Cinco preguntas reales, inéditas, al estilo del examen CCA-F para Diseño de Herramientas e Integración MCP (18% del examen). Intenta responder cada una tú mismo antes de revelar la explicación — así es como realmente encuentras los vacíos en tu comprensión.
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Pregunta 1
Al disenar la descripcion de la herramienta MCP process_refund que usa el agente de soporte, cual de las siguientes informaciones es MAS importante incluir?
- A. Cuando debe usarse la herramienta, cuando NO debe usarse, semantica de los parametros y limites de la politica de reembolsos
- B. La consulta SQL interna exacta que ejecuta la herramienta contra la base de datos de pedidos
- C. Una frase corta como 'reembolsa pedidos' para mantener la descripcion compacta y reducir tokens
- D. El numero de version y las notas de release del microservicio backend de reembolsos
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Respuesta correcta: A
La guia de uso de herramientas de Anthropic es explicita: las descripciones deben cubrir que hace la herramienta, cuando usarla y cuando no, el significado de los parametros y advertencias importantes (como limites de politica). En esto se basa el modelo para seleccionar la herramienta correcta.
- La consulta SQL interna exacta es incorrecto. Los detalles de implementacion son ruido para el modelo.
- Una frase corta como 'reembolsa pedidos' es incorrecto. Las descripciones minimas son el antipatron canonico; Anthropic recomienda 3-4+ oraciones.
- Numero de version y notas de release es incorrecto. Los metadatos de release no ayudan al modelo a decidir cuando es apropiada la herramienta.
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Pregunta 2
El servidor MCP detras de process_refund actualmente devuelve un unico bloque de texto 'Operation failed' para cada error (timeout, order_id invalido, reembolso por encima del limite). Las evaluaciones muestran que el agente se rinde o reintenta a ciegas. Que mejora ayuda MEJOR al agente a recuperarse correctamente?
- A. Devolver isError: true con contenido estructurado que incluya errorCategory (transient | validation | business | permission), un boolean isRetryable y una descripcion legible
- B. Lanzar un error de protocolo JSON-RPC -32000 para que el cliente MCP muestre la excepcion al usuario
- C. Devolver isError: false pero incluir el texto del error en un system prompt que el agente lea en el siguiente turno
- D. Devolver siempre el mismo mensaje generico pero registrar la causa real en el servidor para que el ingeniero de guardia la analice
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Respuesta correcta: A
El isError: true de MCP es la senal a nivel de protocolo de que la ejecucion de la herramienta fallo y debe devolverse al modelo para que razone sobre la recuperacion. Combinarlo con errorCategory, isRetryable y una descripcion permite al agente decidir: reintentar en transient, corregir argumentos en validation, escalar en business, pedir credenciales en permission.
- Error de protocolo JSON-RPC -32000 es incorrecto. Los errores de protocolo son para herramientas desconocidas o fallos de servidor - no para fallos normales de ejecucion.
- isError: false con system prompt es incorrecto. El agente no puede mutar el system prompt en medio de la conversacion, y isError: false haria la falla indistinguible del exito.
- Devolver siempre un mensaje generico es incorrecto. Ese es exactamente el comportamiento roto descrito - los mensajes uniformes impiden que el agente elija la estrategia correcta de recuperacion.
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Pregunta 3
Cual de los siguientes escenarios de error MCP debe modelarse con isRetryable: true?
- A. El gateway de pagos upstream devolvio un timeout 503 despues de 2 segundos
- B. El formato del order_id es invalido (se esperaba prefijo 'ORD-', se recibio 'X-12345')
- C. El monto del reembolso supera el limite vitalicio de la politica del cliente
- D. La clave de API del agente carece del scope 'refunds:write'
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Respuesta correcta: A
Los errores transitorios - timeouts de gateway, 5xx, indisponibilidad breve - son la categoria canonica retryable. El agente (o un wrapper) puede aplicar backoff y reintentar sin cambiar entradas ni preguntar al usuario.
- Formato de order_id invalido es incorrecto. Los errores de validacion no son retryable porque la misma entrada fallara de nuevo.
- Reembolso supera el limite de politica es incorrecto. Las violaciones de negocio/politica no son retryable; el agente debe escalar.
- Scope de API ausente es incorrecto. Los errores de permisos no son retryable desde la perspectiva del agente.
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Pregunta 4
Un agente de productividad de desarrollador tiene acceso a Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob y 12 herramientas proporcionadas por MCP. El equipo necesita encontrar todos los archivos que importan el modulo en desuso 'legacy_auth' en un monorepo de 50 mil archivos. Cual es la herramienta nativa correcta como primera eleccion?
- A. Grep con el patron 'from legacy_auth' o 'import legacy_auth' en todo el repo
- B. Glob con el patron '**/legacy_auth*' para encontrar archivos por nombre
- C. Leer cada archivo del repo y revisar los imports manualmente en contexto
- D. Bash con 'find . -name "*.py" | xargs cat | grep legacy_auth'
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Respuesta correcta: A
Grep es la herramienta nativa de busqueda de contenido (basada en ripgrep) y es la correcta para localizar patrones de texto como imports en muchos archivos. Devuelve rutas coincidentes de forma eficiente sin cargar el contenido de los archivos en el contexto.
- Glob con '/legacy_auth*'** es incorrecto. Glob coincide con rutas de archivo, no con contenido.
- Leer cada archivo es incorrecto. Leer 50 mil archivos saturaria la ventana de contexto.
- Bash find | xargs cat | grep es incorrecto. La guia de Claude Code es explicita en que las herramientas nativas deben preferirse sobre el shell.
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Pregunta 5
Un agente coordinador de investigacion expone actualmente 18 herramientas a un unico subagente de investigacion: busqueda web, busqueda academica, dos herramientas de consulta a base de datos, parsing de PDF, OCR, formateador de citas y 11 herramientas de lookup internas. Las evaluaciones muestran que el subagente elige la herramienta equivocada ~30% de las veces. Segun la guia de Anthropic y la comunidad MCP, cual es la primera correccion recomendada?
- A. Dividir el trabajo en subagentes especializados, cada uno con alcance a las 4-5 herramientas necesarias para su rol
- B. Cambiar a tool_choice 'any' para que el modelo siempre se vea forzado a elegir algo
- C. Agregar mas herramientas para que el agente tenga mas opciones para triangular la respuesta correcta
- D. Deshabilitar todas menos una herramienta por turno y dejar que el usuario seleccione cual esta activa
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Respuesta correcta: A
Anthropic y la comunidad MCP muestran que la fiabilidad de seleccion se degrada bruscamente conforme crece la superficie de herramientas; los agentes funcionan mejor cuando se les acota al pequeno conjunto (tipicamente 4-5) de herramientas necesarias para su especializacion. El patron orquestador-subagente es la correccion canonica.
- tool_choice 'any' es incorrecto. 'any' fuerza una llamada pero NO mejora cual herramienta se elige entre 18.
- Agregar mas herramientas es incorrecto. Agregar empeora el problema.
- Usuario selecciona por turno es incorrecto. Esto anula el proposito de un agente autonomo.
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