Configura el servidor de MCP de Mainframe Assessment Tool y las habilidades del agente

En esta página, se describe cómo configurar el servidor de MCP de la herramienta de evaluación de mainframe, interactuar con él y, además, instalar la habilidad del agente de mat-backend-query. Con el servidor de MCP y la habilidad de mat-backend-query, puedes explorar dominios empresariales, buscar recursos y recuperar métricas de complejidad y dependencia de tus evaluaciones de computadoras centrales con instrucciones en lenguaje natural. Para interactuar con el servidor de MCP, conéctate a través de agentes de IA o clientes del Protocolo de contexto del modelo (MCP), como Antigravity.

Con el servidor de MCP de Mainframe Assessment Tool, puedes hacer lo siguiente:

  • Enumera y visualiza las evaluaciones existentes.
  • Explora los dominios empresariales descubiertos en tus evaluaciones.
  • Buscar y filtrar activos según diferentes criterios
  • Recuperar las especificaciones de los recursos, incluidas las métricas de dependencias y complejidad
  • Consulta árboles de llamadas, el uso de DB2 y de tablas de bases de datos, y las métricas de E/S de conjuntos de datos desde vistas materializadas de PostgreSQL con la habilidad de mat-backend-query.

Para obtener más información sobre el MCP, consulta ¿Qué es el Protocolo de contexto del modelo (MCP)?.

Antes de comenzar

Antes de habilitar el servidor de MCP y conectarte a él, completa las siguientes tareas:

  • Crea una evaluación. Puedes habilitar el servidor de MCP y, luego, instalar la habilidad mat-backend-query en cualquier momento, pero para consultar los datos de evaluación, debes haber completado al menos una evaluación en la herramienta Mainframe Assessment Tool. Para obtener más información, consulta Crea una evaluación.
  • Otorga los permisos necesarios. Los permisos que necesitas dependen de tu entorno de implementación de Mainframe Assessment Tool:
    • En una instancia de VM de Compute Engine, necesitas permiso para establecer metadatos personalizados en la instancia. Para obtener detalles sobre los roles necesarios, consulta Configura y quita metadatos personalizados.
    • En un clúster de GKE, necesitas permiso para actualizar las implementaciones en el clúster y debes configurar la herramienta de línea de comandos de kubectl para conectarte al clúster. Si deseas obtener más información, consulta Configura el acceso al clúster para kubectl.
  • Configura Google Cloud CLI. Instala y configura la versión más reciente de Google Cloud CLI. Para obtener más información, consulta Instala Google Cloud CLI.

Habilita el servidor de MCP

El servidor de MCP está inhabilitado de forma predeterminada. Para habilitar el servidor de MCP, sigue las instrucciones de tu entorno de implementación.

En una instancia de Compute Engine

Para habilitar el servidor de MCP en tu instancia de Compute Engine de Mainframe Assessment Tool, agrega la clave de metadatos MAT_ENABLE_MCP y establece su valor en true ejecutando el siguiente comando gcloud:

    gcloud compute instances add-metadata INSTANCE_NAME \
    --metadata=MAT_ENABLE_MCP=true \
    --zone=ZONE

Reemplaza lo siguiente:

  • INSTANCE_NAME por el nombre de tu instancia de VM.
  • ZONE: Es la zona en la que se encuentra la instancia de VM.

Si configuras la clave de metadatos en una VM en ejecución, debes reiniciarla para que se apliquen los cambios.

En un clúster de GKE

Para habilitar el servidor de MCP en una implementación de GKE, configura la variable de entorno MAT_ENABLE_MCP en el contenedor mcp-server como true:

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=mcp-server \
MAT_ENABLE_MCP=true --namespace=VERSION

Reemplaza VERSION por la versión de la Mainframe Assessment Tool implementada en el clúster. Esta versión también es el espacio de nombres de la implementación (por ejemplo, mainframe-assessment-2-8-0).

Cuando actualizas la variable de entorno, se reinicia el Pod de Mainframe Assessment Tool con el servidor de MCP habilitado. Como Mainframe Assessment Tool se ejecuta como un solo Pod, no estará disponible durante un breve período mientras se inicia el Pod nuevo. Para inhabilitar el servidor de MCP, establece la variable de entorno MAT_ENABLE_MCP en false.

Conéctate al servidor de MCP

Puedes conectarte al servidor de MCP con agentes de IA estándar que admitan conexiones de MCP a través de HTTP transmisible.

Para abrir estas instrucciones de configuración directamente desde Mainframe Assessment Tool, sigue estos pasos:

  1. En la Mainframe Assessment Tool, ve a la página Assessments.
  2. En la barra de herramientas, haz clic en Usar con Antigravity y, luego, selecciona Configurar MCP.

El servidor de MCP se encuentra en la ruta /mcp/ en el mismo puerto que se usa para acceder a la IU de Mainframe Assessment Tool. Para obtener más información, consulta Accede a la VM de Mainframe Assessment Tool desde tu computadora o Accede a Mainframe Assessment Tool implementada en GKE desde tu computadora.

Ejemplos de configuración

En las siguientes secciones, se proporcionan ejemplos de cómo configurar diferentes agentes de IA para que se conecten al servidor de MCP.

Reemplaza LOCAL_PORT por el puerto local que se usa para acceder a la IU de Mainframe Assessment Tool.

Antigravity

Para usar Antigravity, configura el servidor de MCP en el archivo mcp_config.json de la siguiente manera:

{
  "mcpServers": {
    "mainframe-assessment-tool": {
      "serverUrl": "http://localhost:LOCAL_PORT/mcp/"
    }
  }
}

Para obtener más información, consulta Protocolo de contexto del modelo (MCP).

Instala y usa la habilidad del agente de la herramienta Mainframe Assessment Tool

Mainframe Assessment Tool proporciona la habilidad para agentes mat-backend-query para Antigravity, que te permite analizar árboles de llamadas de programas, dependencias entre módulos, patrones de acceso a tablas de bases de datos y uso de E/S de conjuntos de datos en tu evaluación con instrucciones de lenguaje natural en lugar de escribir consultas en SQL. Para consultar datos con esta habilidad, primero debes crear una evaluación en Mainframe Assessment Tool.

Descarga y extrae la habilidad

Para descargar y extraer la habilidad del agente mat-backend-query, sigue estos pasos:

  1. En Mainframe Assessment Tool, ve a la página Evaluaciones.
  2. En la barra de herramientas, haz clic en Use with Antigravity y, luego, selecciona Download Skill. Tu navegador descargará un archivo ZIP llamado skill.zip.

  3. En tu computadora, abre una terminal y ve al directorio de tu proyecto local de Antigravity. Si el directorio .agents/skills no existe, créalo y, luego, extrae skill.zip:

    cd PROJECT_ROOT
mkdir -p .agents/skills
unzip PATH_TO_ZIP/skill.zip -d .agents/

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ROOT: Es la ruta de acceso al directorio del proyecto local en tu computadora donde ejecutas Antigravity.
    • PATH_TO_ZIP: Es la ruta de acceso al directorio en el que descargaste el archivo skill.zip.

  4. Confirma que los archivos extraídos en PROJECT_ROOT coincidan con la siguiente estructura de directorio:

    PROJECT_ROOT/
└── .agents/
    └── skills/
        ├── README.md
        └── mat-backend-query/
            ├── SKILL.md
            └── references/
                └── schemas.md

Verifica la habilidad en Antigravity

Para verificar que Antigravity detecte el servidor de MCP y la habilidad de mat-backend-query, sigue estos pasos:

  1. Inicia Antigravity desde el directorio PROJECT_ROOT para que descubra el directorio .agents/skills/.
  2. En el chat de Antigravity, ejecuta el comando /mcp para verificar que el servidor de MCP mainframe-assessment-tool esté conectado y exponga la herramienta db_query_tool.
  3. Ejecuta el comando /skills para confirmar que se cargó la skill de mat-backend-query.

  4. Si ya completaste una evaluación en Mainframe Assessment Tool, prueba la habilidad ingresando la siguiente instrucción:

    Using the mat-backend-query skill, query 5 rows from mat_views.called_dependency for assessment 'ASSESSMENT_ID'.

    Reemplaza ASSESSMENT_ID por el ID de tu evaluación.

Herramientas del servidor de MCP

El servidor de MCP de la Mainframe Assessment Tool proporciona herramientas que permiten a los agentes de IA recuperar datos de tus evaluaciones.

ListAssessments

Enumera todas las evaluaciones en la instancia de Mainframe Assessment Tool. Cada evaluación incluye su nombre, ID, descripción y marcas de tiempo.

ListDomains

Enumera los dominios de un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool determinado. Cada dominio incluye su nombre, descripción y ID.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.

ListAssets

Enumera los recursos de un ID de evaluación determinado de Mainframe Assessment Tool. Cada recurso incluye su ID, nombre, ruta de acceso, tipo y los IDs de dominio asignados.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.

FetchDomain

Recupera los detalles del dominio para un ID de dominio y un ID de evaluación de la herramienta de evaluación de Mainframe determinados. Los detalles del dominio incluyen el ID, el nombre, la descripción y el resumen.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
DomainId cadena Sí Es el ID del dominio de Mainframe Assessment Tool.

FetchAsset

Recupera el resumen de las especificaciones de un recurso para un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool determinado. La especificación del recurso incluye su ID, nombre, uso, descripción, gráfico de ETL y mapas del BMS.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
AssetId cadena Sí Es el ID del recurso de Mainframe Assessment Tool.
DetailedSpec booleano No (predeterminado: false) Si se establece como verdadero, la respuesta también incluye especificaciones del método con sus casos de prueba.

FetchAssetsCyclomaticComplexity

Recupera las puntuaciones de complejidad ciclomática de una lista de recursos para un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool determinado.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
AssetIds string[] Sí Lista de IDs de activos de Mainframe Assessment Tool.

SearchContent

Realiza búsquedas en el código fuente, las especificaciones generadas por IA y las reglas de negocio dentro de una evaluación específica de mainframe. Admite modos de búsqueda basados en palabras clave (bm25), semánticos (embedding) e híbridos (hybrid), lo que permite a los usuarios ubicar recursos y documentación relevantes.

La herramienta puede filtrar los resultados por tipo de documento (source, spec o bre), limitar la cantidad de coincidencias mostradas y, de manera opcional, recuperar el contenido completo de los documentos que coinciden.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
Query cadena Sí Es la búsqueda.
DocTypes string[] No Filtrar los resultados por tipo de documento Los valores admitidos son source, spec o bre.
Limit integer No Limita la cantidad de coincidencias devueltas.
IncludeContent booleano No Si se establece como verdadero, la respuesta también incluye el contenido completo de los documentos coincidentes. El valor predeterminado es false.
SearchMode cadena No Es el modo de búsqueda que se usará. Los valores admitidos son bm25 (basado en palabras clave), embedding (semántico) o hybrid. El valor predeterminado es hybrid.

ExploreData

Ejecuta un agente de IA interactivo (Explorador de datos) que actúa como analista de datos para tu evaluación. El agente puede consultar la base de datos estructurada subyacente de una evaluación específica para responder preguntas complejas.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
Query cadena Sí La pregunta o consulta para la exploración de datos.

ListBusinessRulesExtractionJobs

Enumera los trabajos de reglas empresariales para un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool determinado. La lista que se muestra incluye el ID, el nombre, el estado, el mensaje de enfoque y mucho más de cada trabajo.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.

ListBusinessRules

Enumera las reglas empresariales extraídas por un ID de trabajo de extracción de reglas empresariales específico y un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool. Para controlar una gran cantidad de reglas, esta acción admite la paginación.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
JobId cadena Sí Es el ID del trabajo de extracción de reglas de negocios.
PageSize cadena No Es el tamaño de la página que se recuperará. El valor máximo admitido es 25.
PageToken cadena No Es el token de la página que se recuperará. Este valor se devolvió en una llamada anterior a esta acción.
OrderList objeto No Es el orden en el que se mostrarán los resultados. Consulta las descripciones de cada campo.
OrderList.OrderBy cadena No Es el nombre del campo según el cual se ordenarán los resultados. Ejemplos: business_rule_id, business_rule_name, status.
OrderList.Order cadena No Es la dirección del pedido. Los valores admitidos son ASCENDING y DESCENDING.
Filter objeto No Filtrar los resultados que se muestran Consulta las descripciones de cada campo.
Filter.Status cadena No Es el estado de las reglas de negocio por el que se filtrará. Los valores admitidos son PENDING, VALIDATED y OBSOLETE.
Filter.Tags string[] No Es la lista de etiquetas asociadas con las reglas de negocio.
Filter.AssetIDs string[] No Es la lista de IDs de activos de Mainframe Assessment Tool asociados con las reglas empresariales.

FetchJobSpec

Recupera la especificación del trabajo de extracción de reglas de negocio (BRE) para un ID de evaluación de Mainframe Assessment Tool.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
AssessmentId cadena Sí Es el ID de la evaluación de Mainframe Assessment Tool.
JobId cadena Sí Es el ID del trabajo de extracción de reglas de negocio (BRE).

db_query_tool

Ejecuta consultas SELECT directas de PostgreSQL de solo lectura en el esquema de Mainframe Assessment Tool mat_views y devuelve hasta 10,000 filas como un array JSON.

Usa la habilidad mat-backend-query con esta herramienta para que el agente siga las reglas requeridas:

  • Cada consulta debe filtrar por un ID de evaluación específico (WHERE assessment_id = 'ASSESSMENT_ID').
  • Solo se permiten las instrucciones SELECT en las vistas del esquema mat_views.
  • Las consultas deben incluir una cláusula LIMIT explícita.

Argumentos

En la siguiente tabla, se describen los argumentos de esta herramienta:

Nombre Tipo Obligatorio Descripción
query cadena Sí Es la consulta SELECT de PostgreSQL de solo lectura que se ejecutará en el esquema mat_views (se devuelven un máximo de 10,000 filas).

Vistas materializadas disponibles

En la siguiente tabla, se describen las vistas materializadas de PostgreSQL en el esquema mat_views que puedes consultar con db_query_tool:

Ver Descripción Columnas de clave
mat_views.called_dependency Árboles de llamadas de programas y dependencias entre módulos en aplicaciones de mainframe, utilidades del sistema y programas externos no resueltos. assessment_id, calling_module, calling_module_type, called_module, called_module_type, call_count
mat_views.databases Métricas de uso de la base de datos y operaciones de acceso a tablas que realizan los programas de mainframe, incluidas las tablas de DB2 y las tablas sin analizar. assessment_id, database_name, table_name, program_name, access_type, sql_statements_count, is_db2
mat_views.datasets Uso de E/S de archivos de nombre de conjunto de datos (DSN) de mainframe y asignaciones de trabajos a pasos de JCL, incluidos los conjuntos de datos compartidos que vinculan varios trabajos assessment_id, dataset_name, job_name, step_name, dd_name, program_name, io_operation y is_shared_bridge

Ejemplos de uso

Los siguientes son ejemplos de instrucciones de lenguaje natural que un agente de IA puede responder con las herramientas del servidor de MCP y la habilidad de mat-backend-query para recuperar y procesar datos de evaluación:

  • Situación: Encuentra programas complejos en una evaluación.
    • Instrucción del usuario: "Enumera los 10 programas de COBOL más complejos en la evaluación llamada AssessmentName".
  • Situación: Busca y filtra los recursos que pertenecen a un dominio empresarial.
    • Instrucción del usuario: "Enumera todos los trabajos de JCL relacionados con el dominio DomainName en la evaluación denominada AssessmentName".
  • Situación: Obtén dependencias de recursos de una evaluación.
    • Instrucción del usuario: "¿Cuáles son las dependencias del trabajo de JCL JCLJobName en la evaluación llamada AssessmentName?"
  • Situación: Encuentra las reglas empresariales extraídas de un trabajo específico.
    • Instrucción del usuario: "Enumera todas las reglas empresariales extraídas por BusinessRuleJobName en la evaluación llamada AssessmentName."
  • Situación: Explora los datos de evaluación con lenguaje natural.
    • Instrucción del usuario: "Explica cómo funciona el flujo de procesamiento de datos para el sistema de facturación en la evaluación llamada AssessmentName".
  • Situación: Consulta los árboles de llamadas de programas con la habilidad de mat-backend-query.
    • Instrucción del usuario: "Con la habilidad mat-backend-query, busca los 10 módulos a los que se llama con más frecuencia y sus tipos de llamadores para la evaluación 'ASSESSMENT_ID'."
  • Situación: Analiza el acceso a las tablas de la base de datos y el uso del conjunto de datos con la habilidad mat-backend-query.
    • Instrucción del usuario: "Con la habilidad mat-backend-query, enumera todas las tablas de DB2 a las que se accedió con operaciones de escritura o actualización en la evaluación 'ASSESSMENT_ID'".