# Ouroboros MCP Server

> Conecta agentes de código (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Kiro y más) con un flujo de entrevista, especificación y evaluación en 3 etapas antes de escribir código.

Fuente: https://skillsagentes.com/mcp/ouroboros
Markdown: https://skillsagentes.com/mcp/ouroboros.md

Repositorio: https://github.com/Q00/ouroboros
Web: https://ouroboros.page/
Autor: Q00
Licencia: MIT
Estrellas: 6054
Última versión: v0.51.3
Último push: 20 sept 2026

## Qué es

Ouroboros es un "Agent OS" para programación asistida por IA: en lugar de dejar que el agente adivine a partir de un prompt vago, lo obliga a pasar por una entrevista socrática que expone suposiciones ocultas y calcula una puntuación de ambigüedad. Solo cuando esa ambigüedad baja de 0.2 se cristaliza una especificación inmutable (seed) que guía la ejecución.

Como servidor MCP se integra en trece runtimes distintos (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Kiro, Hermes, Pi, Zcode, Goose, GJC, Antigravity, Grok), exponiendo el ciclo interview -> seed -> execute -> evaluate -> evolve como comandos ooo dentro de la sesión del agente. La evaluación pasa por tres etapas (mecánica, semántica y consenso multi-modelo) y el bucle evolutivo puede repetirse hasta que la ontología converge o se agotan los reintentos.

La instalación se hace con un script curl que autodetecta los runtimes disponibles y registra el servidor MCP donde el host lo soporte; también existen paquetes pip/uv/pipx y plugins específicos para Codex, Claude Code, Kiro CLI y GitHub Copilot CLI. Requiere Python >= 3.12 y, según el perfil, uv/uvx o pipx para lanzar el servidor de forma aislada.

## Instalación

```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.sh | OUROBOROS_INSTALL_REF=readme bash
```

## Qué hace

- Ejecuta una entrevista socrática que expone suposiciones ocultas y calcula un puntaje de ambigüedad antes de generar código
- Cristaliza las respuestas en una especificación inmutable (seed) con criterios de aceptación y ontología
- Corre un bucle evolutivo (wonder -> reflect) que repite ejecución y evaluación hasta que la ontología converge
- Verifica el resultado en tres etapas: mecánica, semántica y consenso multi-modelo
- Se integra como servidor MCP en trece runtimes de agentes distintos, cada uno con su propio adaptador

## Cuándo usarlo

- Cuando partes de una idea vaga y quieres forzar claridad antes de que el agente empiece a codificar
- Cuando necesitas que el agente itere y mejore automáticamente hasta pasar un gate de verificación en lugar de un simple "se ve bien"
- Cuando trabajas con varios runtimes de agentes (Claude Code, Codex, Gemini, Copilot, etc.) y quieres el mismo flujo de especificación en todos

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/mcp/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- [Todos los servidores MCP](https://skillsagentes.com/mcp.md)
- [Agent Skills](https://skillsagentes.com/skills.md)

## Servidores relacionados

- [Superpowers](https://skillsagentes.com/mcp/superpowers.md): Instala en tu agente de código un conjunto de skills y una metodología completa de desarrollo de software, desde el diseño hasta el TDD y las revisiones de código.
- [Ruflo](https://skillsagentes.com/mcp/ruflo.md): Conecta Claude Code y Codex con una capa de orquestación que despliega swarms de agentes, memoria vectorial persistente y comunicación federada entre máquinas.
- [OpenSpec](https://skillsagentes.com/mcp/openspec.md): Framework de desarrollo guiado por especificaciones que estructura el trabajo con asistentes de IA en propuestas, specs, diseño y tareas antes de escribir código.
- [Context7](https://skillsagentes.com/mcp/context7.md): Conecta tu agente a Context7 para inyectar documentación de librerías actualizada y ejemplos de código específicos por versión directamente en el prompt.
- [Codebase Memory](https://skillsagentes.com/mcp/codebase-memory.md): Indexa tu código fuente en un grafo de conocimiento persistente y deja que tu agente de IA consulte relaciones estructurales en milisegundos, sin grep.

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