# Verify Local Mcp

> Verifica el servidor MCP de OpenSEO de punta a punta en un dev server local: corrección a nivel de protocolo contra DataForSEO real, y luego un probe con agente headless que prueba la ergonomía de las herramientas.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/verify-local-mcp
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/verify-local-mcp.md

Repositorio: https://github.com/every-app/open-seo
Autor: every-app
Licencia: MIT
Actualizado: hace 14 días
Coste de contexto: 100 tok instalada, 1.3k tok al activarse, 1.3k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 5 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent cursor
# Codex
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add every-app/open-seo --skill verify-local-mcp --agent cline
```

## Qué hace

- Verifica el servidor MCP de OpenSEO de punta a punta en un dev server local, en dos capas.
- Capa de protocolo: JSON-RPC crudo contra `/mcp` para afirmar formas exactas y forzar casos límite (reanudar `taskId`, resultados vacíos, entradas inválidas) con llamadas reales y facturadas a DataForSEO a profundidad 10-20.
- Capa de consumidor: lanza un subproceso headless de Claude conectado como cliente MCP real y le da una tarea natural, sin nombrar las herramientas, para probar si las descripciones bastan.
- Aplica una rúbrica de ergonomía: selección de herramienta a la primera, esquemas que documentan cada restricción, tamaño de salida por fila, errores accionables, copy de async y honestidad de créditos.
- Itera: arreglar, el hot-reload recoge el cambio, re-verificar por curl lo tocado y relanzar el probe de consumidor una vez por ronda.

## Cuándo usarla

- Después de añadir o cambiar herramientas MCP, o cuando se pide comprobar que el MCP "funciona" o "es ergonómico".

## Qué la activa

- "Verifica el MCP local de OpenSEO de punta a punta"
- "Comprueba que las herramientas MCP nuevas son ergonómicas para un agente"
- "Prueba el ciclo de vida de las herramientas MCP en cola"

## Antes de instalar

- Necesita `.env.local` con `AUTH_MODE=local_noauth` y `DATAFORSEO_API_KEY`, `pnpm dev:agents` en marcha y un binario `claude` para el probe de consumidor; las llamadas a DataForSEO se facturan.
- Necesita en el PATH: curl
- makes network requests

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde every-app/open-seo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Verify local MCP

Two layers, in order. The protocol layer proves the server and provider behave; the consumer layer proves an agent that has never seen the code can use the tools well. They catch different bugs — protocol testing found DataForSEO quirks (zoom-dependent empty SERPs), the consumer probe found ergonomics failures (9KB provider rows overflowing client token budgets, fractional inputs rejected upstream with raw provider errors). Do both.

## 1. Boot

- `.env.local` needs `AUTH_MODE=local_noauth` and `DATAFORSEO_API_KEY` (base64 of `login:password`). Never print the key.
- Start `pnpm dev:agents` in the background. The server URL is branch-prefixed: `http://<branch-suffix>.open-seo.localhost:1355` (the exact URL is printed on boot; logs tee to `.logs/dev-server.log`).
- With `local_noauth`, `/mcp` needs no token. Vite hot-reloads server code, so fix → re-call without restarting.

## 2. Protocol smoke (cheap, deterministic)

Raw JSON-RPC against `/mcp` — the layer for asserting exact shapes and driving edge cases (resume taskIds, empty results, invalid inputs):

```bash
curl -sS http://<url>/mcp \
  -H 'content-type: application/json' -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'
# tools/call: {"method":"tools/call","params":{"name":"<tool>","arguments":{...}}}
```

- Bootstrap: `list_projects`, then `create_project` if empty — most tools need a `projectId`.
- Test the happy path AND at least one edge per changed tool: an empty result (obscure query), an invalid identifier, and for queued tools the full lifecycle including resuming with the returned `taskId`.
- These are real, billed DataForSEO calls (metering itself short-circuits in `local_noauth` — billing needs unit tests, not this). Keep depths 10–20.

## 3. Consumer probe (the ergonomics test)

Spawn a headless Claude subprocess connected as a real MCP client. Write a config:

```json
{
  "mcpServers": {
    "openseo-local": { "type": "http", "url": "http://<url>/mcp" }
  }
}
```

Then run a NATURAL task — never name the tools; whether the model finds them from descriptions alone is the test:

```bash
claude -p "<natural task a customer would ask>. Keep spend minimal: depths 10-20, one 3x3 grid max, ~10 paid calls.
Deliver two sections: 1. FINDINGS — the task result. 2. MCP FEEDBACK — critique the MCP as a first-time consumer:
were descriptions enough to pick tools without trial and error? confusing schemas, surprising output shapes or sizes,
unclear errors, credit-cost surprises? Did async/taskId flows behave as described? List anything that made you hesitate or retry." \
  --mcp-config mcp-local.json --strict-mcp-config \
  --allowedTools "mcp__openseo-local,mcp__openseo-local__*" \
  --model sonnet --max-turns 30
```

Use `--model sonnet` as the typical-client proxy — if sonnet navigates it cold, weaker clients likely can too. Read FINDINGS for correctness (did it get real, sensible data?) and MCP FEEDBACK for the rubric below.

## 4. Ergonomics rubric — what feedback to act on

- **Tool selection**: the probe should pick the right tool first try. Retries or wrong-tool detours mean a description needs a sharper "use this when / not this" sentence.
- **Schemas**: every constraint the provider enforces silently must be in the field's `.describe()` (units, whole-number requirements, defaults, what's ignored when). If the probe guessed-and-retried an input, encode the rule server-side (coerce/round) or document it — prefer coercing.
- **Output size**: budget roughly a few KB per row. Provider rows carrying `popular_times`/attribute trees/photo URLs must be trimmed to the fields the tool's job needs; point to the single-entity tool for the full shape.
- **Errors**: actionable, never a raw upstream field name without a hint at the fix. Failures after a billed step must keep the recovery handle (e.g. the taskId) in the message.
- **Async copy**: descriptions must match typical latency ("usually completes within this call") and the resume path must actually work when driven by the probe, not just by curl.
- **Credit honesty**: each description's credit sentence matches reality, including cache-hit and resume paths.

## 5. Iterate and clean up

Fix findings → hot-reload picks them up → re-verify just the changed behavior via curl (cheap) → rerun the full consumer probe once per iteration round (it re-tests selection and flow, not just the fix). When done: stop the dev server background task, run the repo's tests/`ci:check`, and fold genuine provider quirks into code comments or tests so the next agent doesn't rediscover them.

## Dónde encaja

- Categoría: [Testing y QA](https://skillsagentes.com/categorias/testing-qa.md) — Flujos de testing unitario, de integración y end-to-end.
- Creador: [every-app](https://skillsagentes.com/creators/every-app.md) — 19 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Seo Coach](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-coach.md): Entra en un modo de coach de OpenSEO cercano que explica los flujos, recomienda los siguientes pasos y ayuda a usar bien agentes, búsqueda web, scraping y datos MCP.
- [Seo Audit](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-audit.md): Audita un sitio y entrega un informe SEO de una página, en lenguaje llano, que cualquiera puede accionar, centrado en una única acción para esta semana.
- [Create Repo Skill](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/create-repo-skill.md): Crea o actualiza una skill en este repositorio de la forma correcta: hogar canónico en `.agents/skills`, marca interna o pública, symlinks en `.claude/skills` y registro en las docs públicas para las skills de producto.
- [Seo Project Setup](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-project-setup.md): Rellena el contexto compartido de OpenSEO de un proyecto (alcance del sitio, objetivos, posicionamiento, competidores, páginas clave y preferencias), más comprobaciones de MCP y entrada de Search Console.
- [Keyword Research](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-research.md): Descubre oportunidades de palabras clave, evalúa métricas y SERPs y guarda o etiqueta los términos prometedores usando los datos MCP de OpenSEO.

## Skills relacionadas

- [Webapp Testing](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/webapp-testing.md): Toolkit para interactuar con y probar aplicaciones web locales con Playwright: verificar la funcionalidad del frontend, depurar el comportamiento de la UI, capturar pantallas del navegador y ver sus logs.
- [Papercuts](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/papercuts.md): Registra en `.agents/PAPERCUTS.md` la fricción real y recurrente del repositorio (setup confuso, comandos inestables, errores engañosos, archivos generados obsoletos) y también revisa, deduplica y resuelve las entradas existentes.
- [Keyword Research](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-research.md): Descubre oportunidades de palabras clave, evalúa métricas y SERPs y guarda o etiqueta los términos prometedores usando los datos MCP de OpenSEO.
- [Openseo Release Notes](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/openseo-release-notes.md): Corta una release de OpenSEO: sube la versión, redacta notas de versión para el usuario desde los commits del último tag, pasa una revisión con verificación por subagentes y abre un PR `release: vX.X.X`.
- [Simple Issue Description](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/simple-issue-description.md): Convierte un reporte de bug tosco, una petición de feature, una nota de soporte o un PR en un issue corto y en lenguaje llano, centrado en el problema y el comportamiento deseado.

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