Agent Skills API

OBLIGATORIO antes de cualquier implementación. Registra el plan de trabajo en BD, carga reglas del proyecto y enruta al agente especializado (CodeAgent, ArchitectureAgent, AnalysisAgent, etc.). Devuelve guía de implementación basada en las reglas reales del proyecto. NUNCA implementes código sin lla…

Searches code rules using BM25. Returns rules with prefix "🎓 According to CodeMentor MCP"

Gets a rule by ID. Returns with prefix "🎓 According to CodeMentor MCP"

Lista reglas disponibles. Devuelve con prefijo "🎓 Según CodeMentor MCP"

Fetches up-to-date, version-specific documentation and code examples for libraries using Context7. Use when user asks about library docs, API usage, or how to use a framework.

Ejecuta un agente registrado por su ID. Usa list_agents para ver agentes disponibles. Mantiene sessionId/issueId/projectPath para preservar contexto entre llamadas.

Lista todos los agentes registrados en el sistema con su descripción. Útil antes de usar execute_agent.

Inicia (o reusa) una sesión MCP. Detecta proyecto desde projectPath, registra usuario por IP, precarga issue activo y su contexto (mensajes recientes, decisiones clave, archivos modificados). Retorna sessionId, projectId, issueId, recentContext, availableAgents.

Reanuda una sesión existente y retorna su historial completo (últimos N mensajes, issue activo con decisiones clave y workflow). Usa sessionId o clientId.

MUST USE for ALL questions and work requests. Get help from specialized agents (PM, Code, Architecture, Analysis, GitHub). Automatically creates issues for any task. Alias for agent_query - prefer agent_query instead.

Inicialización de sesión. Devuelve JSON con sessionId, projectId, catálogo de agentes, planes activos (activePlans) y resumen de trabajo pendiente (pendingWorkSummary). Si activePlans tiene contenido: presentarlo y esperar instrucción del usuario sin ejecutar más herramientas. Si activePlans está va…

Crea un plan de trabajo en la base de datos explícitamente. Útil para registrar intenciones de trabajo, tareas técnicas o issues que se van a implementar. Similar al flujo de agent_query pero sin ejecutar agentes. Requiere al menos title y projectPath o sessionId.

Consulta el grafo de conocimiento del proyecto. Responde preguntas sobre la arquitectura y relaciones del código.

Explica un nodo específico del grafo de conocimiento

Encuentra el camino más corto entre dos nodos del grafo

Construye o actualiza el grafo de conocimiento del proyecto

Busca notas en un vault Obsidian por contenido

Lee una nota específica del vault Obsidian

Crea o actualiza una nota en el vault Obsidian

Lista todas las notas del vault Obsidian

Lista todas las etiquetas del vault Obsidian

Obtiene los backlinks de una nota en el vault Obsidian

Busca en el historial de conversaciones previas del proyecto usando BM25. Devuelve fragmentos relevantes del chat.

Guarda un fragmento de conocimiento en la memoria persistente del proyecto. Útil para recordar decisiones, configuraciones, o contexto importante.

Busca en la memoria persistente del proyecto. Recupera decisiones, configuraciones y contexto guardado previamente.

Lista todas las memorias guardadas del proyecto.

Lista los planes activos para una sesión o proyecto. Si se da sessionId, devuelve el plan activo. Si se da projectId, devuelve todos los planes.

Lista todos los skills Hermes-style disponibles. Progressive disclosure: solo nombres + descripciones.

Busca skills por relevancia usando keywords. Devuelve matches ordenados por score.

Obtiene el contenido completo de un skill por su nombre.

Crea un nuevo skill Hermes-style a partir de contenido markdown. Se guarda en ~/.agent-skills/skills/.

Parchea un skill existente: añade/reemplaza secciones, tags y descripción. No reescribe el skill completo.

Analiza una tarea y devuelve los skills más relevantes para ejecutarla. Útil para auto-inyección de contexto.

Obtiene toda la memoria del proyecto (entradas de tipo memory) para inyectar en el prompt del sistema.

Lista todos los agentes CLI soportados (qwen-cli, claude-code, opencode) que pueden ser configurados.

Detecta si un agente CLI específico está instalado en el sistema y devuelve su versión y configuración.

Instala el ecosistema Gentle AI en agentes seleccionados. Configura SDD, skills, MCP server y persona. Usa dryRun=true para previsualizar sin aplicar cambios.

Sincroniza los assets gestionados (SDD, skills) a la versión actual. Operación idempotente — segura de ejecutar múltiples veces.

Crea un backup comprimido (tar.gz) de la configuración de agentes seleccionados. Incluye system prompts, settings, MCP configs y skills.

Lista todos los backups de configuración de agentes disponibles, ordenados del más reciente al más antiguo.

Restaura un backup de configuración de agente por su ID. Reemplaza los archivos de configuración con los del backup.

Lista los presets de instalación disponibles (full-gentleman, ecosystem-only, minimal, custom).

Inicia un nuevo issue con workflow de 9 pasos (READ, ANALYZE, PLAN, CODE, TEST, COMMIT, PUSH, CREATE_PR_MD, CREATE_PR).

Consulta el estado actual del issue activo: paso del workflow, pasos completados, próximos pasos.

Avanza el workflow al siguiente paso o salta a un paso específico (READ, ANALYZE, PLAN, CODE, TEST, COMMIT, PUSH, CREATE_PR_MD, CREATE_PR).

Crea o actualiza el plan de implementación del issue activo.

Completa o abandona el issue activo. Usa action="complete" para finalizar exitosamente, action="abandon" para cerrar sin completar.

Guarda una entrada de memoria para el proyecto. La memoria se auto-inyecta en el contexto de todas las conversaciones futuras.

Elimina una entrada de memoria por su key.

Busca en las memorias del proyecto. Devuelve entradas relevantes.

Lista todas las skills publicadas de la agencia del usuario. Devuelve nombre, descripción, tags y uso.

Obtiene el detalle completo de una skill de la agencia, incluyendo promptTemplate y variables de entrada.

Invoca una skill: renderiza su promptTemplate sustituyendo variables. Devuelve el prompt listo para usar como contexto.

MUST USE for code-related questions. Searches and applies relevant code rules from the project. Provides context-aware responses with best practices. Always use this with agent_query for comprehensive answers.

Lee un issue de GitHub. Puedes especificar el número (#123) o la URL completa.

Lista los issues de un repositorio de GitHub.

Lee un pull request de GitHub.

Analiza un repositorio de GitHub y muestra estadísticas.

Registers the current project with the MCP system. Detects framework, language, and creates/links project to the current session. ALWAYS call this when starting work on a new project. Use relatedProjects to declare cross-project relationships (gateway→portal, portal→controlserver, etc.).

Vincula dos proyectos registrados en el MCP. Úsalo cuando el usuario mencione que un proyecto depende de otro o se integra con él (frontend/backend, microservicios, etc.). Registra la relación en BD y la incluye en el contexto de sesiones futuras.

Cierra un plan marcándolo como completado o abandonado. Requiere planId y action (complete|abandon).

Busca en todos los recursos de la agencia (skills, reglas, agentes) usando búsqueda semántica por embeddings. Retorna los resultados más relevantes con sus scores. Ideal para preguntas como "¿qué skills tengo?", "¿qué reglas aplican a X?", "¿qué agentes hay disponibles?".

Inicializa una sesión MCP. Devuelve JSON con sessionId, proyecto activo, plan activo, issue activo y resumen de trabajo pendiente. Es el primer paso que debe llamar un agente CLI.