Agentes de IA y MCP

¿Estás construyendo un agente de IA que realice cálculos astrológicos reales en lugar de alucinaciones? AstroWay se conecta a Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral mediante MCP, archivos llms.txt o llamadas HTTP directas. Tres formas de integrarlo: elige según el tipo de agente:

• llms.txt — archivos de descubrimiento para agentes que leen documentación (Cursor IDE, Windsurf, Claude en el navegador, pipelines RAG personalizados en LangChain/LlamaIndex).
• Servidor MCP — zero-code para Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (CLI de llm) y cualquier cliente compatible con MCP (incluyendo GPT con MCP a través de OpenAI Realtime API).
• API HTTP — llamada directa desde tu propio agente o framework (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt — descubrimiento para agentes de IA

El sitio expone dos archivos legibles por máquina en formato llms.txt:

• /llms.txt — índice de todas las páginas de documentación agrupadas por secciones (Referencia de API, Casos de uso, Ejemplos, Productos). Es pequeño y cabe en cualquier context window.
• /llms-full.txt — todo el contenido de la documentación en un solo archivo de texto plano. Ideal para indexación offline en una base de datos vectorial o para inyectar todo el contenido en el prompt.

¿Cuándo usarlos?

Escenario	Archivo
Cursor/Windsurf: “lee la documentación de AstroWay y ayúdame con la integración”	/llms.txt (el agente cargará automáticamente las secciones necesarias)
Pipeline RAG personalizado / base de datos vectorial para un bot de FAQ	/llms-full.txt (una sola petición: todo el corpus)
Claude/ChatGPT en el navegador: “aquí está nuestra API, construye un cliente”	Pegar /llms-full.txt en el prompt
Agente en producción con ejecución de llamadas	Servidor MCP o API HTTP (ver abajo)

Ejemplo: integrar en tu agente

const docs = await fetch('https://api.astroway.info/llms-full.txt').then(r => r.text());

const systemPrompt = `Eres un asistente de integración para la API de AstroWay.
Documentación:
${docs}

Cuando el usuario pregunte cómo hacer X, devuelve un fragmento de código funcional usando su clave de API.`;

Nota

Los archivos se regeneran automáticamente con cada lanzamiento del sitio. La frescura está garantizada: la versión de la API al final de /llms.txt coincide con el deploy actual en producción.

Servidor MCP (recomendado para Claude Desktop)

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto para conectar herramientas a modelos de IA. El servidor MCP de AstroWay proporciona 25 herramientas para cálculos e interpretaciones astrológicas.

Configuración para Claude Desktop

Añade esto a claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "astroway": {
      "command": "npx",
      "args": ["@astroway/mcp"],
      "env": {
        "ASTROWAY_API_KEY": "aw_live_tu_clave_aqui"
      }
    }
  }
}

Tras reiniciar Claude Desktop, verás 25 herramientas astrológicas disponibles.

¿Qué puede hacer el servidor MCP?

Herramienta	Función
natal_chart	Cálculo de carta natal
synastry	Sinastría entre dos personas
daily_horoscope	Horóscopo diario
interpret_natal	Interpretación de carta natal con IA
human_design	Carta completa de Diseño Humano
transits	Tránsitos actuales

Hay un total de 25 herramientas que cubren cálculos básicos e interpretaciones con IA.

Ejemplo de diálogo con Claude

Usuario: Construye la carta natal de una persona nacida el 14 de julio de 1990 a las 14:30 en Kiev. ¿Qué significa el Sol en Cáncer en la casa 10?

Claude: Usa natal_chart para calcularla y luego interpret_placement para interpretar. Devuelve las posiciones planetarias con datos reales y una interpretación significativa.

API HTTP

Para agentes de IA sin soporte para MCP, usa la API HTTP directamente.

Para generar contenido

TypeScript

// El agente de IA invoca /interpret/natal para la interpretación
const r = await fetch('https://api.astroway.info/v1/interpret/natal', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'X-Api-Key': process.env.ASTROWAY_API_KEY!,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    date: '1990-07-14',
    time: '14:30:00',
    timezoneOffset: 3,
    latitude: 50.4501,
    longitude: 30.5234,
  }),
});

const result = await r.json();
// result.text — interpretación lista con IA
// result.disclaimer — aviso legal para mostrar

Python

import os, requests

r = requests.post(
    'https://api.astroway.info/v1/interpret/natal',
    headers={'X-Api-Key': os.environ['ASTROWAY_API_KEY']},
    json={
        'date': '1990-07-14',
        'time': '14:30:00',
        'timezoneOffset': 3,
        'latitude': 50.4501,
        'longitude': 30.5234,
    },
)
result = r.json()
# result['text'] — interpretación lista con IA
# result['disclaimer'] — aviso legal para mostrar

cURL

curl -X POST https://api.astroway.info/v1/interpret/natal \
  -H "X-Api-Key: $ASTROWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "date": "1990-07-14",
    "time": "14:30:00",
    "timezoneOffset": 3,
    "latitude": 50.4501,
    "longitude": 30.5234
  }'

PHP

<?php
use GuzzleHttp\Client;

$aw = new Client(['base_uri' => 'https://api.astroway.info/v1/']);
$r = $aw->post('interpret/natal', [
    'headers' => ['X-Api-Key' => getenv('ASTROWAY_API_KEY')],
    'json' => [
        'date' => '1990-07-14',
        'time' => '14:30:00',
        'timezoneOffset' => 3,
        'latitude' => 50.4501,
        'longitude' => 30.5234,
    ],
]);

$result = json_decode($r->getBody(), true);
// $result['text']       — interpretación lista con IA
// $result['disclaimer'] — aviso legal para mostrar

Para cálculos + tu propio LLM

// 1. Obtén los datos crudos mediante /chart (más barato: 20 créditos)
const chart = await fetch('https://api.astroway.info/v1/chart', { ... });
const data = await chart.json();

// 2. Pásalos a tu LLM
const prompt = `Interpreta esta carta natal: ${JSON.stringify(data.planets)}`;
const llmResponse = await myLLM.generate(prompt);

Consejo

Si solo necesitas la interpretación, usa /interpret/* (50 créditos, texto listo). Si quieres controlar el prompt, usa /chart (20 créditos) y pasa los datos a tu propio LLM.

Escenarios

Asistente astrológico personal

Servidor MCP + Claude/ChatGPT. El usuario pregunta, el agente calcula e interpreta. Presupuesto: plan Free para uso personal.

Bot de contenido para redes sociales

Generación diaria de horóscopos para los 12 signos mediante /horoscope/daily. 12 peticiones al día = 240 créditos. El plan Free tiene un margen más que suficiente.

Plataforma de coaching con IA

/interpret/natal + /interpret/transits para cada cliente. 100 clientes/día = 10 000 créditos/día. Plan Pro.

Empezar rápido → Primera petición en 5 minutos

API de Horóscopos Interpretaciones y horóscopos con IA

Planes Desde *Free* hasta *Enterprise*