Los agentes ya operan el navegador
Modelos como el GPT-6 Astra abren páginas, rellenan formularios y completan tareas en nombre de alguien. El curso de Computer Use muestra cinco flujos de estos. Sin ayuda del sitio, el agente trabaja a ciegas.
Área WebMCP · diagnóstico, formación y proyectos
Los agentes del área AGI-ready necesitan algún lugar para actuar. Hoy llegan a tu sitio, intentan hacer clic, escribir y adivinar. Con WebMCP, la propia página describe lo que sabe hacer, y el agente conversa con capacidades en lugar de operar píxeles. Esta área combina el diagnóstico gratuito, el modelo mental, la arquitectura y la Formación WebMCP en cuatro fases.
Escáner pasivo: recopila evidencias sin ejecutar ninguna herramienta de tu sitio.
01 · Lo que está cambiando
Tres cambios del lado del visitante y tres del lado del publicador. Si eres dueño del sitio, los últimos tres son tu lista.
Modelos como el GPT-6 Astra abren páginas, rellenan formularios y completan tareas en nombre de alguien. El curso de Computer Use muestra cinco flujos de estos. Sin ayuda del sitio, el agente trabaja a ciegas.
Cada vez más gente pregunta a un asistente de IA en vez de teclear en un buscador. El que responde es el modelo, con lo que logró extraer de las páginas. Aparecer allí es un problema nuevo, llamado GEO y AEO, y el SEO clásico no resuelve solo.
WebMCP es una tecnología experimental, hoy detrás de Origin Trial en el navegador. Quien entiende las limitaciones temprano aprende con bajo costo. Quien espera a que el estándar cierre llega cuando los competidores ya tienen herramientas expuestas.
Además de la interfaz para personas, el sitio pasa a tener un catálogo de capacidades para agentes: buscar, verificar, iniciar, confirmar, consultar. El viaje humano continúa. El catálogo viene encima.
Archivos públicos como robots.txt, sitemap.xml y llms.txt, datos estructurados en JSON-LD, Open Graph y una identidad clara de la entidad. Es lo que un agente lee antes de decidir si tu sitio vale la visita.
Confirmación humana antes de mutaciones, cancelación, fallback, permisos y autorización real en el backend. La regla de la formación: ninguna decisión de seguridad se entrega a la LLM.
Para el lado de comandar agentes, lo que cambia en el trabajo, el fin del micro‑prompting y la arquitectura prompt + skills + contexto + tools + memoria + evals, mira la zona AGI‑ready. Esta página trata del otro lado: el sitio que los agentes visitan.
Abrir la área AGI-ready →02 · Qué es WebMCP
Sin WebMCP, un agente necesita localizar campos, hacer clic, teclear e interpretar el resultado en la pantalla. Con WebMCP, la propia página describe capacidades, argumentos y respuestas, y el agente llama a la herramienta correcta por su nombre.
Sin WebMCP · el agente adivina
"Encontré un campo que parece ser de búsqueda. Escribí el nombre del curso. Hice clic en el botón azul. La página cambió. Creo que funcionó, pero no sé si la plaza fue reservada.",
El agente opera la interfaz hecha para personas. Funciona a veces, se rompe cuando el diseño cambia y nadie sabe lo que realmente ocurrió.
Con WebMCP · el sitio se describe
"El sitio exponeverificar_vagasyiniciar_inscricao, con los argumentos y las respuestas definidos. Llamé la primera, hay vacante. La segunda exige confirmación humana antes de concluir.
Herramientas con nombre, descripción, esquema y respuesta comprensible. El sitio decide qué está permitido, qué necesita confirmación y qué puede cancelarse.
El formulario de siempre gana un toolname y una descripción. Quien ya tiene el viaje humano listo comienza por aquí: poco cambio, evidencia observable en el escaneo.
La página registra herramientas con nombre, descripción, JSON Schema de entrada y respuesta, manejando estado, errores, cancelación y fallback. Es el camino para capacidades que no caben en un formulario.
Sin WebMCP, el agente opera su pantalla.
Con WebMCP, él conversa con tu sitio.
03 · Diagnóstico gratuito
El WebMCP Readiness abre la URL en un navegador descartable, reúne señales observables y transforma el escaneo en un plan de corrección. Consulta robots.txt, sitemap.xml y llms.txt. No ejecuta ninguna herramienta del sitio.
Recibes nota general y cuatro notas independientes, evidencias aprobadas, alertas y bloqueadores, hasta 12 correcciones priorizadas y los cursos indicados para cada brecha. El informe sale en JSON, con las evidencias.
Lo que el escáner puede demostrar
toolname y herramientas devueltas por getTools()Lo que exige revisión humana
Honestidad del diagnóstico. El escaneo profundiza solo en la URL informada; el sitemap se inventario, pero sus páginas no se rastrean en esta modalidad. Los escáneres avanzados por fase (Builder, Integrator, Agent Developer y Expert) aparecen en el informe como planificados, no como listos.
04 · La arquitectura de un sitio listo para agentes
Ocho capas, en el orden en que la formación construye. Las cuatro primeras son el sitio describiéndose. Las cuatro últimas son el sitio protegiéndose.
¿El agente encuentra el sitio?
robots.txt, sitemap.xml, llms.txt, JSON-LD, Open Graph, canónico y una entidad con nombre, autoría y actualización.
¿Qué sabe hacer el sitio?
Declarativas, a partir de formularios, e imperativas, registradas en JavaScript. Pocas, con nombres que dicen lo que hacen.
¿Cómo se llama y qué devuelve?
Nombre, descripción, JSON Schema de entrada y respuesta comprensible. La descripción debe corresponder al efecto real.
¿Y cuando sale mal?
Estado modelado, errores explicados, recuperación posible. El agente necesita saber dónde se quedó.
¿Quién confirma?
Confirmación humana antes de mutaciones, cancelación y fallback a la jornada humana cuando la herramienta no resuelve.
¿Quién puede llamar?
Cross-origin, permisos y políticas fuera del modelo. El LLM elige la herramienta; el sitio decide si puede ejecutarse.
¿Dónde mora la verdad?
Arquitectura híbrida: WebMCP en la página, autorización y reglas en el backend, MCP para lo que queda fuera del navegador. Sin duplicar reglas.
¿Está funcionando realmente?
Modelado de amenazas, evaluaciones, registros, despliegue y gobernanza. Es lo que separa un experimento de una operación en producción.
05 · Consejos para esta semana
Cada consejo corresponde a un ítem que el escáner verifica. Corrige, vuelve a ejecutar, ve la nota subir.
Anota la nota general y las cuatro notas. Los bloqueadores vienen primero en el plan de corrección. Es tu línea base, y es gratis.
robots.txt diciendo lo que puede leerse, sitemap.xml actualizado y un llms.txt que presenta el sitio a modelos de IA. El escáner consulta los tres en toda análisis.
Título y descripción reales, un canonical por página, encabezados en orden, imágenes con alt, Open Graph y JSON‑LD describiendo la entidad. Nada de esto requiere la fase Builder.
Preguntas reales con respuestas directas, definiciones cortas, listas y tablas. Es lo que el modelo puede extraer y citar. Es la nota de AEO.
Nombre de la entidad, autoría, fecha de actualización y evidencias públicas de lo que afirmas. Es la nota de GEO, y es lo que hace que un modelo confíe en tu contenido.
Toma un formulario que ya existe y que no cambia nada peligroso, como una búsqueda o una consulta de estado. Se convierte en tu primera herramienta declarativa en la fase Builder.
06 · Formación WebMCP del Cero al Experto
Todas abiertas y en portugués. Las fases usan JavaScript y son para quien construye o coordina a quien construye. Propietario de sitio que no programa comienza con la visión general y el diagnóstico, y lleva las fases al equipo. Cada fase tiene cuatro módulos de seis temas.
Transforma sitios tradicionales en aplicaciones comprendidas y operadas por agentes de IA. Explica los prerequisitos, la progresión, cómo se conectan las cuatro fases y el proyecto final. Incluye el diagnóstico de preparación.
Abrir la visión general →Transforma sitios en superficies operables por agentes usando formularios declarativos, herramientas JavaScript, JSON Schema, cancelación, fallback y un validador de catálogos.
Diseña catálogos coherentes, modela estado y recuperación, migra sitios existentes e integra WebMCP a aplicaciones modernas sin duplicar reglas ni eliminar la jornada humana.
Construye agentes de navegador que descubren, seleccionan y ejecutan herramientas WebMCP con validación, políticas, permisos, cancelación y bucle conversacional observable. La autorización queda fuera del modelo.
Lleva soluciones WebMCP a producción con modelado de amenazas, arquitectura híbrida WebMCP + backend + MCP, evaluaciones, observabilidad, despliegue y gobernanza.
WebMCP sigue siendo una tecnología experimental. La formación hace visibles las limitaciones del entorno y separa la evidencia observable de las garantías que dependen de backend, autorización y revisión humana. Saldrás sabiendo diagnosticar un sitio con sentido crítico, exponer herramientas comprensibles, conectar página, agente y backend sin entregar decisiones de seguridad al LLM, y evaluar riesgos, fallas, observabilidad y criterios de producción.
Playbook de AEO y GEO con el caso del INEMA. Es la mitad "buscar se convirtió en preguntar" de esta página, en profundidad.
Abrir la guía → El otro lado · el agente que visitaCinco flujos para que la IA opere la computadora. Muestra cómo el agente se comporta en un sitio que aún no tiene WebMCP.
Abrir el curso → Negocio · 8 clasesPara quien decide: qué responsabilidad entregar a un agente, con alcance, matriz de autonomía y ficha de confianza. El sitio listo para agentes es una de sus herramientas.
Abrir el curso →07 · Proyectos para poner la mano
El escáner de esta página. Proyecto independiente del ecosistema, con repositorio, base de datos y ciclo de evolución propios. Informe en JSON con evidencias.
Probar el sitio → EspecificaciónSiete modelos que convirtieron la especificación de tu agente en una página, con ensayo simulado. Sirve para diseñar el agente que consumirá tus herramientas.
Abrir la guía → Agente con puerta humanaGateway Telegram con cola duradera, aprobación humana y reanudación. La capa 5 de esta página, confirmación antes de actuar, funcionando en un agente real.
Abrir la guía → Paso a paso · 6 capasCreación de agentes capa por capa: Identidad, Substrato, Reglas, Habilidades, Herramientas y Agentes. Las herramientas WebMCP entran en la capa de Herramientas.
Abrir la guía → Contexto y reglasCómo un modelo de frontera decide usar herramientas y pedir confirmación. Referencia para escribir descripciones que el agente entienda.
Abrir la guía → En los eventosUn enlace se convierte en vídeo con aprobación humana antes de la producción pesada. Ejemplo de habilidades encadenadas con puerta humana, el mismo principio de la capa de control.
Ver la página →08 · Empieza ahora
Realiza el escaneo, revisa las evidencias y entra en la formación ya sabiendo qué decisiones debes dominar. Los cursos están abiertos. Lo que cambia cuando entras en el ecosistema es tener gente, material y acompañamiento en lugar de hacer eso solo.
El portal con todos los cursos y proyectos del INEMA: trayectorias organizadas por nivel, búsqueda por tema y las últimas actualizaciones. Es por donde comienzas.
La comunidad de quienes están aplicando IA en negocios reales: feed curado por Nei con lo que importa, grupos por tema y el material de apoyo de todos los entrenamientos.
La plataforma para quienes quieren usar IA para crecer en la práctica: más de 400 proyectos del ecosistema, las formaciones y el Cerebro con el contenido organizado para consulta.
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