Permite que los agentes de IA realicen razonamiento determinista mediante la simulación de escenarios, el análisis de decisiones multicriterio y cálculos financieros de alta precisión.
También conocido como inity13/agentstack-mcp
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- Última versión
- 1.0.1
- Último commit
- 20 oct 2026
- Licencia
- MIT
¿Qué es AgentStack MCP?
AgentStack es un MCP server. Permite que los agentes de IA realicen razonamiento determinista mediante la simulación de escenarios, el análisis de decisiones multicriterio y cálculos financieros de alta precisión. Expone 6 herramientas, como plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de AgentStack
AgentStack MCP proporciona un stack de razonamiento unificado para que los agentes de IA realicen simulaciones deterministas, análisis de decisiones multicriterio y matemáticas financieras de alta precisión. Agrupa tres motores especializados —ScenarioSim, DecisionMatrix y PrecisionCalc— en un único endpoint. Esto permite que los agentes ejecuten pipelines de razonamiento complejos, como proyectar escenarios de negocio y calcular inmediatamente su valor actual neto o su tasa interna de retorno, sin la latencia de múltiples conexiones separadas.
Los desarrolladores pueden usar este MCP server localmente vía stdio usando npx o conectarse a una versión alojada vía HTTP. El servicio alojado ofrece un nivel gratuito limitado a 20 llamadas por día por IP, mientras que los planes de pago proporcionan cuotas diarias más altas mediante una API key. El sistema utiliza decimal.js para mantener una precisión de 40 dígitos, asegurando que los resultados matemáticos sean idénticos para entradas iguales. Los usuarios también pueden cargar perfiles específicos como finance, decision o simulation para limitar el conjunto de herramientas disponibles y reducir el ruido.
Qué puedes hacer con él
- 1Clasificar opciones estratégicasUn agente puede comparar diferentes opciones de negocio simulando sus resultados y clasificándolas según criterios ponderados.
- 2Realizar pruebas de estrésUn agente puede probar qué tan sensible es una decisión variando un supuesto específico en todas las opciones disponibles.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar AgentStack MCP
Formatos verificados el 10 nov 2026Instalar AgentStack MCP en Claude Code
$ claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcpInstalar AgentStack MCP en Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar AgentStack MCP en VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agentstack-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar AgentStack MCP en Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar AgentStack MCP en Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.agentstack-mcp] command = "npx" args = ["-y", "agentstack-mcp"]
Instalar AgentStack MCP en Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Herramientas de AgentStack MCP 6
Detectado desde el READMEplan_to_valuationevaluate_options_with_scenariosstress_test_decisionfinancedecisionsimulation
| plan_to_valuation | — | |
| evaluate_options_with_scenarios | — | |
| stress_test_decision | — | |
| finance | — | |
| decision | — | |
| simulation | — |
Verificaciones automáticas
Ejecutado 13 nov 2026Informe completo →Pasó nuestras verificaciones automáticas. Esto no es una auditoría de seguridad: lee el código y dale al servidor el acceso más limitado que necesite. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesibleinity13/agentstack-mcp is public and reachablegithub.com/inity13/agentstack-mcp ↗Aprobado
- El paquete cita este repositorio como fuenteagentstack-mcp names inity13/agentstack-mcp as sourcenpmjs.com/package/agentstack-mcp ↗Aprobado
- Procedencia de la compilación (atestación Sigstore)No build attestation published for this releaseNo verificado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-10-20github.com/inity13/agentstack-mcp ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo popular package one edit away from agentstack-mcpAprobado
- Sin avisos críticos en el paquete ni en sus dependencias2 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Aprobado
- Sin instrucciones ocultas para el modelo6 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo tool named like delete, drop or execAprobado
- El endpoint remoto responde al handshake MCPinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 67 msAprobado
README
Ver en GitHubAgentStack MCP
One deterministic reasoning stack for AI agents — behind a single Model Context Protocol (MCP) endpoint and one API key:
simulate (ScenarioSim) → decide (DecisionMatrix) → compute (PrecisionCalc)
plus cross-domain composite tools that chain the three. Every number runs
through decimal.js at 40-digit precision
(never floats), so identical inputs always produce byte-identical output.
The server is stateless — no database, no sessions.
AgentStack bundles three standalone MCP servers so an agent installs one server, uses one key, and can run reasoning that spans all three domains. It imports the same engines directly (no HTTP proxying) — zero added latency, no cascading failure.
🌐 Live hosted server (free, no install)
https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp
{ "mcpServers": { "agentstack": {
"type": "http", "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Free tier: no key, 20 calls/day per IP. Paid plans (Starter $19/mo · 8,000/day,
Pro $59/mo · 80,000/day) return an API key sent as X-API-Key. One key covers
all three products and the composites — about half the cost of subscribing to them
separately. Landing page: https://agentstack-mcp.pages.dev.
The three namespaces (24 tools)
| namespace | engine | tools |
|---|---|---|
sim_* |
ScenarioSim — what-if / scenario simulation | sim_run, sim_sensitivity, sim_break_even, sim_compare, sim_list_templates |
decide_* |
DecisionMatrix — multi-criteria decision analysis | decide, decide_score, decide_sensitivity, decide_compare_two, decide_list_methods |
calc_* |
PrecisionCalc — exact finance/business math | calc_metric, calc_list_metrics, calc_currency_convert, calc_business_days, calc_compound_growth, calc_npv, calc_irr, calc_loan_amortization, calc_depreciation |
| meta | — | list_capabilities, health_check |
Note on two deliberately-namespaced collisions:
sim_sensitivityvaries scenario inputs;decide_sensitivityvaries criteria weights. They are different operations — the prefix disambiguates them for the agent.
Composite tools — the reason to use the stack
Deterministic end-to-end; each chains engines that no single server bundles:
| Tool | Pipeline | What it does |
|---|---|---|
plan_to_valuation |
simulate → compute | Project a scenario, take a per-period cash-flow line (cashflow_metric), and value it: NPV at a discount rate, IRR, undiscounted total. initial_investment becomes the period-0 outflow (needed for IRR). |
evaluate_options_with_scenarios |
simulate → decide | Project each option as its own scenario, then rank the options against weighted criteria drawn from the scenario outcomes (key_results). |
stress_test_decision |
simulate × decide | Stress one scenario assumption across every option and report how often the baseline winner survives (robustness) and where it flips. |
Composite responses report the pipeline they ran and carry each stage's
structured output, so an agent can drill into any step.
Profiles — fight tool-selection noise
Append ?profile= to the endpoint to load only a subset:
| profile | tools |
|---|---|
all (default) |
every tool (24) |
finance |
calc_* + plan_to_valuation + meta |
decision |
decide_* + evaluate_options_with_scenarios + stress_test_decision + meta |
simulation |
sim_* + all composites + meta |
{ "mcpServers": { "agentstack": {
"url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp?profile=finance" } } }
Response envelope
Namespaced tools return the exact envelope of their underlying product. Composite
tools add composite, pipeline, per-stage blocks, methodology, notes, and a
plain-language explanation. Errors are always structured data:
{ "status": "error", "error": { "type": "unknown_metric", "message": "...", "hint": "..." } }
Example — plan_to_valuation (trimmed):
{
"status": "success",
"composite": "plan_to_valuation",
"pipeline": ["scenariosim.run_scenario", "precisioncalc.net_present_value", "precisioncalc.internal_rate_of_return"],
"scenario": { "template": "saas_growth", "horizon": 12, "key_results": { "ending_mrr": 26982.1 } },
"cashflow_metric": "mrr",
"cashflows": [-150000, 14040, 15600, "..."],
"valuation": { "discount_rate": 0.01, "npv": 11157.386023, "irr": 0.02504, "value_creating": true },
"explanation": "Projecting 'saas_growth' over 12 month(s) and valuing the 'mrr' stream at 1%/period gives an NPV of ..."
}
Project structure
agentstack-mcp/
├── worker-src/
│ ├── index.mjs # Cloudflare Pages Function: MCP transport, namespacing, profiles, billing
│ ├── composites.mjs # the 3 cross-domain tools (simulate -> decide -> compute)
│ ├── billing.mjs # Stripe + KV: one key / one quota for the whole stack
│ └── engines/ # vendored, unmodified product engines (100% deterministic)
│ ├── scenariosim.mjs
│ ├── decisionmatrix.mjs
│ └── precisioncalc.mjs
├── server.mjs # local stdio MCP server (same engines + composites; AGENTSTACK_PROFILE env)
├── site/ # landing page + mcp.json + llms.txt + _worker.js (built)
├── tests/composites.test.mjs
├── examples/agent_example.mjs
├── scripts/sync-engines.sh # re-vendor engines from the sibling repos
├── package.json · wrangler.toml · server.json · smithery.yaml · Dockerfile · LICENSE
└── README.md
Why vendor the engines? So this repo is self-contained and reproducible. The
engines are the same deterministic modules that power the three standalone
servers; npm run sync-engines re-copies them from the sibling repos when an
upstream change lands.
Run it locally
git clone <your-fork> agentstack-mcp && cd agentstack-mcp
npm install
npm test # composite-logic tests (no network)
npm run dev # -> http://127.0.0.1:8788/mcp
node examples/agent_example.mjs # hosted demo
node examples/agent_example.mjs http://127.0.0.1:8788
node server.mjs # dependency-light stdio server (AGENTSTACK_PROFILE=finance to subset)
Quick manual call:
curl -s http://127.0.0.1:8788/mcp \
-H 'content-type: application/json' -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"list_capabilities","arguments":{}}}'
Install via npm (stdio, no hosting)
Run the server locally over stdio with a single command — nothing to deploy:
npx -y agentstack-mcp
Claude Desktop / any stdio MCP client (claude_desktop_config.json):
{ "mcpServers": { "agentstack": { "command": "npx", "args": ["-y", "agentstack-mcp"] } } }
This is the same deterministic engine as the hosted server, running on your machine.
Client configuration
Cursor — ~/.cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "agentstack": { "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Claude Desktop — claude_desktop_config.json (via mcp-remote)
{ "mcpServers": { "agentstack": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp"] } } }
VS Code — .vscode/mcp.json
{ "servers": { "agentstack": { "type": "http", "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Windsurf — ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{ "mcpServers": { "agentstack": { "serverUrl": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Add "headers": { "X-API-Key": "ssak_live_..." } once you have a key.
Example composite payloads
Rank growth strategies on their projected outcomes:
{ "name": "evaluate_options_with_scenarios", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"options": [
{ "name": "Aggressive", "inputs": { "new_customers_per_period": 60, "churn_rate": 0.05 } },
{ "name": "Lean", "inputs": { "new_customers_per_period": 20, "churn_rate": 0.02 } }
],
"criteria": [
{ "metric": "ending_mrr", "weight": 3, "direction": "benefit" },
{ "metric": "total_churned_customers", "weight": 1, "direction": "cost" }
]
} }
Value a plan's MRR stream:
{ "name": "plan_to_valuation", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"inputs": { "new_customers_per_period": 60, "churn_rate": 0.05, "arpu": 60 },
"cashflow_metric": "mrr", "rate": 0.01, "initial_investment": 150000
} }
Stress-test the decision:
{ "name": "stress_test_decision", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"options": [ { "name": "Aggressive", "inputs": { "churn_rate": 0.05 } },
{ "name": "Lean", "inputs": { "churn_rate": 0.02 } } ],
"criteria": [ { "metric": "ending_mrr", "weight": 3 } ],
"stress": { "variable": "churn_rate", "variation": 0.5, "steps": 5 }
} }
Deploy on Cloudflare Pages
npm install
npx wrangler login
npm run deploy # esbuild -> site/_worker.js, then wrangler pages deploy
Runs fully free / private with no bindings or secrets (fails open on the free
tier). For billing: bind a KV namespace AGENTSTACK_KV, set PRICE_STARTER /
PRICE_PRO in [vars], and add Stripe secrets:
wrangler pages secret put STRIPE_SECRET_KEY --project-name agentstack-mcp
wrangler pages secret put STRIPE_WEBHOOK_SECRET --project-name agentstack-mcp
Routes: /mcp (Streamable HTTP), /checkout, /success, /portal, /webhook, /metrics.
Auth & rate limiting
Enforced in worker-src/billing.mjs: identify() reads X-API-Key /
Authorization: Bearer and falls back to per-IP free tier; consumeQuota() is a
KV daily counter (the single gating point). One key / one quota spans the whole
stack. Marked NOTE (auth) / NOTE (rate limiting) seams show where to swap in
JWT/mTLS or a token-bucket. None of it touches the deterministic math.
Relationship to the standalone servers
AgentStack is additive, not a replacement. The three products keep running on their own for single-domain use:
- ScenarioSim — https://scenariosim-mcp.pages.dev/mcp
- DecisionMatrix — https://decisionmatrix-mcp.pages.dev/mcp
- PrecisionCalc — https://precisioncalc-mcp.pages.dev/mcp
License
MIT — see LICENSE.
Preguntas sobre AgentStack MCP
¿Cómo agrego AgentStack MCP a Claude Code?
Ejecuta claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcp en tu terminal. Añade --scope user para que esté disponible en todos los proyectos.
¿Cómo agrego AgentStack MCP a Cursor?
Abre ~/.cursor/mcp.json y añade el servidor en mcpServers, usando la configuración de Cursor que se muestra en la sección de instalación de arriba.
¿Qué herramientas proporciona AgentStack MCP?
Expone 6 herramientas, incluidas plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision, finance, decision.
¿El servidor almacena algún dato o sesión de usuario?
No, el servidor no tiene estado (stateless) y no utiliza bases de datos ni mantiene sesiones.
¿Puedo limitar las herramientas disponibles para el agente?
Sí, puedes usar perfiles para cargar subconjuntos específicos de herramientas como finance, decision o simulation.
¿Existe un nivel gratuito disponible?
Sí, hay un nivel gratuito que permite 20 llamadas por día por IP sin necesidad de una API key.