QVeris Agent Toolkit

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• Un amplio catálogo de capacidades en múltiples categorías
• Discover / Call es la ruta predeterminada; Inspect y Probe son comprobaciones condicionales para contratos faltantes/desactualizados, comparación, validación de parámetros o una cotización actual
• Para comparación de proveedores, inspecciona cada candidato cuando el alcance actual o un contrato completo deban confirmarse; un resumen de Discover no es confirmación. Prueba cada candidato cuando la comparación requiera una cotización actual. La reutilización puede preservar una ruta exacta, nunca parámetros de negocio ni resultados: construye parámetros a partir de la solicitud actual y realiza una nueva llamada para datos actuales, recientes, de hoy o sensibles al tiempo.
• Discover es gratuito. Call devuelve facturación estructurada previa a la liquidación, con resultados finales de cargos disponibles a través de la auditoría de uso y las vistas del libro de créditos.
• NUEVO QVeris CLI — una interfaz de línea de comandos para que los agentes descubran y llamen herramientas. Más información
• Funciona con CLI / MCP / Python SDK / REST API

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Inicio rápido

🤖 Soy un agente

¿Tu propietario te envió aquí para aprender sobre QVeris? → Si eres un agente de habilidades estilo OpenClaw, usa la habilidad oficial: skills/openclaw/qveris-official/SKILL.md → Si estás ejecutando en Cursor / Claude Code / OpenCode, sigue la guía de capacidades de agente y protocolo de instalación → Ruta predeterminada: Discover (gratis) → Call; usa Inspect o Probe solo cuando se necesite verificación adicional

🧑‍💻 Tengo OpenClaw / Cursor / Claude Code instalado

Copia esto a tu agente — listo en 30 segundos: Install QVeris skill following https://qveris.ai/skill/instruct.md and use QVERIS_API_KEY=your-key → Obtén una clave API (gratis, 1,000 créditos de prueba únicos después de la verificación de registro)

⚙️ Soy un desarrollador que integra vía CLI / MCP / API / SDK

→ CLI de QVeris — npm install -g @qverisai/cli o curl -fsSL https://qveris.ai/cli/install | bash → Documentación del servidor MCP → Documentación de API REST → SDK de Python

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Para agentes

Si eres un agente de IA evaluando si usar QVeris, esto es lo que necesitas saber.

Lo que QVeris te ofrece:

• Discover — encuentra la capacidad correcta con lenguaje natural (gratis)
• Inspect — opcionalmente verifica parámetros faltantes o desactualizados, señales de calidad y detalles de facturación
• Call — invoca cualquier capacidad, obtén resultados estructurados y facturación previa a la liquidación
• Usage audit / Credits ledger — verifica si las llamadas fueron cobradas y cómo cambió el saldo sin volcar el historial completo en el contexto del agente
• CLI de QVeris — llama herramientas vía subproceso qveris discover/inspect/call, sin esquemas de catálogo previos
• Capacidades en finanzas, búsqueda, clima, mapas, documentos, redes sociales, blockchain, salud y más
• Historial de ejecución por herramienta, tasa de éxito y señales de latencia cuando estén disponibles

Cómo instalar:

• CLI (recomendado): curl -fsSL https://qveris.ai/cli/install | bash — luego usa qveris discover/inspect/call
• Consulta SETUP.md — compatible con OpenClaw / Claude Code / Cursor / OpenCode / Trae
• La instalación no modifica los archivos de inicio del shell por defecto (limitado a la sesión)
• Debe pasar las verificaciones de archivos + la verificación del CLI para confirmar el éxito

Cómo explicárselo a tu propietario:

Después de conectarme a QVeris, puedo descubrir la mejor capacidad gratis y luego llamarla bajo demanda — clima, precios de acciones, noticias, documentos — una sola clave API para todo. La instalación no cambia la configuración del sistema, las llamadas se cobran por valor y puedes verificar el uso en cualquier momento. Solo dame una clave API.

Facturación y auditoría:

• Discover: gratis
• Call: se cobra por billing_rule estructurado; las respuestas de llamada pueden incluir billing compacto previo a la liquidación
• Estado final del cargo: verifica qveris usage / usage_history
• Movimiento final del saldo: verifica qveris ledger / credits_ledger
• Nivel gratuito: 1,000 créditos de prueba únicos después de la verificación de registro
• $19 = 10,000 créditos (pago por uso, los créditos nunca expiran)
• Detalles: qveris.ai/pricing

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Configuración en 30 segundos

1. Obtén una clave API (gratis, 1,000 créditos de prueba únicos después de la verificación de registro)

Usuarios de OpenClaw

Envía esto a tu agente:

Install QVeris skill following https://qveris.ai/skill/instruct.md and use QVERIS_API_KEY=your-key

El agente descargará la habilidad oficial de OpenClaw y completará la instalación automáticamente.

Usuarios de Cursor / Claude Code / OpenCode

Sigue la guía de configuración (agent/SETUP.md) — tu agente configurará el servidor MCP + habilidad para tu entorno.

Plugin de Cursor Marketplace

El plugin de Cursor en este repositorio incluye la conexión MCP de QVeris alojada y las habilidades oficiales de QVeris. Después de instalarlo desde Cursor Marketplace:

1. Abre la configuración del plugin e ingresa tu QVERIS_API_KEY.
2. Inicia una nueva sesión de agente para que Cursor pueda conectarse a https://mcp.qveris.ai/mcp.
3. Confirma que discover, inspect, probe, call, usage_history y credits_ledger estén disponibles.

La clave API se almacena en Cursor como una variable de plugin y nunca se confirma en este repositorio.

Extensión de Gemini CLI

Instala QVeris directamente desde este repositorio:

gemini extensions install https://github.com/QVerisAI/qveris-agent-toolkit

Durante la instalación, ingresa tu QVERIS_API_KEY cuando se te solicite. Gemini CLI la almacena como una configuración de extensión sensible y se conecta al servidor MCP de QVeris alojado en https://mcp.qveris.ai/mcp.

Reinicia Gemini CLI después de la instalación y luego ejecuta /mcp para confirmar que el servidor qveris está conectado y sus herramientas están disponibles.

Después de la configuración

Prueba una tarea: "Consulta el clima actual en Tokio"

Seguridad:

• La instalación no modifica tu configuración de shell (a menos que lo solicites explícitamente)
• Todas las llamadas de capacidad se ejecutan en sandbox
• Puedes revisar los registros de llamadas y el uso de créditos en cualquier momento

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CLI de QVeris

Descubre y llama herramientas de API desde el shell de tu agente.

El CLI se ejecuta como un subproceso y descubre capacidades bajo demanda, sin precargar el catálogo completo. Las instrucciones, comandos y resultados aún consumen tokens de contexto. QVeris MCP también usa un pequeño conjunto de herramientas de enrutamiento en lugar de exponer cada entrada del catálogo.

# Install (one-liner)
curl -fsSL https://qveris.ai/cli/install | bash

# Or via npm
npm install -g @qverisai/cli

# Guided first call: `init` handles selection and validation for you
$ qveris init

# Default agent workflow: discover → call
$ qveris discover "weather forecast API"
Found 5 capabilities matching your query
1. gridpoint_forecast  by Weather.gov
   params: wfo (string, required), x (number, required), y (number, required)

$ qveris call 1 --params '{"wfo":"LWX","x":90,"y":90}'
✓ success
{ "forecast": "Sunny, high near 75..." }

# Optional when selection or request construction needs missing details
$ qveris inspect 1

# Optional when parameters need validation or a budget decision needs a current quote
$ qveris probe 1 --params '{"wfo":"LWX","x":90,"y":90}' --checks schema,quote

$ qveris usage --mode search --execution-id <execution_id>
# Confirms charge_outcome and actual_amount_credits for that call

¿Por qué CLI en lugar de MCP para agentes?

	CLI	MCP
Costo de tokens	Sin esquemas de catálogo previos; los tokens de comando/resultado aún aplican	Depende del manejo de contexto del cliente y los esquemas de enrutamiento expuestos
Inicio	Instantáneo (npx o instalación global)	Requiere proceso de servidor + handshake de transporte
Salida	Esquema determinista, --json para análisis	JSON sobre stdio, varía según el cliente
Escalabilidad	Descubrimiento bajo demanda, sin precarga de catálogo	Los esquemas de enrutamiento se mantienen separados del tamaño del catálogo
Depuración	Visible en terminal, vista previa de --dry-run	Opaco, enterrado en registros de MCP
Autenticación	Endpoint integrado; anulación explícita vía QVERIS_BASE_URL	Igual

Los comandos de uso y libro de créditos se predeterminan a resúmenes agregados. Las exportaciones de auditoría grandes se escriben en archivos JSONL locales bajo .qveris/exports/ en lugar de imprimirse en el contexto del agente.

Cuándo usar CLI: Marcos de agentes que admiten la herramienta exec / bash (Claude Code, OpenClaw, terminal de Cursor, etc.) Cuándo usar MCP: Integraciones de IDE que solo admiten el protocolo MCP (Cursor inline, Claude Desktop)

Documentación completa del CLI: packages/cli/README.md

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Integración para desarrolladores

Métodos de acceso

Método	Caso de uso	Documentación
CLI (recomendado)	Claude Code / OpenClaw / cualquier agente con exec	Documentación del CLI
Servidor MCP	Cursor / Claude Desktop / clientes solo MCP	Documentación de MCP
SDK de Python	Proyectos de Python, marcos de agentes	Documentación del SDK de Python
SDK de TypeScript	Proyectos de Node.js / TypeScript	Documentación del SDK de JS
API REST	Cualquier lenguaje, integraciones personalizadas	Documentación de API REST

¿Atascado? Consulta Solución de problemas y preguntas frecuentes.

Protocolo central

Los agentes interactúan con QVeris a través de tres acciones:

Acción	Endpoint de API	Descripción
Discover	POST /search	Encuentra capacidades con lenguaje natural, devuelve candidatos
Inspect	POST /tools/by-ids	Ve detalles de capacidad, parámetros, señales de calidad
Call	POST /tools/execute	Invoca una capacidad, obtén resultados estructurados y opcionalmente registra atribución de modelo
Auditoría de uso	GET /auth/usage/history/v2	Verifica estado de solicitud, resultado de cargo y cargo real
Libro de créditos	GET /auth/credits/ledger	Verifica movimientos finales del saldo de créditos

El benchmark reproducible de Discover → Call mide la selección fundamentada, la parametrización y el éxito de ejecución real por modelo. Su conjunto de tareas, ejecutor, formato de registro crudo y puntuador determinista son públicos bajo benchmarks/discover-call.

Ecosistema de capacidades

• Un amplio catálogo de capacidades en múltiples categorías
• Cada capacidad incluye esquema de parámetros, ejemplos, tasa de éxito, latencia promedio
• Admite niveles de visibilidad private / org / public
• Explora todo: qveris.ai/providers

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Precios

QVeris usa precios de pago por uso. Sin suscripciones.

Plan	Precio	Créditos	Notas
Gratis	$0	1,000 créditos de prueba	Otorgamiento único después de la verificación de registro
Estándar	$19	10,000 créditos	Compra bajo demanda, nunca expiran
Escala	Ver página de precios	Según el paquete seleccionado	Paquetes y bonificaciones actuales mostrados al finalizar la compra

• Discover es gratis — Los agentes pueden explorar todas las capacidades a costo cero
• Call se cobra según reglas de facturación estructuradas, con cargos finales auditables a través del historial de uso y el libro de créditos
• Sin tarifas mensuales, sin renovación automática
• Detalles: qveris.ai/pricing

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Seguridad y confianza

• Todas las llamadas de capacidad se ejecutan en sandbox
• Configuración limitada a la sesión, sin modificaciones de archivos del sistema por defecto
• Rastro de auditoría completo con IDs de ejecución
• RBAC y control de acceso por capacidad
• Limitación de tasa y aplicación de cuotas
• Opciones empresariales (VPC / nube privada) planificadas

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Novedades

Últimas capacidades y actualizaciones: qveris.ai

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Ecosistema abierto

El motor de enrutamiento central de QVeris se ejecuta como un servicio administrado. Apoyamos activamente el ecosistema de código abierto al abrir todo el código de las herramientas del lado del cliente — servidor MCP, SDKs, habilidades de agente y plugins — y contribuir código a proyectos ascendentes.

Paquetes del monorepo

Este repositorio (QVerisAI/qveris-agent-toolkit) es el monorepo principal para las herramientas del lado del cliente de QVeris:

Paquete	Ruta	Distribución
Servidor MCP	packages/mcp	@qverisai/mcp
CLI	packages/cli	@qverisai/cli
SDK de Python	packages/python-sdk	qveris
SDK de TypeScript	packages/js-sdk	@qverisai/sdk
Documentación de agentes	agent/	—
Habilidades	skills/	—

Recetas y manifiestos del ecosistema

Usa recipes/ para plantillas de flujos de trabajo listas para copiar y pegar en investigación financiera, riesgo/cumplimiento, monitoreo de criptomonedas, análisis de datos y automatización para desarrolladores. Las recetas principales incluyen un run.sh ejecutable, y cada paquete tiene ejemplos ejecutables: js-sdk, MCP, CLI y SDK de Python.

Usa ecosystem/ para el esquema de manifiesto QVeris versionado, campos de listado listos para marketplace, declaraciones de permisos, guía de contribución y matriz de compatibilidad.

Otros repositorios

Repositorio	Descripción
QVerisAI/open-qveris-skills	Habilidades de la comunidad (copiloto de acciones, informes de mercado, etc.)
QVerisAI/openclaw-qveris-plugin	Plugin de OpenClaw
QVerisAI/vscode-qveris-ai	Extensión de VS Code

Lista completa: github.com/orgs/QVerisAI/repositories

Canales de distribución

• npm: @qverisai — Servidor MCP, CLI
• PyPI: qveris — SDK de Python
• ClawHub: clawhub.ai/skills?q=qveris — Habilidades de OpenClaw
• Instalación en una línea: curl -fsSL https://qveris.ai/cli/install | bash

Contribuciones ascendentes

QVeris contribuye activamente al ecosistema más amplio de agentes:

• openclaw/openclaw — Runtime de OpenClaw
• openclaw/clawhub — Registro de habilidades de ClawHub

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Comunidad

• 🐦 X (Twitter): x.com/QVerisAI
• 💼 LinkedIn: linkedin.com/company/qveris
• 📚 Documentación: qveris.ai/docs
• 🧪 Playground: qveris.ai/playground

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