Zen MCP

Un servidor impulsado por IA que proporciona acceso a múltiples modelos para análisis de código, resolución de problemas y desarrollo colaborativo con flujos de trabajo guiados.

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Zen MCP: Muchos Flujos de Trabajo. Un Solo Contexto.

zen_web.webm

🤖 Claude O Gemini CLI + [Gemini / OpenAI / Grok / OpenRouter / DIAL / Ollama / Cualquier Modelo] = Tu Equipo Definitivo de Desarrollo con IA

Los socios de desarrollo definitivos para tu Agente de Codificación favorito (Claude O Gemini CLI): un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que te brinda acceso a múltiples modelos de IA para un análisis de código mejorado, resolución de problemas y desarrollo colaborativo.

Ofrece una verdadera orquestación de IA con conversaciones que continúan entre flujos de trabajo - Dale a Claude un flujo de trabajo complejo y deja que orqueste entre modelos automáticamente. Claude mantiene el control, realiza el trabajo real, pero obtiene perspectivas del mejor modelo de IA para cada subtarea. Con herramientas como planner para desglosar proyectos complejos, analyze para comprender bases de código, codereview para auditorías, refactor para mejorar la estructura del código, debug para resolver problemas complejos y precommit para validar cambios, Claude puede alternar entre diferentes herramientas y modelos a mitad de conversación, con el contexto avanzando sin problemas.

Ejemplo de Flujo de Trabajo - Claude Code:

Perform a codereview using gemini pro and o3 and use planner to generate a detailed plan, implement the fixes and do a final precommit check by continuing from the previous codereview
Esto activa un flujo de trabajo de codereview donde Claude recorre el código, buscando todo tipo de problemas
Después de múltiples pasadas, recopila el código relevante y toma nota de los problemas encontrados en el camino
Mantiene un nivel de confidence entre exploring, low, medium, high y certain para rastrear con qué confianza ha podido encontrar e identificar problemas
Genera una lista detallada de problemas críticos a menores
Comparte los archivos relevantes, hallazgos, etc. con Gemini Pro para realizar un análisis profundo como segunda codereview
Regresa con una respuesta y luego hace lo mismo con o3, añadiendo al prompt si surge un nuevo descubrimiento
Al terminar, Claude toma todos los comentarios y combina una sola lista de todos los problemas críticos a menores, incluyendo buenos patrones en tu código. La lista final incluye nuevos hallazgos o revisiones en caso de que Claude haya malinterpretado u omitido algo crucial y uno de los otros modelos lo haya señalado
Luego utiliza el flujo de trabajo planner para dividir el trabajo en pasos más simples si se requiere una refactorización importante
Claude entonces realiza el trabajo real de corregir los problemas señalados
Al terminar, Claude regresa a Gemini Pro para una revisión de precommit

¡Todo dentro de un único hilo de conversación! Gemini Pro en el paso 11 sabe lo que O3 recomendó en el paso 7. Toma ese contexto y la revisión en consideración para ayudar en su revisión final previa al commit.

Piénsalo como Claude Code para Claude Code. Este MCP no es magia. Es simplemente superpegamento.

Recuerda: Claude mantiene el control total, pero TÚ tomas las decisiones. Zen está diseñado para que Claude involucre a otros modelos solo cuando sea necesario, y para que continúe con intercambios significativos. Tú eres quien crea el prompt poderoso que hace que Claude traiga a Gemini, Flash, O3, o vuele en solitario. Tú eres el guía. El prompteador. El titiritero.

Tú eres la IA - Realmente Inteligente.

Porque estos modelos de IA claramente no lo son cuando se ponen conversadores →

Navegación Rápida

Primeros Pasos
- Inicio Rápido - Ponte en marcha en 5 minutos
- Herramientas Disponibles - Resumen de todas las herramientas
- Conversaciones IA-a-IA - Conversaciones de múltiples turnos
Referencia de Herramientas
- chat - Pensamiento colaborativo
- thinkdeep - Razonamiento extendido
- challenge - Evita respuestas de ¡Tienes toda la razón!
- planner - Planificación interactiva paso a paso
- consensus - Análisis de consenso multi-modelo
- codereview - Revisión de código
- precommit - Validación previa al commit
- debug - Ayuda para depuración
- analyze - Análisis de archivos
- refactor - Refactorización de código con enfoque en descomposición
- tracer - Mapeo de flujo de llamadas y rastreo de dependencias
- testgen - Generación de pruebas con casos límite
- secaudit - Auditoría de seguridad con análisis OWASP
- docgen - Generación de documentación con análisis de complejidad
Uso Avanzado
- Funciones Avanzadas - Conversaciones IA-a-IA, prompts grandes, búsqueda web
- Guía Avanzada Completa - Configuración de modelos, modos de pensamiento, flujos de trabajo, parámetros de herramientas
Configuración y Soporte
- Guía de Configuración WSL - Configuración del Subsistema de Windows para Linux
- Guía de Solución de Problemas - Problemas comunes y pasos de depuración
- Licencia - Apache 2.0

¿Por Qué Este Servidor?

Claude es brillante, pero a veces necesitas:

Flujos de trabajo guiados - Procesos centrados en el desarrollador que imponen una investigación sistemática, evitando análisis apresurados al garantizar que Claude examine el código a fondo en cada fase (debug, precommit, refactor, analyze, codereview)
Múltiples perspectivas de IA - Deja que Claude orqueste entre diferentes modelos para obtener el mejor análisis
Selección automática de modelos - Claude elige el modelo adecuado para cada tarea (o tú puedes especificarlo)
Un socio desarrollador senior para validar y extender ideas (chat)
Una segunda opinión en decisiones arquitectónicas complejas: aumenta el pensamiento de Claude con perspectivas de Gemini Pro, O3, o docenas de otros modelos mediante endpoints personalizados (thinkdeep)
Obtén múltiples opiniones de expertos - Haz que diferentes modelos de IA debatan tus ideas (algunos a favor, otros críticos) para ayudarte a tomar mejores decisiones (consensus)
Revisiones de código profesionales con comentarios accionables en repositorios completos (codereview)
Validación previa al commit con análisis profundo utilizando el mejor modelo para el trabajo (precommit)
Depuración experta - O3 para problemas lógicos, Gemini para problemas arquitectónicos (debug)
Ventanas de contexto extendidas más allá de los límites de Claude - Delega el análisis a Gemini (1M de tokens) u O3 (200K de tokens) para bases de código completas, grandes conjuntos de datos o documentación exhaustiva
Fortalezas específicas de cada modelo - Pensamiento extendido con Gemini Pro, iteración rápida con Flash, razonamiento sólido con O3, privacidad local con Ollama
Soporte de modelos locales - Ejecuta modelos como Llama 3.2 localmente mediante Ollama, vLLM o LM Studio para privacidad y control de costos
Colaboración dinámica - Los modelos pueden solicitar contexto adicional y respuestas de seguimiento de Claude a mitad del análisis
Manejo inteligente de archivos - Expande automáticamente directorios, gestiona límites de tokens según la capacidad del modelo
Soporte de visión - Analiza imágenes, diagramas, capturas de pantalla y contenido visual con modelos con capacidad de visión
Evita los límites de tokens de MCP - Soluciona automáticamente el límite de 25K de MCP
Revitalización de contexto entre sesiones - Continúa conversaciones incluso después de que el contexto de Claude se reinicie, con otros modelos manteniendo el historial completo

Consejo Profesional: Revitalización de Contexto

Esta es una función extremadamente poderosa que no se puede destacar lo suficiente:

El efecto secundario más asombroso de este sistema de continuación de conversación es que incluso DESPUÉS de que el contexto de Claude se reinicie o se compacte, dado que la información de continuación se mantiene dentro de la memoria de MCP, puedes pedirle que continúe discutiendo el plan con o3, y de repente revitalizará a Claude porque O3 sabría de qué se estaba hablando y lo transmitirá de vuelta de una manera que reaviva la comprensión de Claude. Todo esto sin desperdiciar contexto pidiendo a Claude que ingiera nuevamente documentos/código extensos y volviendo a pedirle que se comunique con otro modelo. Zen gestiona eso internamente. La respuesta del modelo revitaliza a Claude con mejor contexto sobre la discusión de lo que un resumen automático jamás podría.

📖 Lee el análisis técnico completo sobre cómo funciona este sistema revolucionario

Este servidor orquesta múltiples modelos de IA como tu equipo de desarrollo, con Claude seleccionando automáticamente el mejor modelo para cada tarea o permitiéndote elegir modelos específicos para diferentes fortalezas.

Prompt Utilizado:

Study the code properly, think deeply about what this does and then see if there's any room for improvement in
terms of performance optimizations, brainstorm with gemini on this to get feedback and then confirm any change by
first adding a unit test with `measure` and measuring current code and then implementing the optimization and
measuring again to ensure it improved, then share results. Check with gemini in between as you make tweaks.

La implementación final resultó en una mejora del 26% en el rendimiento de análisis JSON para la biblioteca seleccionada, reduciendo el tiempo de procesamiento mediante optimizaciones colaborativas dirigidas, guiadas por el análisis de Gemini y el refinamiento de Claude.

Inicio Rápido (5 minutos)

Requisitos Previos

Python 3.10+ (3.12 recomendado)
Git
Usuarios de Windows: Se requiere WSL2 para Claude Code CLI

1. Obtén Claves API (al menos una requerida)

Opción A: OpenRouter (Accede a múltiples modelos con una sola API)

OpenRouter: Visita OpenRouter para acceder a múltiples modelos a través de una sola API. Guía de Configuración
- Controla el acceso a modelos y los límites de gasto directamente en tu panel de OpenRouter
- Configura alias de modelos en conf/custom_models.json

Opción B: APIs Nativas

Gemini: Visita Google AI Studio y genera una clave API. Para mejores resultados con Gemini 2.5 Pro, usa una clave API de pago, ya que el nivel gratuito tiene acceso limitado a los modelos más recientes.
OpenAI: Visita Plataforma OpenAI para obtener una clave API para acceso al modelo O3.
X.AI: Visita Consola X.AI para obtener una clave API para acceso al modelo GROK.
DIAL: Visita Plataforma DIAL para obtener una clave API para acceder a múltiples modelos a través de su API unificada. DIAL es una plataforma de orquestación de IA de código abierto que proporciona acceso independiente del proveedor a modelos de los principales proveedores, la comunidad de código abierto e implementaciones autoalojadas. Documentación de la API

Opción C: Endpoints de API Personalizados (Modelos locales como Ollama, vLLM) Consulta la guía de configuración. Con una API personalizada puedes usar:

Ollama: Ejecuta modelos como Llama 3.2 localmente para inferencia gratuita
vLLM: Servidor de inferencia autoalojado para inferencia de alto rendimiento
LM Studio: Alojamiento de modelos local con interfaz API compatible con OpenAI
Text Generation WebUI: Interfaz local popular para ejecutar modelos
Cualquier API compatible con OpenAI: Endpoints personalizados para tu propia infraestructura

Nota: Usar múltiples opciones de proveedores puede crear ambigüedad sobre qué proveedor/modelo usar si hay superposición. Si todas las APIs están configuradas, las APIs nativas tendrán prioridad cuando haya un conflicto en el nombre del modelo, como para gemini y o3. Configura tus alias de modelos y dales nombres únicos en conf/custom_models.json

2. Elige Tu Método de Instalación

Opción A: Instalación Rápida con uvx

Requisitos previos: Instala uv primero (requerido para uvx)

Configuración de Claude Desktop

Añade esto a tu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "zen": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "-c",
        "exec $(which uvx || echo uvx) --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git zen-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin",
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Configuración de Claude Code CLI

Crea un archivo `.mcp.json` en la raíz de tu proyecto para la [configuración a nivel de proyecto](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/mcp#project-scope): ```json { "mcpServers": { "zen": { "command": "sh", "args": [ "-c", "exec $(which uvx || echo uvx) --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git zen-mcp-server" ], "env": { "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin", "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } } ```

Configuración de Gemini CLI

Edita ~/.gemini/settings.json y agrega:

{
  "mcpServers": {
    "zen": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "-c",
        "exec $(which uvx || echo uvx) --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git zen-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin",
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Nota: Aunque el servidor Zen MCP se conecta correctamente a Gemini CLI, la invocación de herramientas aún no funciona correctamente. Consulta Configuración de Gemini CLI para ver las actualizaciones.

Qué hace esto:

Cero configuración requerida - uvx maneja todo automáticamente
Siempre actualizado - Obtiene la última versión en cada ejecución
Sin dependencias locales - Funciona sin necesidad de configurar un entorno de Python
Disponibilidad instantánea - Listo para usar de inmediato

Opción B: Clonación y configuración tradicional

# Clone to your preferred location
git clone https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git
cd zen-mcp-server

# One-command setup installs Zen in Claude
./run-server.sh

# Or for Windows users using PowerShell:
./run-server.ps1

# To view MCP configuration for Claude
./run-server.sh -c

# PowerShell:
./run-server.ps1 -Config

# See help for more
./run-server.sh --help

# PowerShell:
./run-server.ps1 -Help

Qué hace esto:

Configura todo automáticamente - Entorno de Python, dependencias, configuración
Configura integraciones con Claude - Agrega a Claude Code CLI y guía la configuración de Desktop
Listo para usar de inmediato - No se necesita configuración manual
También funciona con Gemini CLI - Consulta Configuración de Gemini CLI para la configuración

Después de las actualizaciones: Siempre ejecuta ./run-server.sh nuevamente después de git pull para asegurarte de que todo se mantenga actualizado.

Usuarios de Windows: ¿Usas WSL? Consulta la Guía de configuración de WSL para obtener instrucciones detalladas.

3. Agrega tus claves de API

# Edit .env to add your API keys (if not already set in environment)
nano .env

# The file will contain, at least one should be set:
# GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key-here  # For Gemini models
# OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here  # For O3 model
# OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-key  # For OpenRouter (see docs/custom_models.md)
# DIAL_API_KEY=your-dial-api-key-here      # For DIAL platform

# For DIAL (optional configuration):
# DIAL_API_HOST=https://core.dialx.ai      # Default DIAL host (optional)
# DIAL_API_VERSION=2024-12-01-preview      # API version (optional)
# DIAL_ALLOWED_MODELS=o3,gemini-2.5-pro    # Restrict to specific models (optional)

# For local models (Ollama, vLLM, etc.):
# CUSTOM_API_URL=http://localhost:11434/v1  # Ollama example
# CUSTOM_API_KEY=                                      # Empty for Ollama
# CUSTOM_MODEL_NAME=llama3.2                          # Default model

# Note: At least one API key OR custom URL is required

No se necesita reinicio: El servidor lee el archivo .env cada vez que Claude llama a una herramienta, por lo que los cambios surten efecto de inmediato.

Siguiente: Ahora ejecuta claude desde tu carpeta de proyecto usando la terminal para que se conecte al servidor mcp recién agregado. Si ya estabas ejecutando una sesión de código claude, sal y comienza una nueva sesión.

Si estás configurando para Claude Desktop

¿Necesitas la configuración exacta? Ejecuta ./run-server.sh -c para mostrar las instrucciones de configuración específicas de la plataforma con las rutas correctas.

Abre la configuración de Claude Desktop: Configuración → Desarrollador → Editar configuración
Copia la configuración mostrada por ./run-server.sh -c en tu claude_desktop_config.json
Reinicia Claude Desktop para que los cambios surtan efecto

4. ¡Comienza a usarlo!

Solo pregúntale a Claude de forma natural:

"Piensa más profundamente en este diseño de arquitectura con zen" → Claude elige el mejor modelo + thinkdeep
"Usando zen realiza una revisión de código de este código en busca de problemas de seguridad" → Claude podría elegir Gemini Pro + codereview
"Usa zen y depura por qué esta prueba está fallando, el error podría estar en my_class.swift" → Claude podría elegir O3 + debug
"Con zen, analiza estos archivos para entender el flujo de datos" → Claude elige el modelo apropiado + analyze
"Usa flash para sugerir cómo formatear este código según las especificaciones mencionadas en policy.md" → Usa Gemini Flash específicamente
"Piensa profundamente en esto y haz que o3 depure este error de lógica que encontré en la función checkOrders()" → Usa O3 específicamente
"Haz una lluvia de ideas sobre estrategias de escalado con pro. Estudia el código, elige tu estrategia preferida y debate con pro para decidir los dos mejores enfoques" → Usa Gemini Pro específicamente
"Usa local-llama para localizar y agregar traducciones faltantes a este proyecto" → Usa Llama 3.2 local mediante URL personalizada
"Primero usa local-llama para un análisis local rápido, luego usa opus para una revisión de seguridad exhaustiva" → Usa ambos proveedores en secuencia

Herramientas disponibles

Estas no son solo herramientas—son la forma de hacer que Claude piense como un desarrollador real. En lugar de apresurarse a responder con opiniones superficiales o ideas poco profundas, estos flujos de trabajo hacen que Claude se detenga, profundice en tu código y razone los problemas paso a paso.

Es la diferencia entre una respuesta apresurada y un segundo par de ojos enfocado que realmente entiende tu código. Pruébalos y siente la diferencia.

Guía rápida de selección de herramientas:

¿Necesitas un compañero de pensamiento? → chat (genera ideas, obtén segundas opiniones, valida enfoques)
¿Necesitas pensar más profundamente? → thinkdeep (extiende el análisis, encuentra casos límite)
¿Quieres evitar respuestas de "¡Tienes toda la razón!"? → challenge (desafía suposiciones, fomenta la reevaluación reflexiva)
¿Necesitas desglosar proyectos complejos? → planner (planificación paso a paso, estructura de proyectos, desglose de ideas complejas)
¿Necesitas múltiples perspectivas? → consensus (obtén diversas opiniones de expertos sobre propuestas y decisiones)
¿El código necesita revisión? → codereview (errores, seguridad, problemas de rendimiento)
¿Validación previa al commit? → precommit (valida cambios de git antes de hacer commit)
¿Algo está roto? → debug (investigación sistemática, análisis de causa raíz paso a paso)
¿Quieres entender el código? → analyze (arquitectura, patrones, dependencias)
¿El código necesita refactorización? → refactor (refactorización inteligente con enfoque en descomposición)
¿Necesitas análisis de flujo de llamadas? → tracer (genera prompts para trazado de ejecución y mapeo de dependencias)
¿Necesitas pruebas exhaustivas? → testgen (genera suites de pruebas con casos límite)
¿Preocupaciones de seguridad? → secaudit (análisis OWASP, evaluación de cumplimiento, evaluación de vulnerabilidades)
¿El código necesita documentación? → docgen (genera documentación completa con análisis de complejidad)
¿Qué modelos están disponibles? → listmodels (muestra todos los proveedores y modelos configurados)
¿Información del servidor? → version (versión y detalles de configuración)

Modo automático: Cuando DEFAULT_MODEL=auto, Claude elige automáticamente el mejor modelo para cada tarea. Puedes anularlo con: "Usa flash para un análisis rápido" o "Usa o3 para depurar esto".

Ejemplos de selección de modelos:

Revisión de arquitectura compleja → Claude elige Gemini Pro
Verificación rápida de formato → Claude elige Flash
Depuración lógica → Claude elige O3
Explicaciones generales → Claude elige Flash por velocidad
Análisis local → Claude elige tu modelo de Ollama

Consejo profesional: Los modos de pensamiento (para modelos Gemini) controlan la profundidad frente al costo de tokens. Usa "minimal" o "low" para tareas rápidas, "high" o "max" para problemas complejos. Aprende más

Resumen de herramientas:

chat - Conversaciones colaborativas de pensamiento y desarrollo
thinkdeep - Razonamiento extendido y resolución de problemas
challenge - Prompt de desafío crítico, evita el ¡Tienes toda la razón!
planner - Planificación secuencial interactiva para proyectos complejos
consensus - Análisis de consenso multimodelo con control de postura
codereview - Revisión de código profesional con niveles de severidad
precommit - Valida cambios de git antes de hacer commit
debug - Investigación y depuración sistemática
analyze - Análisis de archivos y código de propósito general
refactor - Refactorización de código con enfoque en descomposición
tracer - Generador de prompts de análisis estático para mapeo de flujo de llamadas
testgen - Generación de pruebas exhaustivas con cobertura de casos límite
secaudit - Auditoría de seguridad completa con análisis OWASP Top 10
docgen - Generación de documentación completa con análisis de complejidad
listmodels - Muestra todos los modelos de IA disponibles organizados por proveedor
version - Obtén la versión del servidor y la configuración

1. `chat` - Chat de desarrollo general y pensamiento colaborativo

Tu compañero de pensamiento para generar ideas, obtener segundas opiniones y validar enfoques. Perfecto para comparaciones de tecnología, discusiones de arquitectura y resolución colaborativa de problemas.

Chat with zen about the best approach for user authentication in my React app

📖 Leer más - Características detalladas, ejemplos y mejores prácticas

2. `thinkdeep` - Compañero de razonamiento extendido

Obtén una segunda opinión para aumentar el propio pensamiento extendido de Claude. Utiliza modelos de pensamiento especializados para desafiar suposiciones, identificar casos límite y proporcionar perspectivas alternativas.

The button won't animate when clicked, it seems something else is intercepting the clicks. Use thinkdeep with gemini pro after gathering related code and handing it the files
and find out what the root cause is

📖 Leer más - Capacidades de análisis mejoradas y proceso de evaluación crítica

3. `challenge` - Prompt de desafío crítico

Fomenta la reevaluación reflexiva de afirmaciones en lugar de estar de acuerdo automáticamente, especialmente cuando te equivocas. Envuelve tu entrada con instrucciones para el pensamiento crítico y el análisis honesto.

challenge isn't adding this function to the base class a bad idea?

Normalmente, tu agente de codificación favorito responderá con entusiasmo "¡Tienes toda la razón!"—y luego procederá a revertir por completo la estrategia correcta, sin explicar nunca por qué te equivocas.

📖 Leer más - Herramienta de pensamiento crítico para validar ideas

4. `planner` - Planificación interactiva paso a paso

Desglosa proyectos o ideas complejas en planes manejables y estructurados mediante el pensamiento paso a paso. Perfecto para agregar nuevas funciones a un sistema existente, escalar el diseño del sistema, estrategias de migración y planificación arquitectónica con capacidades de ramificación y revisión.

Consejo profesional

Claude admite sub-tasks donde generará y ejecutará tareas en segundo plano separadas. Puedes pedirle a Claude que ejecute el planificador de Zen con dos ideas separadas. Luego, cuando termine, usa la herramienta consensus de Zen para pasar el plan completo y obtener la perspectiva de expertos de dos potentes modelos de IA sobre cuál abordar primero. ¡Como realizar pruebas AB de una sola vez sin esperar!

Create two separate sub-tasks: in one, using planner tool show me how to add natural language support
to my cooking app. In the other sub-task, use planner to plan how to add support for voice notes to my cooking app.
Once done, start a consensus by sharing both plans to o3 and flash to give me the final verdict. Which one do
I implement first?

📖 Leer más - Metodología de planificación paso a paso y continuación de múltiples sesiones

5. `consensus` - Recopilación de perspectivas multimodelo

Obtén diversas opiniones de expertos de múltiples modelos de IA sobre propuestas técnicas y decisiones. Admite control de postura (a favor/en contra/neutral) y toma de decisiones estructurada.

Get a consensus with flash taking a supportive stance and gemini pro being critical to evaluate whether we should
migrate from REST to GraphQL for our API. I need a definitive answer.

📖 Leer más - Orquestación multimodelo y análisis de decisiones

6. `codereview` - Revisión de código profesional

Análisis de código exhaustivo con comentarios priorizados y niveles de severidad. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de pasos de investigación sistemáticos con pausas forzadas entre cada paso para garantizar un examen exhaustivo del código, identificación de problemas y evaluación de calidad antes de proporcionar un análisis experto.

Perform a codereview with gemini pro especially the auth.py as I feel some of the code is bypassing security checks
and there may be more potential vulnerabilities. Find and share related code."

Consejos:

Para evitar costos adicionales de API, agrega do not use another model para ejecutar todo el flujo de trabajo de revisión de código localmente.
Si deseas siempre consultar un modelo externo (recomendado para revisiones de código) independientemente del nivel de confianza de Claude para identificar problemas, usa must codereview using <model name>. Esto garantiza que se consulte al modelo incluso si Claude está seguro sobre los problemas identificados.

📖 Leer más - Flujo de trabajo de revisión profesional con análisis paso a paso

7. `precommit` - Validación previa al commit

Revisión exhaustiva de cambios de git preparados/no preparados en múltiples repositorios. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de la investigación sistemática de cambios de git, estado del repositorio y modificaciones de archivos en múltiples pasos antes de proporcionar una validación experta para garantizar que los cambios cumplan con los requisitos y eviten regresiones.

Perform a thorough precommit with o3, we want to only highlight critical issues, no blockers, no regressions. I need
100% confidence this covers all the edge cases listed in FIX_ISSUE_ABC.md

Ejemplo real:

Le pedí a claude (sonnet-4) que refactorizara un código para corregir un error conocido; le di instrucciones exactas
La corrección parecía correcta—y a simple vista, los cambios también lo parecían.
Más importante aún, todas las pruebas unitarias existentes pasaron (más de 540 pruebas unitarias) sin problemas. Cero regresiones. Claude parecía seguro y ansioso por hacer commit. Todo parecía perfecto.

Luego ejecuté:

Run a precommit with o3 confirm our changes are sound and diffs are valid. Confirm this won't cause breakage or
regressions and codesmells are out

Esto pasó los cambios preparados y no preparados / diferencias y el código relacionado a o3 para una revisión exhaustiva mediante la herramienta precommit de Zen.

Salida:

⏺ Precommit Analysis Results - CRITICAL ISSUE FOUND

  The O3 model has identified one HIGH-severity regression and several medium/low issues in our refactor. Here's the summary:

  🚨 HIGH SEVERITY - MUST FIX BEFORE COMMIT

  ...

El problema reportado era en realidad un error muy sutil que se escapó a una mirada rápida — y aparentemente faltaba una prueba unitaria para este caso exacto (¡de 540 pruebas existentes!) - explica las cero regresiones reportadas. La corrección fue finalmente simple, pero el hecho de que Claude (y por extensión, yo) lo pasáramos por alto fue un recordatorio contundente: ningún número de ojos es suficiente. Corregí el problema, ejecuté precommit con o3 nuevamente y obtuve:

RECOMENDACIÓN: PROCEDER CON EL COMMIT

¡Bien! Este es solo un ejemplo: echa un vistazo a otro ejemplo aquí.

Consejos:

Para evitar costos adicionales de API, agrega do not use another model para ejecutar todo el flujo de trabajo de precommit localmente.
Si deseas siempre consultar un modelo externo (recomendado para análisis de pre-commit) independientemente del nivel de confianza de Claude para identificar problemas, usa must precommit using <model name>. Esto asegura que se consulte al modelo incluso si Claude está seguro sobre los problemas identificados.

📖 Leer más - Validación de múltiples repositorios y análisis de cambios

8. `debug` - Asistente de depuración experto

Depuración guiada por investigación sistemática que lleva a Claude a través de un análisis de causa raíz paso a paso. Esta herramienta de flujo de trabajo impone un proceso de investigación estructurado donde Claude realiza un examen metódico del código, recopilación de evidencia y formación de hipótesis en múltiples pasos antes de recibir análisis experto del modelo de IA seleccionado. Cuando la confianza de Claude alcanza 100% de certeza durante el flujo de trabajo de investigación, se omite el análisis experto mediante otro modelo para ahorrar tokens y costos, y Claude procede directamente a corregir el problema.

See logs under /Users/me/project/diagnostics.log and related code under the sync folder.
Logs show that sync works but sometimes it gets stuck and there are no errors displayed to
the user. Using zen's debug tool with gemini pro, find out why this is happening and what the root
cause is and its fix

Consejos:

Para evitar costos adicionales de API, agrega do not use another model para ejecutar todo el flujo de trabajo de depuración localmente. Esto se recomienda en la mayoría de los casos, ya que Claude típicamente identifica la causa raíz con alta confianza al final.
Si deseas siempre consultar un modelo externo independientemente del nivel de confianza de Claude, usa must debug using <model name>. Esto asegura que se consulte al modelo incluso si Claude está seguro sobre el problema.

En caso de duda, siempre puedes continuar con un nuevo prompt y pedirle a Claude que comparta sus hallazgos con otro modelo:

Use continuation with thinkdeep, share details with o4-mini to find out what the best fix is for this

📖 Leer más - Metodología de investigación paso a paso con aplicación del flujo de trabajo

9. `analyze` - Análisis inteligente de archivos

Comprensión y exploración de código de propósito general. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de una investigación sistemática de la estructura del código, patrones y decisiones arquitectónicas en múltiples pasos, recopilando información completa antes de proporcionar análisis experto para evaluación de arquitectura, detección de patrones y recomendaciones estratégicas de mejora.

Use gemini to analyze main.py to understand how it works

📖 Leer más - Flujo de trabajo de análisis completo con investigación paso a paso

10. `refactor` - Refactorización inteligente de código

Análisis integral de refactorización con estrategia de descomposición de arriba hacia abajo. Esta herramienta de flujo de trabajo impone una investigación sistemática de olores de código, oportunidades de descomposición y posibilidades de modernización en múltiples pasos, asegurando un análisis exhaustivo antes de proporcionar recomendaciones expertas de refactorización con guía precisa de implementación.

Use gemini pro to decompose my_crazy_big_class.m into smaller extensions

📖 Leer más - Refactorización impulsada por flujo de trabajo con análisis progresivo

11. `tracer` - Generador de prompts de análisis de código estático

Crea prompts de análisis detallados para mapeo de flujo de llamadas y rastreo de dependencias. Genera solicitudes de análisis estructuradas para flujo de ejecución de precisión o mapeo de dependencias.

Use zen tracer to analyze how UserAuthManager.authenticate is used and why

📖 Leer más - Generación de prompts y modos de análisis

12. `testgen` - Generación integral de pruebas

Genera suites de pruebas exhaustivas con cobertura de casos límite basadas en el código existente y el marco de pruebas. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de una investigación sistemática de la funcionalidad del código, rutas críticas, casos límite y puntos de integración en múltiples pasos antes de generar pruebas completas con análisis realista de modos de falla.

Use zen to generate tests for User.login() method

📖 Leer más - Generación de pruebas basada en flujo de trabajo con cobertura integral

13. `secaudit` - Auditoría de seguridad integral

Evaluación de seguridad sistemática basada en OWASP con evaluación de cumplimiento. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de pasos metódicos de investigación de seguridad con pausas forzadas entre cada paso para asegurar una evaluación exhaustiva de vulnerabilidades, análisis de patrones de seguridad y verificación de cumplimiento antes de proporcionar análisis experto.

Perform a secaudit with o3 on this e-commerce web application focusing on payment processing security and PCI DSS compliance

📖 Leer más - Análisis de OWASP Top 10 con soporte de marco de cumplimiento

14. `docgen` - Generación integral de documentación

Genera documentación exhaustiva con análisis de complejidad e identificación de trampas. Esta herramienta de flujo de trabajo guía a Claude a través de una investigación sistemática de la estructura del código, complejidad de funciones y necesidades de documentación en múltiples pasos antes de generar documentación completa que incluye complejidad algorítmica, información de flujo de llamadas y comportamientos inesperados que los desarrolladores deberían conocer.

# Includes complexity Big-O notiation, documents dependencies / code-flow, fixes existing stale docs
Use docgen to documentation the UserManager class

# Includes complexity Big-O notiation, documents dependencies / code-flow
Use docgen to add complexity analysis to all the new swift functions I added but don't update existing code

📖 Leer más - Generación de documentación basada en flujo de trabajo con detección de trampas

15. `listmodels` - Listar modelos disponibles

Muestra todos los modelos de IA disponibles organizados por proveedor, mostrando capacidades, ventanas de contexto y estado de configuración.

Use zen to list available models

📖 Leer más - Capacidades de modelos y detalles de configuración

16. `version` - Información del servidor

Obtén la versión del servidor, detalles de configuración y estado del sistema para depuración y solución de problemas.

What version of zen do I have

📖 Leer más - Diagnóstico del servidor y verificación de configuración

Para parámetros detallados de herramientas y opciones de configuración, consulta la Guía de uso avanzado.

Soporte de prompts

Zen admite prompts estructurados potentes en Claude Code para acceso rápido a herramientas y modelos:

Prompts de herramientas

/zen:chat ask local-llama what 2 + 2 is - Usa la herramienta de chat con modelo auto-seleccionado
/zen:thinkdeep use o3 and tell me why the code isn't working in sorting.swift - Usa la herramienta thinkdeep con modelo auto-seleccionado
/zen:planner break down the microservices migration project into manageable steps - Usa la herramienta planner con modelo auto-seleccionado
/zen:consensus use o3:for and flash:against and tell me if adding feature X is a good idea for the project. Pass them a summary of what it does. - Usa la herramienta consensus con configuración predeterminada
/zen:codereview review for security module ABC - Usa la herramienta codereview con modelo auto-seleccionado
/zen:debug table view is not scrolling properly, very jittery, I suspect the code is in my_controller.m - Usa la herramienta debug con modelo auto-seleccionado
/zen:analyze examine these files and tell me what if I'm using the CoreAudio framework properly - Usa la herramienta analyze con modelo auto-seleccionado
/zen:docgen generate comprehensive documentation for the UserManager class with complexity analysis - Usa la herramienta docgen con modelo auto-seleccionado

Prompts de continuación

/zen:chat continue and ask gemini pro if framework B is better - Continúa la conversación anterior usando la herramienta de chat

Ejemplos avanzados

/zen:thinkdeeper check if the algorithm in @sort.py is performant and if there are alternatives we could explore
/zen:planner create a step-by-step plan for migrating our authentication system to OAuth2, including dependencies and rollback strategies
/zen:consensus debate whether we should migrate to GraphQL for our API
/zen:precommit confirm these changes match our requirements in COOL_FEATURE.md
/zen:testgen write me tests for class ABC
/zen:docgen document the payment processing module with gotchas and complexity analysis
/zen:refactor propose a decomposition strategy, make a plan and save it in FIXES.md

Formato de sintaxis

El formato del prompt es: /zen:[tool] [your_message]

[tool] - Cualquier nombre de herramienta disponible (chat, thinkdeep, planner, consensus, codereview, debug, analyze, docgen, etc.)
[your_message] - Tu solicitud, pregunta o instrucciones para la herramienta

Nota: Todos los prompts se mostrarán como "(MCP) [tool]" en Claude Code para indicar que son proporcionados por el servidor MCP.

Funciones avanzadas

Hilos de conversación de IA a IA

Este servidor permite una verdadera colaboración de IA entre Claude y múltiples modelos de IA, donde pueden coordinarse y construir sobre los conocimientos de los demás a través de herramientas y conversaciones.

📖 Leer más - Coordinación de múltiples modelos, hilos de conversación y flujos de trabajo colaborativos

Configuración

Configura el servidor Zen MCP a través de variables de entorno en tu archivo .env. Admite múltiples proveedores de IA, restricciones de modelos, configuraciones de conversación y opciones avanzadas.

# Quick start - Auto mode (recommended)
DEFAULT_MODEL=auto
GEMINI_API_KEY=your-gemini-key
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
DIAL_API_KEY=your-dial-key  # Optional: Access to multiple models via DIAL

Opciones clave de configuración:

Claves de API: APIs nativas (Gemini, OpenAI, X.AI), OpenRouter, DIAL o endpoints personalizados (Ollama, vLLM)
Selección de modelo: Modo automático o valores predeterminados de modelo específico
Restricciones de uso: Controla qué modelos se pueden usar para el control de costos
Configuración de conversación: Tiempo de espera, límites de turnos, configuración de memoria
Modos de pensamiento: Asignación de tokens para razonamiento extendido
Registro: Niveles de depuración y visibilidad operativa

📖 Leer más - Referencia completa de configuración con ejemplos

Pruebas

Para información sobre cómo ejecutar pruebas, consulta la Guía de pruebas.

Contribuciones

¡Agradecemos las contribuciones! Consulta nuestras guías completas:

Guía de contribución - Estándares de código, proceso de PR y requisitos
Agregar un nuevo proveedor - Guía paso a paso para agregar proveedores de IA

Licencia

Licencia Apache 2.0 - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Agradecimientos

Construido con el poder de la colaboración Multi-Modelo de IA 🤝

Inteligencia Actual por humanos reales
MCP (Model Context Protocol) por Anthropic
Claude Code - Tu asistente de codificación y orquestador de IA
Gemini 2.5 Pro y 2.0 Flash - Pensamiento extendido y análisis rápido
OpenAI O3 - Razonamiento sólido e inteligencia general

Zen MCP

Documentación

Zen MCP: Muchos Flujos de Trabajo. Un Solo Contexto.

Tú eres la IA - Realmente Inteligente.

Navegación Rápida

¿Por Qué Este Servidor?

Consejo Profesional: Revitalización de Contexto

Inicio Rápido (5 minutos)

Requisitos Previos

1. Obtén Claves API (al menos una requerida)

2. Elige Tu Método de Instalación

3. Agrega tus claves de API

Si estás configurando para Claude Desktop

4. ¡Comienza a usarlo!

Herramientas disponibles

1. chat - Chat de desarrollo general y pensamiento colaborativo

2. thinkdeep - Compañero de razonamiento extendido

3. challenge - Prompt de desafío crítico

4. planner - Planificación interactiva paso a paso

Consejo profesional

5. consensus - Recopilación de perspectivas multimodelo

6. codereview - Revisión de código profesional

7. precommit - Validación previa al commit

Ejemplo real:

8. debug - Asistente de depuración experto

9. analyze - Análisis inteligente de archivos

10. refactor - Refactorización inteligente de código

11. tracer - Generador de prompts de análisis de código estático

12. testgen - Generación integral de pruebas

13. secaudit - Auditoría de seguridad integral

14. docgen - Generación integral de documentación

15. listmodels - Listar modelos disponibles

16. version - Información del servidor

Soporte de prompts

Prompts de herramientas

Prompts de continuación

Ejemplos avanzados

Formato de sintaxis

Funciones avanzadas

Hilos de conversación de IA a IA

Configuración

Pruebas

Contribuciones

Licencia

Agradecimientos

Historial de estrellas

1. `chat` - Chat de desarrollo general y pensamiento colaborativo

2. `thinkdeep` - Compañero de razonamiento extendido

3. `challenge` - Prompt de desafío crítico

4. `planner` - Planificación interactiva paso a paso

5. `consensus` - Recopilación de perspectivas multimodelo

6. `codereview` - Revisión de código profesional

7. `precommit` - Validación previa al commit

8. `debug` - Asistente de depuración experto

9. `analyze` - Análisis inteligente de archivos

10. `refactor` - Refactorización inteligente de código

11. `tracer` - Generador de prompts de análisis de código estático

12. `testgen` - Generación integral de pruebas

13. `secaudit` - Auditoría de seguridad integral

14. `docgen` - Generación integral de documentación

15. `listmodels` - Listar modelos disponibles

16. `version` - Información del servidor