MetaMCP, Airtable MCP y Airtable AI Agent muestran la capa de interfaz: superficies que un agente puede llamar.
Por qué encaja
Cotizera y el trabajo de data warehouse muestran la capa operativa: registros, PDFs, seguimiento y modelos de datos.
La ruta cloud es concreta: Google ADK, Agent Registry, Cloud Run, IAM, Secret Manager, Docker y CI/CD.
Trabajo relevante
Repos y sistemas, no promesas.
La señal útil es el patrón: tools, registros, permisos, despliegue y evidencia.
MCP gatewayMetaMCP
Un gateway para convertir muchas MCP tools en una superficie más pequeña que puede vivir fuera del desktop local.
Repo
Contrato de toolsAirtable MCP
Airtable expuesto como MCP tools: bases, tablas, records, schema, lectura, escritura y acceso por lenguaje natural.
Repo
Agente PythonAirtable AI Agent
Un agente en Python que convierte operaciones de Airtable en tool calls, workflows y acciones repetibles.
Repo
Workflow comercialCotizera Agents
Intake de cotizaciones, generación de PDF, seguimiento por WhatsApp y pipeline como trabajo asistido por agentes.
Case study
Capa de evidenciaMentu Protocol
Commitments, ledgers, hashes y evidencia para trabajo que debe revisarse después de correr el agente.
Repo
Datos de negocioData warehouse work
Sync bridges, Postgres, capas de reporteo y modelos de negocio que dan contexto a los agentes.
Case studyCómo trabajo
El trabajo difícil está alrededor del modelo.
Un agente puede llamar una tool. También necesita significado de negocio, permisos y registros confiables.
MCP, APIs, contratos y tool calling vuelven el software una superficie usable por agentes.
Prompt regression, observability, CI/CD, logs y ledgers hacen que el comportamiento se pueda revisar.
Patrón productivo
Lo que llevaría a producción.
Un agente útil no es una sola pieza. Es una cadena de partes ordinarias que mantienen honesto al modelo.
Vertex AI/Gemini da razonamiento. Google ADK le da forma al agente.
Agent Registry cataloga agentes, MCP servers, tools y endpoints.
Cloud Run, Docker, IAM, Secret Manager y CI/CD vuelven desplegable al agente.
MCP y APIs conectan al agente con Airtable, Cotizera, data warehouses y sistemas internos.
Prompt regression, observability, logs y evidencia vuelven legible el trabajo.
Escritura
El pensamiento detrás del código.
El trabajo de agentes vive sobre una idea más grande: los datos de negocio necesitan significado antes de que la IA pueda actuar.
Contexto de datosThe Data Infrastructure Nobody Wants to Build
Por que AI analytics falla cuando la base tiene hechos pero no significado de negocio.
Leer
Workflow de análisisHow AI Should Analyze Your Data
Por qué buen análisis con IA necesita proceso, no una caja mágica de respuestas.
LeerDiseño de agentesThe Intelligent Sales Agent
Cómo un agente comercial emerge de llamadas, transcripciones, scripts, KPIs y memoria estructurada.
LeerMCP y APIsGetting Software to Talk to Each Other
El puente entre software de negocio, MCP adapters y tools legibles por IA.
LeerCase studies
Que los deep dives carguen el detalle.
La landing debe orientar. Estas páginas cargan la evidencia y las imágenes.
Case study existenteAirtable MCP
Una interfaz de base de datos se volvió una superficie MCP para asistentes y coding tools.
AbrirDeep diveMetaMCP as Cloud Run gateway
Cómo MCP local se vuelve un gateway remoto de tools para agentes en cloud.
AbrirDeep diveCotizera Agents
Cómo cotizar y dar seguimiento comercial puede volverse operación asistida por agentes.
AbrirStack en el que puedo trabajar
PythonGCPGoogle ADKAgent RegistryVertex AI/GeminiCloud RunDockerCI/CDAzure DevOpsMCPtool callingprompt regressionobservabilityIAMSecret Manager
Fuentes GCP
Los detalles de plataforma tienen fuente.
Estos docs oficiales dan forma al lado GCP de la página: Agent Registry, registro de MCP servers externos, MCP en Cloud Run y consumo de toolsets desde ADK.
Hilo conductor
El hilo conductor es AI operativa.
No es un personaje inventado para una vacante. Es un patrón de trabajo: datos con significado, tools con contratos, agentes con ruta de deploy y evidencia después de acciones importantes.