Coding Tools

Un servicio MCP que equipa tu espacio de trabajo con un conjunto completo de herramientas de desarrollo accesibles por IA para leer, editar, ejecutar y gestionar código.

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Coding Tools MCP

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Dale a cualquier chat o agente de IA un par de manos seguras en tu código.

Coding Tools MCP es un runtime de codificación neutral al modelo servido a través del Model Context Protocol: lectura y búsqueda de archivos, parches estructurados multi-archivo, ejecución de comandos, sesiones interactivas y git — un solo servidor que cualquier cliente MCP puede manejar. Claude Desktop, Claude Code, Codex, Cursor, Cline, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, o un agente que construyas tú mismo obtiene el catálogo predeterminado de 18 herramientas probadas en batalla, confinado a un espacio de trabajo y controlado por modos de permisos.

Por qué la gente lo usa

Convierte una app de chat en un agente de codificación. Claude Desktop — o cualquier cliente de chat MCP — obtiene acceso real al repositorio con la suscripción que ya tienes. Sin producto adicional requerido.
La seguridad es el producto, no una ocurrencia tardía. Una raíz de espacio de trabajo por servidor. Rutas absolutas, traversal de .. y escapes de enlaces simbólicos son rechazados. Los modos de permisos controlan el acceso a la red, la expansión de shell, los scripts en línea y los comandos destructivos. En Linux, Landlock añade confinamiento del sistema de archivos a nivel de kernel.
Es neutral al modelo y al proveedor. Un catálogo verazmente anotado y consciente de modos — sin cambios de perfil, sin juegos de anotaciones. Cambia modelos o clientes libremente; el contrato del runtime permanece intacto.
Está diseñado para ventanas de contexto. Los resultados se resumen, paginan y limitan por diseño; los bytes de resultados de herramientas serializados cayeron un 37% entre versiones en la carga de trabajo dogfood determinista con finalización de tareas sin cambios.

Inicio rápido

Ejecútalo con el conjunto de herramientas que ya tengas (el servidor es Python ≥ 3.11 desde PyPI; el paquete npm es un lanzador ligero que lo inicia vía uv o pipx):

uvx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Python toolchain
npx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Node toolchain

Conéctalo a Claude Desktop, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI o Cline — el JSON es el mismo en todas partes (cambia uvx por npx si prefieres Node):

{
  "mcpServers": {
    "coding-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["coding-tools-mcp", "--stdio", "--workspace", "/path/to/repo"]
    }
  }
}

Luego pídele a tu cliente: "ejecuta la suite de pruebas y corrige el primer fallo."

¿Prefieres HTTP? Elimina --stdio y el servidor habla Streamable HTTP en http://127.0.0.1:8765/mcp. Ambas eras de protocolo se sirven en cualquier transporte: MCP 2026-07-28 completo, con tools como la única capacidad anunciada, y la era de handshake 2025-11-25 con compatibilidad 2025-06-18. Ninguno tiene sesiones. Un instalador de una línea, guías por cliente y solución de problemas están en docs/quickstart.md y docs/mcp-client-config.md.

Siete cosas para probar

1. Convierte Claude Desktop en tu agente de codificación. La configuración anterior es todo lo que se necesita — la ventana de chat que ya pagas ahora puede leer, parchear, probar y revisar commits de un repositorio real.

2. Programa en tu propia máquina desde cualquier lugar.

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./integrations/tunnels/tunnel.sh cloudflared /path/to/repo

Enlace de loopback + túnel HTTPS autenticado (cloudflared, ngrok o Microsoft Dev Tunnel). Apunta claude.ai en tu teléfono a https://<tunnel-host>/mcp y maneja tu estación de trabajo desde cualquier lugar. ChatGPT y Grok se conectan a través de sus ajustes de conector de la misma manera. Tokens Bearer y OAuth 2.1 + PKCE (con registro dinámico RFC 7591) están integrados. → docs/remote-mcp.md

3. Deja que un agente actúe sobre código no confiable — dentro de una sandbox desechable.

docker build -t coding-tools-mcp-sandbox:local .
docker run --rm --init -it -p 8765:8765 -v "$PWD:/workspace" coding-tools-mcp-sandbox:local

Un servidor contenerizado con toolchains y cachés preconfigurados, seguro de apuntar a un PR sospechoso y destruirlo después. → docs/docker.md

4. Levanta una sandbox en la nube con una sola llamada MCP. El plano de control de Cloudflare Worker incluido expone start_coding_tools_sandbox como una herramienta MCP: una llamada despacha un runner de GitHub Actions que arranca la sandbox Docker y la publica detrás de un Cloudflare Tunnel autenticado. Computación efímera, sin servidor propio.

5. Manéjalo desde una GUI.

python -m pip install "coding-tools-mcp[desktop]"
coding-tools-mcp-desktop

Perfiles por espacio de trabajo, inicio/parada de servidor y túnel, configuración de credenciales con asistentes de portapapeles, verificaciones de salud en vivo. Inglés y 简体中文.

6. Mantén un comando interactivo vivo. exec_command inicia un REPL o depurador bajo un PTY real; write_stdin lo alimenta entre turnos; read_output pagina la salida larga; kill_command limpia. Los procesos de larga duración son ciudadanos de primera clase, con watchdogs de plazo y buffers limitados.

7. Dale a tu propio agente manos de nivel producción. ¿Construyendo un bucle de agente con el SDK de Anthropic o cualquier otra cosa? No improvises herramientas de archivos y exec — habla MCP con este servidor y hereda todo el límite de seguridad. → docs/embedding.md

El catálogo de herramientas

El registro contiene 19 herramientas verazmente anotadas. Los modos predeterminados safe y trusted anuncian 18; dangerous también anuncia request_permissions, el único modo en el que esa herramienta puede otorgar algo. apply_patch y apply_changes son las primitivas de mutación de archivos: ambas están preparadas, verificadas contra línea base, atómicas entre archivos y soportan reversión.

Grupo	Herramientas
Archivos y búsqueda	`read_file` · `list_dir` · `list_files` · `search_text` · `apply_patch` · `apply_changes` · `view_image`
Ejecución	`exec_command` · `write_stdin` · `read_output` · `kill_command` · `request_permissions` (solo `dangerous`)
Git	`git_status` · `git_diff` · `git_log` · `git_show` · `git_blame`
Runtime	`server_info` · `check_exec_environment`

Los archivos raíz AGENTS.md/CLAUDE.md se cargan automáticamente y vuelven en el instructions de initialize, o de server/discover para un cliente que nunca hace handshake. La herramienta content es texto conciso orientado al agente; structuredContent lleva el resultado completo de la máquina. Esquemas y sobres de resultados: docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.3.md.

Límite de seguridad

Modo	Para qué sirve	Qué permite
`safe` (predeterminado)	trabajo diario del agente	herramientas de archivos y comandos verificados; comandos con apariencia de red, expansión de shell, scripts en línea y comandos destructivos requieren permiso explícito
`trusted`	desarrollo local	abre red, expansión de shell y scripts en línea; mantiene el filtrado de secretos y las verificaciones de comandos destructivos
`dangerous`	solo contenedores/VMs aislados	desactiva las compuertas de permisos `exec_command`; los límites de rutas del espacio de trabajo siguen aplicándose

El listado recursivo y la búsqueda excluyen .git, node_modules, salidas de compilación, virtualenvs y cachés. Los comandos se ejecutan con cwd limitado al espacio de trabajo, entorno depurado, timeouts y límites de salida. Los hosts Linux con Landlock obtienen confinamiento del sistema de archivos aplicado por el kernel; otras plataformas reciben una advertencia explícita — esto todavía no es una sandbox completa del SO, así que usa la imagen Docker o una VM para trabajo genuinamente no confiable. Detalles: SECURITY.md · docs/security-boundary.md · docs/permission-modes.md

Telemetría

El servidor envía telemetría de uso anónima (contadores de éxito/latencia por herramienta y dimensiones de versión/plataforma — nunca rutas, argumentos, comandos o contenidos de archivos) para ayudar a priorizar correcciones. Desactívala con CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off o DO_NOT_TRACK=1; se apaga automáticamente en CI. CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug imprime cada evento en stderr en lugar de enviarlo. La lista completa de eventos y las garantías están en docs/telemetry.md.

Evidencia, Dogfood y SWE-bench

Cada versión se publica a través de un pipeline activado por etiquetas en el que la suite de cumplimiento, el benchmark de carga real y el harness de SWE-bench se ejecutan desde el mismo commit que publica en PyPI y npm — ambos mediante publicación confiable, npm con provenance. Las métricas de eficiencia dogfood son reproducibles (make dogfood-smoke) y se verifican en reports/. Este repositorio no reclama un resultado de leaderboard SWE-bench generado por modelo — consulta docs/swe-bench.md para ver exactamente qué se mide y qué no. Más: COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md

Documentación


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Remoto y sandbox	MCP remoto · Sandbox Docker · Worker de sandbox en la nube
Herramientas y contrato	Herramientas y esquemas · Contrato de runtime · Migración a 0.3 · Modos de permisos
Ejecución	Recetas de exec · Solución de problemas de exec
Integración	Incrustación · Lanzador npm
Seguridad y calidad	Política de seguridad · Límite de seguridad · CI y pruebas · Limitaciones · Análisis competitivo

Desarrollo

python -m pip install -e ".[dev]"
make ci        # lint, typecheck, tests, protocol/integration suites, gates

La matriz completa de compuertas está en docs/ci-and-tests.md.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Apache License 2.0.

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Proyecto: Coding Tools MCP
Autor: Contribuyentes de Coding Tools MCP
Fuente: https://github.com/xyTom/coding-tools-mcp

Los metadatos de citación están disponibles en CITATION.cff.