Como ya contamos en una entrada anterior La IA más barata para generar código, podemos utilizar claude code con otras IAs además de las de Anthropic, y esto es muy bueno porque nos da muchas herramientas de agente inteligente como la nada despreciable posibilidad de conectar con servidores MCP.
Para este ejemplo vamos a utilizar outline, que, para el que no lo conozca, es un excelente editor de documentos al estilo notion y que yo uso, junto con mi equipo, para dejar la documentación de los proyectos y ahora vamos a ver cómo podemos integrar esta documentación con nuestra IA favorita para programar.
Lo primero que tenemos que hacer es conseguir una clave de API en outline. Eso se consigue en la ruta /settings/api-and-apps donde pediremos crear una nueva clave api
Una vez creada más vale que os la copieis rápido porque no vais a poder volver a recuperarla después.
Una vez que tenemos instalado claude code y sus prerequisitos (que podéis ver en la entrada anterior) tendremos en nuestra raíz de usuario un archivo llamado .claude.json que tiene, entre otras cosas, las definiciones de los mcp.
Yo lo he añadido bajo la línea «mcpContextUris»: [] dentro de uno de los proyectos donde lo quiero usar. Evidentemente para usar este mcp necesitas tener docker instalado (doy por hecho que si estás aquí eres de los míos y lo usas diariamente).
Una vez que has grabado el archivo y arrancas claude en el directorio del proyecto en cuestión le puedes preguntar por la lista de mcps:
$ claude mcp list
Checking MCP server health...
outline: docker run -i --rm --init -e DOCKER_CONTAINER=true -e OUTLINE_API_KEY -e OUTLINE_API_URL biblioeteca/mcp-outline - ? Connected
Y ya puedes hacer que la magia surja…
Y darle que si a todos los permisos que pida
Y ya podrías pedirle que te lea documentos como requisitos para programar o que, como en este caso, que nos documente el api que acabamos de construir en el proyecto
¿puedes crear un documento llamado API DocuFactu en esa colección con la documentación sobre el API (solo la parte verifactu) que incluya ejemplos de uso usando una APIKEY?
Y este es el resultado… (solo parte)
Como todo lo que hace la IA luego alguien que sepa tiene que retocarlo y corregirlo (aquí también se puede inventar cosas), pero el caso es que ya tenemos mucho trabajo adelantado.
Hay miles de mcp con los que podemos interactuar por ahí… Solo tienes que buscarlo o, sino, construir el tuyo propio que, igual, lo hacemos aquí cuando tengamos un rato.
Llevo desde casi el principio de toda esta vorágine utilizando github copilot, inicialmente con el modelo único que nos proporcionaba y recientemente en modo agente con claude sonnet y es lo mejor que he probado hasta el momento. Pero los 10 euros del copilot llegan hasta donde llegan y cuando se agota el crédito que tienes para usar claude con copilot te quedas un poco huerfano y es como si tu asistente se hubiese ido de vacaciones… Entonces me puse a buscar lo que costaría tener acceso extra a claude para cuando esto pasaba… Y resulta que son 20 eurazos al mes en su plan básico.
No parece mucho, pero si ya pagas copilot y no quieres pagar un extra tan alto solo para los días que se acaban los créditos de claude, pues se hace un poco cuesta arriba. Así que me puse a buscar qué otras opciones teníamos que fuesen, digamos, un poco más económicas y tuviesen un resultado similar al que te da claude. Y resulta que me topé con glm
Por 3 dolares al mes (contraté el trimestral para probar) dicen que tienen un modelo similar en potencia a claude sonnet 4. Lo que vamos a ver aquí es como utilizar este modelo con el agente claude code que tiene un comportamiento similar a github copilot y que permite, entre otras cosas, interactuar con MCPs. No es un proceso tan complicado, así que os dejo aquí cómo hacerlo:
Lo primero que vamos a necesitar es la clave API de GLM, para eso (suponiendo que os habéis suscrito, que si no nada de esto sirve), os vais a la sección de API keys
Y ahí creais una nueva API KEY. No os preocupeis que podréis copiarla después de haberla creado, no es como en otros sitios que solo te la muestran una vez. Guardad esa API key que la vais a necesitar después. Por cierto, tienen muy buena documentación sobre todo esto en su página web: https://docs.z.ai/guides/overview/quick-start
Lo siguiente que tienes que hacer es instalar claude code, esto suele ser bastante sencillo y bastaría con ejecutar esto (suponiendo que tienes una versión de node >= 18 en tu ordenador):
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Una vez instalado ejecutalo para que se creen los archivos de configuración (y eliges ya de paso el tema)
Luego, como no vamos a usar la cuenta de anthropic, simplemente damos ctrl-c varias veces para salir. Pero con ello ya se nos han creado los directorios de configuración y podemos editarlos.
Pon lo siguiente en el archivo ~/.claude/settings.json
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "el api key de glm",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.6",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.6"
}
}
Luego nos vamos a cualquier directorio en el que tengamos código y querramos trabajar y ejecutamos el comando claude
Le decimos que si le damos permiso y ya podremos utilizar claude code con glm (lo podemos comprobar en la parte superior)
Y ya podemos usar el agente de claude con el modelo glm y ver qué tal se le da… En mis pruebas lo ha hecho bastante bien, aunque el interfaz es bastante más espartano que el de github copilot no le falta ninguna de las funcionalidades.
Por ahora disfrutad con esto (lo puedes lanzar desde dentro de un terminal de vscode y lo detecta y se integra con el ide) y en la siguiente entrada ya os digo como acceder a MCPs usando este agente y este modelo.
Cualquier equipo, se dedique a lo que se dedique, cuando lo componen varias personas hay un momento en que alguien debe pararse y decir, ¿estamos haciendo las cosas bien? ¿en el orden correcto? ¿dedicando el tiempo necesario a cada una? ¿tenemos controlado el trabajo o el trabajo nos controla a nosotros? Lo que antes eran reuniones y encargos sencillos se ha convertido en un sin fin de recordatorios de cosas que no se han hecho, se han hecho sin necesidad o se han hecho demasiado tarde o demasiado pronto. En este punto es cuando la elección de una buena herramienta de gestión de tareas se hace necesaria.
Si esperáis que os diga cual es la correcta para el desarrollo de software, bueno, pues os equivocáis, todavía no he encontrado la que sea perfecta, pero si que puedo ofreceros mi visión sobre lo que necesitaría tener esa herramienta y los intentos de encontrarla que he tenido durante estos casi 30 años en el oficio.
Primero lo primero, cuales son las necesidades que queremos cubrir con esta herramienta:
Queremos poder registrar el tiempo dedicado y estimado para cada tarea sin que nos quite tiempo de trabajo efectivo.
Necesitamos saber la prioridad de las distintas tareas y poder ordenarlas en el tiempo.
Necesitamos saber quien tiene que trabajar en una tarea y qué es lo que tiene que hacer en la misma
Necesitamos saber el estado de cada tarea y el grado de avance general de la tarea y del proyecto al que pertenece
Es preciso poder descomponer el trabajo en tareas más pequeñas que puedan ser abordadas por una sola persona o, en el caso de requerir múltiples participantes al mismo tiempo que esté controlado el tiempo dedicado por cada persona
Queremos que cada proyecto tenga una visión clara de las tareas en curso y las que están en distintos estados del workflow de desarrollo
Necesitamos que haya una trazabilidad completa de las tareas desde su creación hasta que esta se termina
Es imprescindible disponer de documentación y una forma de asociarla a las tareas, pero de manera más independiente ya que la documentación ha de permanecer más allá de la vida de la tarea
Se necesita una manera ágil de comunicación entre los distintos componentes del equipo y, posiblemente, con elementos fuera de los equipos de desarrollo (usuarios, QA, dirección) aunque no es imprescindible que esté ligado al mismo sistema si que se necesita una manera sencilla de referirse a las tareas externamente.
Es deseable poder implementar distintos ciclos de vida a distintos tipos de proyectos y no limitarse a uno solo.
Si se usa un sistema el directorio de usuarios debe estar en sincronía con el de la empresa y la autenticación deberá ser compatible con la existente.
Evidentemente cada organización, empresa o grupo puede tener más o menos necesidades, pero en la lista anterior creo que he incluido las principales. El objetivo final es saber qué trabajo queda por hacer, qué hacer primero, tener previsiones de cuando estará un cierto trabajo complejo y saber cómo se están aprovechando los recursos. Obviamente cuanto más sencillo sea el sistema y cuanto menos tiempo nos quite de las tareas reales más efectivo será.
Y, para que sirva de referencia os voy a contar mi historia con los distintos sistemas de gestión de tareas que he tenido el «honor» de probar.
En el 97 empecé a trabajar profesionalmente en esto de la informática después de haber terminado la carrera y haber obtenido toda la teoría necesaria sobre gestión de proyectos y haber hecho un curso de CEPADE sobre gestión de proyectos tecnológicos. En la empresa en la que entré se gestionaba todo con Microsoft Project, por suerte generalmente la planificación moría en el momento en que el proyecto empezaba. Lo único que se esperaba respetar eran los plazos y los entregables. El tiempo dedicado no se actualizaba nunca y solo se ampliaban los plazos o, si el cliente se ponía pegigero, se cambiaba el alcance y se eliminaban o añadían tareas sin demasiado control.
Microsoft desarrolló una especie de project on-line para que los usuarios que estuviesen participando en un proyecto pudiesen imputar las horas o indicar cuando se habían acabado las tareas. Ahora mismo no recuerdo el nombre del producto, lo que si recuerdo es que era tan dificil de instalar y hacer funcionar correctamente que lo usamos solo en un proyecto antes del olvidarlo completamente. Project se quedó para el papeleo y marcar las fechas esperadas y controlar, por tanto, el retraso de las tareas y del proyecto en general.
Seguí usando project (sin ningún online y con control mediante arcaicas hojas excel) hasta que evolucioné lo suficiente (y puse mi propia empresa) como para usar Linux como mi máquina principal… Mira por donde ahí no había forma de ejecutar el project y me las vehía y deseaba para generar los gantt de manera medianamente atractiva para presentársela a los clientes (si, ya era para mis propios clientes). Llegados a este punto descubrí una herramienta online que, aunque inicialmente no creada para ello, servía perfectamente para hacer seguimiento del tiempo dedicado a las tareas de un proyecto, se trataba de trac. Tal como contaba en su página (hoy casi abandonada)
Trac es un sistema wiki mejorado y de seguimiento de incidencias para proyectos de desarrollo de software. Trac utiliza un enfoque minimalista para la gestión de proyectos de software basados en la web.
trac era un sistema de tickets, con un wiki para la documentación y conexión con subversion para el control de código. Si a esto le unimos que permitía indicar el número de horas dedicadas a cada incidencia, ya teníamos una primera forma de controlar en tiempo real las tareas. El wiki no era perfecto y la búsqueda también podía mejorarse, pero cumplió muy bien con su cometido durante unos cuantos años. De hecho el problema sobrevino cuando dejaron de mantener el producto y ya teníamos muchos proyectos gestionados con este sistema. Tengo que decir que antes de llegar a trac (que inicialmente se llamó svntrac) estuvimos usando cvstrac y cvs en lugar de subversion… Y si, tuvimos que migrar de cvs a subversion y de eso a git (es lo que tiene llevar más de 20 años produciendo código sin querer perder nada).
El caso es que descubrimos un poco después que había un programa que tenía todo lo que tenía trac (y algunas cosas más) que era completamente software libre y, además, rapidísimo y se llama Redmine. Aunque lleva creado desde 2006 no fue hasta 2018 que decidí implantarlo en mi empresa (y en la de algún cliente posteriormente). Aunque seguía sin ser perfecta nos ofrecía todo lo que necesitábamos para el control de tareas, nos permitía comunicarnos con los clientes via incidencias, llevar un tracking completo de todo en lo que hemos trabajado de cada proyecto, con múltiples proyectos completamente aislados unos de otros y con usuarios igualmente aislados y con roles diferenciados. Todos nuestros proyectos con mantenimiento se iniciaban como proyecto redmine y evolucionaba a proyecto de mantenimiento abierto a que los clientes pudieran dar de alta sus incidencias y hacer seguimiento de la evolución del mismo.
El mayor problema de redmine es que tremendamente poco intuitivo o, dicho en castellano «es feo de cojones». Aunque tiene todo lo que necesitamos para un equipo de desarrollo (aunque feo-feo), es imposible a día de hoy intentar que un cliente entre por el aro de reonocer esto como una aplicación web… Ahora se espera utilizar llamativos tableros kanvan (inutilizables cuando el número de tareas es alto o los equipos grandes) y modificaciones instantaneas via clicks y sin tener que escribir nada, solo pinchar y arrastrar. Me he pasado los últimos años buscando herramientas software libre que me permitiesen tener la misma privacidad y funcionalidad que redmine pero con un aspecto nuevo y renovado. He probado desde Trello hasta monday.com pasando por Jira y Asana (igual Jira no es tampoco demasiado atractivo). Quitando que ninguna de estas herramientas son libres de verdad y varias de ellas o son demasiado completas o carecen de alguna de las características que hemos descrito anteriormente todas ellas son carísimas… Sigo buscando ya que aunque redmine me viene bien para gestionar un equipo de desarrollo se atraganta a otro tipo de perfil menos hecho a lidiar con informes y formularios. ¿Conocéis alguno bueno y, a ser posible, open source o con una versión realmente barata?
Aunque pareciese que no tiene nada que ver una cosa con otra, lo que es cierto es que estas últimas semanas han ido ligadas de la mano, pero de la manera mala. Dejadme que me explique.
El caso es que una de las aplicaciones que mantenemos empezó en un momento dado a recibir incidencias como si estuviese caída. El servidor estaba bien y yo desde mi oficina llegaba perfectamente, después de mucho indagar descubirmos que no se llegaba desde las conexiones Movistar u O2, además, lo que vimos es que había ya quejas de otros servidores que estaban afectados y solo tenían en común una cosa, que estaban detrás de Cloudflare. La cosa es que media internet utiliza los servicios de cloudflare, como CDN o como protección contra ataques DDOS o como proxy para ahorrar ancho de banda. Entendimos que debía ser un problema de enrutamiento de Movistar y desactivamos cloudflare momentaneamente a la espera de que lo solucionasen… Estamos hablando del día 3 de febrero.
Esto estuvo pasando durante toda la tarde, llegado un momento nos dijeron que ya volvía a funcionar (y que todo debería ser una avería, no nos dijeron otra cosa)
Peeero, casualidades de la vida, el día 8 se jugaba el derbi y, mira por donde, resulta que empezamos a recibir incidencias de nuevo… Vuelta a desactivar cloudflare y esperando de nuevo… Pero esta vez no lo arreglaron, el domingo seguía la cosa igual:
Y esto se quedó así hasta el lunes (qué curioso!) sin que nadie se dignase dar ninguna explicación ni disculpa. Miles de negocios perdidos y webs expuestas a ataques sin remedio por alimentar a las alimañas del deporte. Era tan evidente que ya se publicó como noticia en varios medios (https://hipertextual.com/2025/02/movistar-cloudflare-futbol). El caso es que estuvo funcionando bien hasta los partidos de champions en los que se repitieron cortes de 15 minutos alternos (igual esto había cantado demasiado).
¿Qué hacer?
Ahora nos surge el problema de qué hacer el fin de semana. No podemos irnos a descansar porque si nos vuelven a cortar cloudflare tendríamos que volver a desactivarlo a mano, así que, para todos aquellos que tengáis cloudflare os recomiendo usar algo como esto:
import requests
import subprocess
import os
def check_ip_reachable(ip):
try:
result = subprocess.run(['ping', '-c', '4', ip], capture_output=True, text=True, timeout=10)
return result.returncode == 0
except subprocess.TimeoutExpired:
return False
def pause_cloudflare(domain, email, api_key):
headers = {
'X-Auth-Email': email,
'X-Auth-Key': api_key,
'Content-Type': 'application/json'
}
# Obtener el Zone ID
zone_response = requests.get(f'https://api.cloudflare.com/client/v4/zones?name={domain}', headers=headers)
zone_data = zone_response.json()
if not zone_data['success']:
print("Error al obtener el Zone ID")
return False
zone_id = zone_data['result'][0]['id']
# Pausar el servicio
pause_url = f'https://api.cloudflare.com/client/v4/zones/{zone_id}'
pause_data = {'paused': True}
response = requests.patch(pause_url, headers=headers, json=pause_data)
result = response.json()
if result['success']:
print(f"Servicio pausado para el dominio {domain}")
return True
else:
print(f"Error al pausar el servicio: {result['errors']}")
return False
# Configuración
ip_to_check = "192.168.1.1" # Reemplaza con la IP que quieres comprobar
domain = "ejemplo.com" # Reemplaza con tu dominio
cloudflare_email = "[email protected]" # Reemplaza con tu email de Cloudflare
cloudflare_api_key = "tu_api_key" # Reemplaza con tu API key de Cloudflare
# Comprobar si la IP está accesible
if not check_ip_reachable(ip_to_check):
print(f"La IP {ip_to_check} no está accesible. Pausando el servicio en Cloudflare...")
if pause_cloudflare(domain, cloudflare_email, cloudflare_api_key):
print("Servicio pausado exitosamente")
else:
print("No se pudo pausar el servicio")
else:
print(f"La IP {ip_to_check} está accesible")
Este programita básicamente lo que hace es comprobar si una IP responde al ping y si no lo hace pone en pausa cloudflare para el dominio que queramos. Para ello solo hay que configurarlo con la IP, el dominio y los datos del API de cloudflare de nuestra cuenta. Lo recomendable es hacer un bucle que lo chequee cada cierto tiempo y (código que todavía no he hecho) que cuando vuelva la conectividad se vuelva a activar cloudflare.
Para mi estas actuaciones son completamente ilegales y atentan contra la neutralidad de la red. ¿Qué será lo siguiente? ¿Evitar que visitemos blogs de ideologías no aprobadas?, ¿Hacer inaccesible el porno? Por desgracia en mi casa usamos O2, pero igual tengo que cambiarme visto lo visto.
Ya vimos en la entrada anterior como poder tener nuestro propio chat-gpt sin pagar nada a nadie usando modelos opensource y nuestra GPU, ahora le toca el turno a la posibilidad de generar imágenes por Inteligencia Artificial mediante el mismo método, en casa, de forma privada y sin tener que pagar licencias. Al lío…
La imagen anterior ha sido generada en mi ordenador, con mi tarjeta gráfica y con un prompt muy sencillito, básicamente le he pedido un robot pintando con pinceles en la pantalla del ordenador… Y me ha salido esto (hay más parámetros, pero no he tocado nada especial). Para generar estas imágenes vamos a utilizar Stable Diffussion, que es un modelo de aprendizaje automático para generar imágenes digitales de alta calidad a partir de descripciones en lenguaje natural (wikipedia). Es de código abierto y no impone restricciones a las imágenes que produce.
Como somos hombres (y mujeres) de acción os voy a dar la receta rápida para tener stable difussion y un interfaz de usuario (automatic1111) funcionando en cuestión de minutos (bueno, esto depende de vuestra conexión a internet que hay muchos gigas que descargarse). La receta original, que os recomiendo seguir si queréis experimentar un poco más con el tema, la saqué de aquí: https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker pero yo he preparado una imagen que ya tiene todo lo necesario, así que lo único que tenéis que hacer es crear un archivo docker-compose.yml con este contenido:
Luego, estoy suponiendo que usáis linux y tenéis la configuración de docker y de la tarjeta gráfica que ya vimos en el anterior post, solo hay que ejecutar:
docker compose up -d
Como os he dicho el proceso de descarga inicial de la imagen y del modelo van a tardar un poco (reservaos mínimo 20Gb para todo), pero si todo va bien en unos minutos podréis acceder a la url http://localhost:7860 y veréis la interfaz de AUTOMATIC1111 para stable difussion.
Inicialmente el modelo descargado es sdv1.5-pruned-emaonly que tiene sus limitaciones pero cabe en casi todas la memorias. Ya solo queda hacer la prueba, poniendo algo en el prompt y dandole a Generate.
Si no tienes demasiada memoria en tu tarjeta gráfica te saldrá algo como esto:
Pero si has sido capaz de generar una imagen, se abre todo un abanico de modelos que probar y opciones con las que trastear… El primer sitio para visitar es este:
Si, es un coñazo, pero tengo que ponerte este aviso sobre las cookies y mi
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