Dale a tu agente de código con IA el contexto de diseño de tu juego (MCP)

El problema: el agente programa rápido, pero no conoce tu juego

Cuando le pides un prototipo a un agente de código, solo conoce lo que pegas en la conversación. Pero la intención del juego, las referencias, las ideas descartadas y la decisión que tomaste tras la lluvia de ideas viven en otro sitio. El resultado: copias el mismo contexto en cada sesión, o el agente se inventa una mecánica que no encaja con tu juego. Impstash guarda ese contexto en un solo lugar (tablero de referencias, ideas, dirección del proyecto, tareas), y su servidor MCP lo pone a disposición del agente.

1. Prepara el contexto en Impstash

El agente solo es tan bueno como lo que contiene el proyecto. Reúne tus referencias en el tablero, haz lluvia de ideas, marca como conservadas las que te quedas y rellena Ajustes → Dirección del proyecto: pitch, género, pilares, tono, público, restricciones y notas. Si la dirección está vacía, el servidor se lo indica al agente, que tendrá que deducir el juego a partir de las notas del tablero: es mejor escribirla. Desde una idea conservada, el botón de crear tarea usa su título y su texto como punto de partida.

2. Lo que el agente puede leer (todos los planes)

El servidor MCP expone herramientas de lectura. get_project_context es la primera que hay que llamar: devuelve la dirección del proyecto (pitch, género, pilares, tono, público, restricciones), las ideas conservadas, las notas del tablero, los nombres y URL de las imágenes de referencia, los enlaces (Steam, YouTube…) y las tareas abiertas. Las demás: list_projects, get_project_overview, list_ideas, list_tasks, list_my_tasks, get_task_context, get_feedback, get_activity, read_board y view_board_image, que permite al agente mirar una imagen del proyecto. La lectura está incluida en todos los planes, también en Descubrimiento.

3. Lo que el agente puede escribir (planes Creador y Estudio)

La escritura está reservada a los planes de pago. En tareas: create_task, update_task, claim_task (reservar la tarea antes de trabajar), release_task y submit_deliverable (enviar una nota y enlaces a commits o archivos para revisión humana). Con un token de escritura completa, el agente también puede usar add_idea, update_idea_status, vote_idea, add_board_note y add_board_link. En Descubrimiento, el agente lee pero no modifica nada. No puede pasar una tarea a «Hecho» salvo que lo permitas en los ajustes del proyecto: la envía a revisión.

4. Crea un token de acceso

En Impstash, abre Ajustes → Agentes y MCP. Ponle nombre al token (por ejemplo «Claude Code – PC de sobremesa»), elige su alcance (solo lectura, lectura + modificar tareas, o escritura completa) y el proyecto (este proyecto o todos tus proyectos). El token empieza por imp_ y solo se muestra una vez: cópialo enseguida. Puedes revocarlo desde la misma pantalla. Empieza con un token limitado a un proyecto y al alcance que el agente necesita de verdad.

5. Conecta Claude Code u otro cliente

El servidor MCP responde por HTTP en https://impstash.com/mcp y espera la cabecera Authorization: Bearer seguida de tu token. En Claude Code basta un comando. Para Cursor, Codex o cualquier cliente que acepte un servidor MCP HTTP remoto con cabeceras, añade el segundo bloque a la configuración MCP del cliente (consulta su documentación para saber dónde está el archivo). Después, comprueba la conexión pidiéndole al agente que llame a list_projects.

claude mcp add --transport http impstash https://impstash.com/mcp --header "Authorization: Bearer imp_YOUR_TOKEN"

{
  "mcpServers": {
    "impstash": {
      "type": "http",
      "url": "https://impstash.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer imp_YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

6. El flujo de trabajo recomendado

El propio servidor le da estas instrucciones al agente. Primero lee get_project_context y luego list_my_tasks para ver lo que tienes asignado. Reserva la tarea con claim_task, lee get_task_context (descripción, idea vinculada, versiones anteriores y comentarios de revisión), trabaja en tu repositorio con sus propias herramientas y envía submit_deliverable con una nota breve (qué ha cambiado, cómo probarlo) y enlaces. Tú aceptas o pides rehacerla; en ese caso, el agente lee get_feedback, vuelve a reservar la tarea y la corrige.

7. Mantener el control

El agente actúa en nombre del propietario del token, y sus acciones se atribuyen al agente en la actividad del proyecto. Un token puede limitarse a un proyecto, ser de solo lectura o revocarse en cualquier momento. El ajuste «Los agentes pueden crear y editar» del proyecto corta toda escritura. Las solicitudes están limitadas a 180 por minuto y cuenta. Impstash no ejecuta tu código ni modifica tu repositorio: lo hace el agente con sus propias herramientas, bajo tu supervisión.

Un prompt para adaptar a tu juego

Usa el MCP de Impstash. Llama a list_projects, luego a get_project_context para Dicebound y lee la dirección, las ideas conservadas y las restricciones. Después llama a list_my_tasks, toma la primera tarea, resérvala con claim_task y lee get_task_context. En este repositorio, implementa solo lo que pide la tarea, respetando los pilares y las restricciones del proyecto. Si el contexto contradice la tarea o falta información, detente y pregúntame. Al terminar, llama a submit_deliverable con una nota (qué ha cambiado, cómo probarlo) y el enlace del commit. No pases tú mismo la tarea a «Hecho». Si se rechaza la escritura, dímelo en lugar de saltártelo.

Reemplace las referencias y las restricciones por las suyas. Las respuestas de la IA son propuestas para examinar; la elección sigue siendo suya.

Referencias y comunidades para seguir

• Model Context Protocol — El protocolo abierto que usan los agentes para conectarse con herramientas y datos externos.