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Profound MCP ofrece a los asistentes de IA herramientas para crear, gestionar y ejecutar Profound Agents directamente desde un cliente MCP. Para conectar tu cliente MCP al servidor alojado, consulta las guías de conexión.
Obtén más información sobre Profound Agents en el Centro de ayuda de Profound.

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Cómo funcionan las herramientas en conjunto

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Ejecutar un Agent

1

Encuentra un Agent

Pregunta qué Agents existen. El asistente explora los Agents de la organización con list_agents, o las plantillas prediseñadas con list_agent_definition_templates.
2

Inspecciona las entradas

Pregunta qué necesita un Agent para ejecutarse. El asistente lee su input_schema con get_agent antes de iniciar una ejecución.
3

Ejecuta el Agent

Pide que se ejecute el Agent. El asistente inicia la ejecución con run_agent y pasa entradas que coinciden con el input_schema del Agent.
4

Revisa los resultados

Pregunta si la ejecución ha terminado. El asistente comprueba el estado de la ejecución con get_agent_run.

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Crear un Agent

1

Abre una sesión de creación

Pide que se cree un Agent. El asistente abre una sesión de creación con start_agent_build_session e incluye el agent_build_session_id devuelto en cada llamada de creación posterior, de modo que todo el intento de creación se registra como una sola sesión.
2

Explora los componentes básicos

El asistente arma un grafo de flujo de trabajo con list_agent_node_types y get_agent_node_schema, o parte de una plantilla con list_agent_definition_templates.
3

Vincula las cuentas conectadas

Cuando el grafo incluye un nodo que se ejecuta en una cuenta conectada, el asistente completa el integration_id de ese nodo con un ID de list_integrations.
4

Crea o actualiza un borrador

El asistente muestra una vista previa del plan con create_agent_definition o update_agent_definition, y guarda el borrador una vez que lo confirmas.
5

Valida

El asistente detecta pronto los problemas en la estructura del Agent con validate_agent_definition y los corrige con update_agent_definition. Es una comprobación rápida antes de publicar el Agent.
6

Publica

Pide que el Agent pase a estar activo. El asistente muestra una vista previa del plan de publicación con publish_agent_definition y lo aplica una vez que lo confirmas.

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Usa lenguaje natural cuando trabajes con Claude

Si usas Claude como cliente, puedes darle instrucciones en lenguaje natural para crear Agents de una sola vez, sin hacer que recorra manualmente las distintas herramientas. Este es un ejemplo de prompt y de una estructura de Agent que Claude podría generar con él:
Un diagrama de ejemplo que describe la estructura de un Agent que Claude generó con el prompt anterior

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Comportamiento y seguridad

Las herramientas de Agents pueden crear y actualizar definiciones de Agents e iniciar ejecuciones de Agents. Las herramientas de creación, actualización y publicación usan el modo de vista previa por defecto: el asistente recibe primero un plan del cambio y lo aplica una vez que lo confirmas.

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Herramientas de Agents

Lista los Agents definidos en tu organización.Ejemplos de prompts:
  • “¿Qué Agents tenemos publicados?”
  • “Muéstrame nuestros Agents en borrador.”
Entradas
Obtiene los detalles de un Agent específico, incluido su input_schema. El asistente lo lee antes de llamar a run_agent para confirmar qué entradas espera el Agent.Ejemplos de prompts:
  • “¿Qué entradas necesita el Agent redactor de artículos?”
  • “¿Qué produce el Agent de informe semanal?”
Entradas
Inicia una ejecución de un Agent. Devuelve un ID de ejecución que el asistente puede usar en get_agent_run.Ejemplos de prompts:
  • “Ejecuta el Agent redactor de artículos sobre el tema ‘tendencias de búsqueda con IA’.”
  • “Pon en marcha el Agent de informe semanal.”
EntradasNotas:
  • Cada clave de inputs es un ID de propiedad del input_schema del Agent. La etiqueta legible de cada propiedad se encuentra en el title de esa propiedad.
Obtiene el estado y las salidas de una ejecución de Agent iniciada previamente. El asistente lo comprueba repetidamente hasta que la ejecución termina, ya sea con éxito o con error.Ejemplos de prompts:
  • “¿Ya terminó esa ejecución del Agent?”
  • “¿Qué produjo el Agent redactor de artículos?”
Entradas
Abre una sesión de creación de Agent, el primer paso antes de crear o revisar un Agent. El asistente la llama antes que cualquier otra herramienta de creación y luego incluye el agent_build_session_id devuelto en cada llamada de creación posterior.Ejemplos de prompts:
  • “Crea un Agent que redacte artículos optimizados para AEO a partir de nuestros datos de citas.”
  • “Vamos a rehacer el Agent de informe semanal.”
Entradas
Lista los tipos de nodo disponibles para crear un Agent. Devuelve el identificador node_type de cada tipo, su nombre visible y una descripción de una línea. El asistente la llama después de abrir una sesión de creación, al armar un nuevo Agent.Ejemplos de prompts:
  • “¿Qué componentes básicos puede usar el Agent?”
  • “¿Hay algún nodo que haga una búsqueda web?”
EntradasNotas:
  • Los nodos third_party se ejecutan en una cuenta que conecta tu organización, como WordPress o Slack. Los nodos platform_key se ejecutan en un proveedor externo de investigación con el que Profound tiene un acuerdo, como Exa o Perplexity, así que no tienes nada que conectar. Los nodos native son propios de Profound: los nodos estructurales, como llm y code, y los nodos profound_* que leen tus datos de Profound.
Obtiene el esquema de configuración y ejemplos de un tipo de nodo específico. El asistente usa el esquema devuelto para completar correctamente el config de un nodo al crear o editar un Agent.Ejemplos de prompts:
  • “¿Cómo se configura el nodo LLM?”
  • “¿Qué ajustes admite el nodo de código?”
Entradas
Lista las integraciones que tu organización ha conectado y puesto a disposición de los Agents. Devuelve un integration_id para cada conexión, que el asistente usa en los nodos de integración antes de publicar el Agent.Ejemplos de prompts:
  • “¿Qué integraciones puedo usar en mi Agent?”
  • “¿Está conectado nuestro WordPress para que el Agent pueda publicar en él?”
EntradasNotas:
  • La herramienta devuelve solo las conexiones activas.
  • Cada conexión devuelve integration_id, provider, account, label, status y level, que es org o user.
  • Si tienes varias conexiones del mismo proveedor de integración (por ejemplo, dos sitios de WordPress distintos para un blog y para documentación), el campo account permite distinguirlas.
  • Google Docs, Google Slides y Google Sheets usan la conexión de Google Drive de la organización, por lo que una conexión google_drive devuelta cubre los nodos de los tres. Gmail y Google Search Console tienen cada uno su propia conexión.
Explora el catálogo público de plantillas de Agents prediseñadas. Cada plantilla incluye un objetivo en lenguaje sencillo, las entradas que necesita, lo que produce y un flujo de trabajo base para usar como punto de partida. El asistente la llama antes de crear un nuevo Agent desde cero.Ejemplos de prompts:
  • “¿De qué plantillas de Agents podemos partir?”
  • “¿Hay alguna plantilla para un flujo de trabajo de actualización de contenido?”
Entradas: ninguna.
Lee el grafo de definición de un Agent en el mismo formato que aceptan create_agent_definition y update_agent_definition. El asistente lo usa al copiar un Agent existente o al inspeccionar un tipo de nodo que quieres replicar.Ejemplos de prompts:
  • “Muéstrame cómo está construido el Agent redactor de artículos.”
  • “Copia el Agent de informe semanal como punto de partida para uno nuevo.”
Entradas
Crea una nueva definición de Agent en borrador. La vista previa devuelve un plan en lenguaje sencillo y un diagrama del flujo de trabajo sin guardar nada, y el asistente guarda el borrador una vez que lo confirmas.Ejemplos de prompts:
  • “Guarda ese flujo de trabajo como un Agent en borrador.”
  • “Crea el Agent que acabamos de diseñar.”
Entradas
Actualiza una definición de Agent en borrador existente. El asistente usa esta herramienta para corregir problemas de validación después de create_agent_definition o para iterar sobre un borrador guardado. Muestra primero la vista previa y la aplica después de que confirmas.Ejemplos de prompts:
  • “Corrige los problemas de validación y actualiza el borrador.”
  • “Añade un paso de búsqueda web al Agent en borrador.”
Entradas
Comprueba si una definición de Agent en borrador guardada es válida. Devuelve valid (booleano), issues (lista de errores accionables) y, cuando el borrador se puede publicar, el input_schema y el output_schema que el Agent expone una vez activo.Ejemplos de prompts:
  • “Comprueba si el Agent en borrador se puede publicar.”
  • “¿Hay algún problema con el Agent antes de publicarlo?”
EntradasNotas:
  • Un Agent en borrador no se puede ejecutar, así que esta es la única comprobación disponible antes de publicar.
  • La comprobación cubre solo la estructura del Agent, por lo que un borrador que la supera aún puede ser rechazado al publicarlo. La publicación aplica una comprobación más estricta.
  • La comprobación también informa de un campo obligatorio que está definido pero no se puede usar, como un integration_id vacío en un nodo que se ejecuta en una cuenta conectada, o un data.category_id ausente en un nodo que lee datos de Profound. La publicación permite ambos casos, así que un Agent publicado con cualquiera de ellos sin resolver falla al ejecutarse.
  • Si la comprobación revela algún problema, el asistente lo corrige con update_agent_definition.
Publica una definición de Agent para que pase a estar activa y sea visible en toda la organización. Muestra primero la vista previa y la aplica después de que confirmas.Ejemplos de prompts:
  • “Publica el Agent para que el equipo pueda usarlo.”
  • “Activa el Agent redactor de artículos.”
EntradasNotas:
  • La publicación comprueba la estructura del Agent y el cableado de sus salidas antes de cambiar nada, por lo que un borrador con problemas estructurales se rechaza y sigue siendo un borrador. Esta comprobación es más estricta que la que ejecuta validate_agent_definition.
  • La publicación no comprueba lo que el Agent necesita para ejecutarse. Un Agent al que le falta el integration_id o el data.category_id de un nodo se publica y luego falla al ejecutarse, así que resuelve ambos antes de publicar.

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Recursos

Profound MCP proporciona material de referencia sobre Agents como recursos MCP de solo lectura.