué, y qué probar primero.

Nuevas herramientas y habilidades (65 herramientas · 19 habilidades)

• debug_triage — hipótesis de causa raíz clasificadas con la verificación discriminante más barata para cada una (Grok 4.3)
• spec_writer — solicitud vaga → especificación revisable: historias de usuario, Given/When/Then, fuera de alcance, preguntas abiertas (GPT-5.5)
• diff_review / plan_critique / testgen / security_review — revisión de diff multi-modelo, red-team adversarial de planes, generación de pruebas, auditoría OWASP/CWE
• Habilidades: /review, /redteam, /spec, /triage, /setup

Correcciones

• Pantalla de orquestación focus: 37 líneas de scaffolding repetido → 10 líneas enfocadas
• npm test sale con 0 de nuevo (los timers de carrera no cancelados se filtraban más allá del teardown de Jest)
• El razonamiento de alto esfuerzo de GPT-5.5 ya no se corta a los 3 minutos (timeout 180s → 600s)

---

Habilidades (Claude Code)

TachiBot incluye 19 comandos de barra para Claude Code. Estos orquestan las herramientas en flujos de trabajo potentes:

Habilidad	Qué hace	Ejemplo
/setup	Configuración guiada — ejecuta doctor, recorre claves/perfiles	/setup
/spec	Solicitud → especificación revisable antes de planificar	/spec add OAuth somehow
/blueprint	Planificación multi-modelo → pasos TDD pequeños	/blueprint add OAuth with refresh tokens
/judge	Consejo multi-modelo - análisis paralelo con síntesis	/judge how to implement rate limiting
/think	Cadena de razonamiento secuencial con cualquier modelo	/think grok,gemini design a cache layer
/focus	Razonamiento basado en modos (debate, investigación, análisis)	/focus architecture-debate Redis vs Pg
/breakdown	Descomposición estratégica con pre-mortem	/breakdown refactor payment module
/decompose	Dividir en sub-problemas, profundizar en cada uno	/decompose implement collaborative editor
/prompt	Recomendar la técnica de pensamiento correcta (31 disponibles)	/prompt why do users churn
/algo	Análisis de algoritmos con 4 modelos especializados (DeepSeek líder)	/algo optimize LRU cache O(1)
/lens	Análisis de contexto largo sobre la ventana de 1M de Kimi	/lens find inconsistencies in this spec
/reflect	Bucle de reflexión fundamentado — crítica vs evidencia externa	/reflect harden this auth middleware
/tot	Árbol de pensamiento: ramificar → podar con jurado → sintetizar	/tot design a rate limiter
/review	Revisión de diff multi-modelo — panel + veredicto del juez Gemini	/review (o pega un diff)
/redteam	Red-team adversarial de planes — pre-mortem, riesgos, ediciones al plan	/redteam <paste plan>
/triage	Triage de bugs por causa raíz clasificada	/triage <paste stack trace>
/test	Generar pruebas ejecutables (casos límite primero)	/test src/auth.ts
/audit	Revisión de seguridad — hallazgos OWASP/CWE + correcciones	/audit the login handler
/tachi	Ayuda - ver habilidades disponibles, herramientas, estado de claves	/tachi

Las habilidades se adaptan automáticamente a tus claves API configuradas. Incluso con solo 1-2 proveedores, todas las habilidades funcionan.

¿Empezando? Escribe /tachi para ver qué está disponible.

---

Características Clave

Inteligencia Multi-Modelo

• 65 Herramientas de IA en 12 proveedores — Perplexity, Grok, GPT-5, Gemini, Qwen, Kimi, MiniMax, DeepSeek, GLM (Zhipu), StepFun, ERNIE (Baidu), más modelos locales gratuitos (Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM)
• Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash, GA 21 de julio de 2026) — nivel Flash/búsqueda; el predeterminado de razonamiento sigue siendo gemini-3.1-pro-preview (Google aún no ha lanzado un 3.5 Pro)
• Consejo Multi-Modelo — planner_maker sintetiza planes de 5+ modelos en pasos TDD pequeños
• Enrutamiento Inteligente — Selección automática de modelos para resultados óptimos
• Puerta de Enlace OpenRouter — Clave API única opcional para todos los proveedores

Flujos de Trabajo Avanzados

• Flujos de Trabajo Basados en YAML — Procesos de IA de múltiples pasos con grafos de dependencias
• Ingeniería de Prompts — 31 técnicas respaldadas por investigación (incluyendo SCoT, ReAct, Reflexion)
• Puntos de Verificación — 50% / 80% / 100% con puntuación de calidad automatizada
• Ejecución Paralela — Ejecuta múltiples modelos simultáneamente

Perfiles de Herramientas

Perfil	Herramientas	Mejor Para
Mínimo	13	Tareas rápidas, presupuesto de tokens bajo
Potencia de Investigación	36	Investigación profunda, múltiples fuentes
Enfoque en Código	42	Desarrollo de software, tareas SWE
Equilibrado	54	Propósito general, flujos mixtos
Codificación Pesada	58	Máximas herramientas de código + flujos agénticos
Completo (predeterminado)	65	Todo habilitado

Experiencia de Desarrollador

• Claude Code — Soporte de primera clase
• Claude Desktop — Integración completa
• Cursor — Funciona sin problemas
• TypeScript — Completamente tipado, extensible

---

Inicio Rápido

Instalación

npm install -g tachibot-mcp

Asistente de configuración

npx -y -p tachibot-mcp tachibot init

Detecta tus claves y clientes, luego imprime la configuración exacta para Claude Code y Claude Desktop.

Claude Code (una línea)

claude mcp add tachibot -- npx -y -p tachibot-mcp tachibot

Luego verifica con /mcp. Agrega claves API con --env, por ejemplo --env OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxx --env PERPLEXITY_API_KEY=pplx-xxx.

Configuración (Claude Desktop)

Un clic (lo más fácil): descarga tachibot-mcp.mcpb de la última versión y haz doble clic — Claude Desktop instala la extensión sin editar JSON. Agrega tus claves API cuando se te solicite (o más tarde mediante la configuración de la extensión).

Modo Puerta de Enlace (Recomendado) — 2 claves, todos los proveedores:

{
  "mcpServers": {
    "tachibot": {
      "command": "tachibot",
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-xxx",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "pplx-xxx",
        "USE_OPENROUTER_GATEWAY": "true"
      }
    }
  }
}

Modo Directo — Una clave por proveedor:

{
  "mcpServers": {
    "tachibot": {
      "command": "tachibot",
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your-key",
        "GROK_API_KEY": "your-key",
        "OPENAI_API_KEY": "your-key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-key",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

Obtén claves: OpenRouter | Perplexity

Consulta la Guía de instalación para obtener instrucciones detalladas.

---

Ecosistema de herramientas (65 herramientas)

Investigación y búsqueda (6)

perplexity_ask · perplexity_reason · grok_search · grok_search_lite · openai_search · gemini_search

Razonamiento y planificación (14)

grok_reason · openai_reason · qwen_reason · qwq_reason · kimi_thinking · kimi_decompose · deepseek_reason · glm_reason · stepfun_reason · ernie_reason · planner_maker · planner_runner · list_plans · spec_writer

Inteligencia de código (11)

kimi_code · grok_code · grok_debug · qwen_coder · qwen_algo · qwen_competitive · deepseek_algo · minimax_code · minimax_agent · testgen · debug_triage

Análisis y juicio (14)

gemini_analyze_text · gemini_analyze_code · gemini_judge · jury · diff_review · plan_critique · gemini_brainstorm · openai_brainstorm · openai_code_review · openai_explain · grok_brainstorm · grok_architect · security_review · kimi_long_context

Meta y orquestación (6)

think · nextThought · focus · tachi · doctor · usage_stats

Flujos de trabajo (9)

workflow · workflow_start · continue_workflow · list_workflows · create_workflow · visualize_workflow · workflow_status · validate_workflow · validate_workflow_file

Ingeniería de prompts (4)

list_prompt_techniques · preview_prompt_technique · execute_prompt_technique · refine_prompt

Modelos locales (1)

local_query — cualquier servidor local compatible con OpenAI (Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM). Sin costo, sin conexión, privado; también disponible como miembro del jurado local (hermes se acepta como alias heredado). Ejecuta lo que LOCAL_LLM_MODEL indique — por ejemplo, una compilación de Nous Hermes (ollama pull hermes3). Ten en cuenta que el agente Hermes en sí es independiente del modelo — se ejecuta en más de 300 backends (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek o Ollama/vLLM autoalojados) — por lo que "Hermes" nunca fue una garantía de pesos distintos.

Modos avanzados (bonus)

• Challenger — Análisis crítico con verificación de hechos multimodelo
• Verifier — Verificación por consenso multimodelo
• Scout — Recopilación de inteligencia híbrida

---

Ejemplo de uso

Planificación multimodelo

// Create a plan with multi-model council
planner_maker({ task: "Build a REST API with auth and tests", mode: "start" })
// → Grok searches → Qwen analyzes → Kimi decomposes → GPT critiques → Gemini synthesizes

// Execute with checkpoints
planner_runner({ plan: planContent, mode: "step", stepNum: 1 })
// → Automatic verification at 50%, 80% (kimi_decompose), and 100%

Descomposición de tareas

kimi_decompose({
  task: "Migrate monolith to microservices",
  depth: 3,
  outputFormat: "dependencies"
})
// → Structured subtasks with IDs, parallel flags, acceptance criteria

Revisión de código

kimi_code({
  task: "review",
  code: "function processPayment(amount, card) { ... }",
  language: "typescript"
})
// → SWE-Bench 76.8% quality analysis

Razonamiento profundo

focus({
  query: "Design a scalable event-driven architecture",
  mode: "deep-reasoning",
  models: ["grok", "gemini", "kimi"],
  rounds: 5
})

---

Documentación

• Documentación completa
• Guía de instalación
• Configuración
• Referencia de herramientas
• Guía de flujos de trabajo
• Guía de claves API
• Modos de enfoque

Guías de configuración

• Configuración de Claude Code
• Configuración de Claude Desktop
• Ambas plataformas

---

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Consulta CONTRIBUTING.md para conocer las pautas.

• Reportar problemas
• Solicitar funciones

---