MCP Tools Reference

Referencia completa de todas las herramientas expuestas por el servidor AgentLed MCP. Disponible en Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex y cualquier cliente compatible con MCP.

Workflows

Tool	Description
list_workflows	Enumerar todos los flujos de trabajo en el espacio de trabajo
get_workflow	Obtenga una definición completa del flujo de trabajo por ID
create_workflow	Crear un nuevo flujo de trabajo desde la canalización JSON
update_workflow	Actualice los campos workflow-level (use update_step para editar los pasos)
add_step	Agregue un paso con posicionamiento automático y recableado next-pointer
get_step	Lea un solo paso (~1 KB): llame antes de editar los campos dictionary-shaped
update_step	Edite un paso con tres verbos explícitos: actualizaciones/reemplazar[]/desarmar[]
update_workflow_context	Edición quirúrgica de contexto.* y metadatos.* - los mismos tres verbos
remove_step	Eliminar un paso con recableado automático next-pointer
move_step	Reposicionar un paso en la cadena
delete_workflow	Eliminar permanentemente un flujo de trabajo
validate_workflow	Validar la estructura de la canalización, devuelve errores por paso
publish_workflow	Cambiar el estado del flujo de trabajo (borrador, activo, pausado, archivado)
export_workflow	Exportar un flujo de trabajo como portátil JSON
import_workflow	Importar un flujo de trabajo desde JSON exportado

Edición de pasos: operaciones de fusión explícitas

update_step y update_workflow_context tome tres verbos explícitos en lugar de una sola mancha deep-merge. Elija el verbo que coincida con su intención: el servidor devuelve un diff + warnings en cada llamada.

Verb	Semantics
updates	One-level deep-merge. Se fusionaron objetos anidados poco profundos de nivel superior. Enviar nulo para eliminar un campo.
replace[]	Reemplazo de camino al por mayor. Úselo para diccionarios user-data (stepInputData.fieldUpdates, pipelineStepPrompt.responseStructure, KnowledgeSync.fieldMapping): primero llame a get_step, modifíquelo localmente y envíe el nuevo objeto completo.
unset[]	Elimine el valor en uno o más dot-paths.

// Change a prompt template — one-level merge
update_step({
  workflowId, stepId: "score",
  updates: { pipelineStepPrompt: { template: "New prompt..." } }
})

// Replace an entire dictionary wholesale (the safe path for user-data shapes)
update_step({
  workflowId, stepId: "save",
  replace: [{ path: "stepInputData.fieldUpdates", value: { score: "{{steps.score.total}}" } }]
})

// Remove a field
update_step({
  workflowId, stepId: "score",
  unset: ["entryConditions"]
})

Inmutable: step.id y step.type no se puede cambiar - usar remove_step + add_step en cambio. Para conversiones de formas (por ejemplo, paso AI → paso de correo electrónico), llame get_step_schema para el canónico JSON.

Borradores e instantáneas

Tool	Description
get_draft	Obtener la versión borrador actual de un flujo de trabajo
promote_draft	Promocionar un borrador a la versión en vivo
discard_draft	Descartar el borrador actual
create_snapshot	Crear una instantánea de configuración manual
delete_snapshot	Eliminar una instantánea de configuración específica
list_snapshots	Enumerar instantáneas de versiones para un flujo de trabajo
restore_snapshot	Restaurar un flujo de trabajo a una instantánea anterior

Ejecuciones

Tool	Description
start_workflow	Iniciar una ejecución de flujo de trabajo con entrada
list_executions	Listar ejecuciones para un flujo de trabajo (paginado a través de nextToken)
get_execution	Obtenga detalles de ejecución con resultados de pasos
list_timelines	Listar registros de ejecución de pasos para una ejecución (paginados)
get_timeline	Obtenga una línea de tiempo única por ID con resultados de pasos completos
stop_execution	Detener una ejecución en ejecución
retry_execution	Reintentar un paso fallido: auto-detects error más reciente si no hay un ID de línea de tiempo
rerun_step	Vuelva a ejecutar o reintente cualquier paso mediante timelineId: funciona para pasos exitosos AND fallidos y elimina la ambigüedad de las iteraciones de bucle.

Aplicaciones y pruebas

Tool	Description
list_apps	Listar aplicaciones e integraciones disponibles
get_app_actions	Obtener esquemas de acción para una aplicación
test_app_action	Probar la acción de una aplicación sin crear un flujo de trabajo
test_ai_action	Pruebe un mensaje AI sin crear un flujo de trabajo
test_code_action	Pruebe el código JavaScript en la misma máquina virtual protegida que la producción
get_step_schema	Obtenga campos permitidos de PipelineStep agrupados por categoría

Conocimiento y datos

Tool	Description
get_workspace	Obtener información y configuración del espacio de trabajo
list_knowledge_lists	Listar listas de conocimientos en el espacio de trabajo
get_knowledge_rows	Obtener filas de una lista de conocimientos (máximo 50, filtradas por clave de lista)
get_knowledge_rows_by_ids	Obtener filas específicas por ID (máximo 200): usar después de query_kg_edges
get_knowledge_text	Obtener contenido de texto de una entrada de conocimiento
query_kg_edges	Consultar los bordes del gráfico de conocimiento: devuelve targetNodeIds para búsquedas de entidades
get_scoring_history	Obtener el historial de puntuación de una entidad

Branding (Marca Blanca)

Tool	Description
get_branding	Obtener la configuración de marca del espacio de trabajo white-label
update_branding	Actualizar nombre para mostrar, logotipo, colores, favicon, eslogan y visibilidad de la insignia

Agente conversacional

Tool	Description
chat	Envíe un mensaje al agente AgentLed AI. Cree flujos de trabajo a través del lenguaje natural. Admite conversaciones multi-turn a través de session_id.
do	Enrutador de intención de lenguaje natural: describe lo que deseas y selecciona y ejecuta la herramienta adecuada

n8n Importar

Tool	Description
preview_n8n_import	Vista previa de una importación de flujo de trabajo n8n (ejecución en seco)
import_n8n_workflow	Importar un flujo de trabajo n8n a AgentLed

Instalación

# Claude Code
claude mcp add agentled \
  -e AGENTLED_API_KEY=wsk_... \
  -- npx -y @agentled/mcp-server

# Cursor / Windsurf (add to MCP settings JSON)
{
  "mcpServers": {
    "agentled": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@agentled/mcp-server"],
      "env": { "AGENTLED_API_KEY": "wsk_..." }
    }
  }
}

Obtenga su clave API de agentled.app > Workspace Settings > Developer.