Capytail: routing local de skills para agentes de IA
Capytail es una herramienta local para registrar skills, seleccionar capacidades relevantes y cargar solo el contexto que un agente necesita.
· ai-agents mcp skills routing developer-tools
Últimamente estuve desarrollando Capytail, una herramienta para guardar y rutear skills de forma local antes de cargar contexto en un agente.
El problema que intenta resolver es bastante concreto: cuando empezás a usar muchos agentes, skills, prompts y herramientas, el contexto se vuelve caro y ruidoso muy rápido.
No siempre querés cargar todo.
Querés que el agente pueda mirar una lista compacta de capacidades, elegir cuáles aplican para la tarea actual y recién ahí cargar el contenido completo de la skill que necesita.
Eso es Capytail.
Qué hace
Capytail funciona como un router local de capacidades.
Permite:
- registrar skills locales;
- guardar metadata de routing;
- listar capacidades disponibles;
- seleccionar skills relevantes para una request;
- cargar el contenido completo solo de la skill elegida;
- exponer ese flujo vía MCP para que lo use un agente.
El flujo normal sería algo así:
capytail_route({ request })
→ capytail_get_capability({ id })Primero el agente pregunta qué capability aplica. Después carga solo esa skill.
Qué no es
Capytail no intenta ser un orquestador de agentes.
Tampoco es:
- una base vectorial;
- memoria persistente;
- un proxy MCP;
- un instalador remoto de skills;
- una herramienta para ejecutar skills.
La idea es más chica y más útil: decidir qué skill cargar antes de llenar el contexto con todo.
Por qué lo estoy haciendo
A medida que los agentes se vuelven más capaces, el cuello de botella deja de ser solamente “qué pueden hacer”.
También importa:
- qué herramientas conocen;
- cómo encuentran la capacidad correcta;
- cuánto contexto cargan;
- qué tan determinístico es el routing;
- cómo evitamos meter ruido innecesario en cada tarea.
Capytail apunta a esa capa.
Menos magia. Menos contexto cargado “por las dudas”. Más routing explícito.
Estado actual
Está en una etapa experimental 0.1.x.
Hoy incluye CLI para ingestar skills locales y un servidor MCP read-only con herramientas para listar, rutear y obtener capabilities.