Conectaste Cabgo a ChatGPT, Claude o Cursor a través de su servidor MCP. La primera vez que el operador pregunta «crea mi app de delivery», el agente devuelve un error porque intentó llamar a una herramienta de descubrimiento antes de la de creación. La segunda vez, tras crear dos apps, no pasa el tenantId en la siguiente acción y el servidor responde con tenant_mismatch. La tercera, recibe la tarjeta de confirmación de Tier-4 y la trata como un error reintentable. Todos esos tropiezos tienen una causa común: el agente está aprendiendo las convenciones del catálogo por ensayo y error.
Publicamos un skill público que resuelve esto. Es un archivo SKILL.md bajo licencia MIT en github.com/CabgoApp/cabgo-mcp-operator-skill que cualquier agente puede cargar para operar el servidor MCP de Cabgo correctamente desde la primera llamada.
Las cinco convenciones que enseña el skill
El skill carga estas convenciones como contexto del agente cuando detecta que la tarea es de Cabgo:
- El bearer se vincula a un usuario, no a un tenant: un operador rutinariamente posee múltiples apps (taxi y delivery, por ejemplo) y el mismo token cubre todas
- Siempre hay un tenant por defecto persistente cuando el operador tiene al menos uno: el primer cabgo_create_my_app se promueve solo, cabgo_set_default_tenant permite cambiarlo después
- tenantId es un argumento opcional en cada herramienta de dashboard: acepta tanto el UUID como el slug (pidelo-express, taxi-express), y el servidor lo promueve al header X-Cabgo-Tenant
- El operador recién conectado sin apps es un estado válido del flujo: las únicas herramientas llamables son las públicas más cabgo_create_my_app y cabgo_list_my_tenants
- Las herramientas destructivas usan confirmación en dos pasos con HMAC y TTL de cinco minutos: la tarjeta de Tier-4 no es un error, es el confirmatorio antes de ejecutar
Antes y después del skill
Sin el skill, un agente conectado al MCP de Cabgo aprende los patrones por ensayo y error. Pierde tokens en llamadas de descubrimiento previas, recibe errores de tenant_mismatch que tiene que interpretar, reintenta en bucle ante tarjetas de confirmación y a veces sugiere generar enlaces de Stripe dentro del chat — lo que violaría las políticas de comercio de OpenAI y Anthropic. Con el skill cargado, esos mismos errores desaparecen porque el agente sabe de antemano qué herramienta corresponde a cada intención del operador y qué patrón seguir para las operaciones destructivas o multi-tenant.
Cómo instalarlo en tu agente
El skill se distribuye como un único archivo de markdown. Tres rutas de instalación según el cliente del agente:
- Claude Code global: descarga el SKILL.md a ~/.claude/skills/cabgo-mcp-operator/ y se activa automáticamente en cualquier proyecto cuando el agente detecta una tarea de Cabgo
- Claude Code por proyecto: el mismo archivo dentro de .claude/skills/cabgo-mcp-operator/ del repositorio limita el alcance a ese proyecto
- Claude Desktop: deja el archivo bajo ~/Library/Application Support/Claude/skills/ en macOS o la ruta equivalente en otros sistemas
- ChatGPT y Cursor: pega el contenido del SKILL.md en el campo de instrucciones personalizadas del cliente — sigue funcionando como referencia aunque sin auto-trigger
Qué sigue
El catálogo del MCP de Cabgo crece a medida que se añaden herramientas (auto-resolución de tenant por defecto persistente, atribución de origen de creación, locale-update por chat). El skill se mantiene como un archivo único bajo control de versiones para que cualquier integrador pueda forquearlo, agregar convenciones específicas de su operación y compartir mejoras con la comunidad. Para integradores que construyen sobre la API REST de Cabgo, el skill complementa la documentación interactiva en cabgo.app/api-docs porque cubre el comportamiento del agente, no solo el contrato del servidor.
El repositorio está abierto en github.com/CabgoApp/cabgo-mcp-operator-skill. Los problemas y los pull requests llegan al mismo lugar.
