Arma tu hackbot, parte 3: herramientas MCP y CLI

La parte dos armó un agente con dos herramientas propias. Este post lo conecta a herramientas compartidas por el Model Context Protocol, suma un chequeo de scope automático y corre el resultado desde el terminal o tu editor. Si MCP es nuevo para ti, lee primero qué es MCP, y qué son los agentes de IA y el uso de herramientas para la idea más amplia.

#De tus propias herramientas a herramientas compartidas

Las dos herramientas que escribiste funcionan, y dejan de alcanzar en el momento en que quieres consultas de CVE, una knowledge base o lecturas web sin codear cada una. MCP es una forma estándar de que un agente use herramientas que otro escribió y corre, así que tu loop puede llamarlas sin código nuevo. El Model Context Protocol define el formato, y muchos clientes y servidores ya lo hablan.

#Lo que NotHoly expone por MCP

La CLI de NotHoly trae un servidor MCP local. Corre sobre standard input y output y usa tu login de la CLI, así que ninguna key va a un archivo de configuración.

Arranca el servidor y regístralo con un cliente. Para el agente propio de la CLI de NotHoly, las herramientas de investigación ya están presentes, así que esto importa más cuando conectas las herramientas de NotHoly a otro agente.

claude mcp add notholy -- notholy mcp

Cualquier cliente MCP lee la misma forma de JSON.

{"mcpServers": {"notholy": {"command": "notholy", "args": ["mcp"]}}}

Las herramientas funcionan con cualquier modelo, así que un agente que corre un modelo del catálogo, o cualquier otro, igual puede llegar a los datos de CVE y de knowledge base de NotHoly. El modelo decide cuándo llamarlas, y los resultados vuelven como dato para que el loop los lea.

#Un chequeo de scope con notholy engage

Tu agente de Python confía en que tú lees cada comando por el scope. La CLI puede chequearlo por ti. notholy engage registra lo que el programa te deja tocar y lee el objetivo de cada comando antes de que corra.

notholy engage init --name acme-web --scope "*.example.com,api.example.com" --exclude vpn.example.com
notholy connect claude

Con un engagement activo, un comando dentro del scope pasa por la aprobación normal, y un objetivo fuera del scope te hace escribir el host y registra el override. notholy connect claude instala el mismo chequeo como un hook sobre los comandos de shell, donde un comando fuera del scope se niega de plano. El chequeo lee el texto del comando y no resuelve nombres, así que atrapa errores y no es un sandbox. Es la versión automática del hábito de aprobación de la parte dos.

#Córrelo desde la CLI y el editor

Ahora tienes tres formas de correr un agente, y comparten una cuenta. Tu propio loop de Python es el que entiendes del todo y puedes cambiar. La CLI de NotHoly corre un agente listo en el terminal con estos guardrails incluidos. Y notholy connect o notholy run apunta un agente de editor a los modelos y herramientas de NotHoly, así que el mismo loop corre donde lees código.

notholy run claude

notholy run fija el entorno para un proceso sin tocar tu config global. notholy connect escribe la config y puede deshacerla. De cualquier forma, el modelo corre en NotHoly, los comandos corren en tu máquina y las herramientas de investigación llegan por MCP.

#Cuándo usar cuál

Usa tu propio agente para aprender y controlar exactamente qué corre. Usa el agente de la CLI cuando quieres los guardrails sin mantenerlos. Usa la integración con el editor cuando el trabajo es leer y cambiar código. Las tres mantienen la misma división de la parte uno: el modelo planea, tu máquina actúa, y cada comando es tuyo de aprobar.

#Lo siguiente en esta serie

El agente encuentra y confirma; todavía tienes que cobrar por ello. Escribir reportes de bug bounty con IA vuelve tus notas en un reporte que un triager acepta.