¡Hola!

Últimamente, los viernes se han convertido en mi día favorito de la semana. Porque sí, llegan las 4 de la tarde y sé que la cosa se va a alargar hasta las 19:00 (como mínimo), entre todas las cositas nuevas que van saliendo y ese rato de "geekeo" con Oriol, Tete, Jesús, Néstor y toda la gente que se suma al directo. Y justamente hoy vengo con noticias relacionadas con todo esto.

El otro día, charlando con mi hermano, me suelta: "Oye Aitor, yo no me voy a ver un vídeo de una hora, como mucho me lo pongo de fondo". Y ahí me quedé dándole vueltas... ¿y si monto un podcast directamente con el feed de YouTube? Y, no sé si os pasa también, pero yo estoy convencido de que en alguna vida anterior fui delfín o algo similar, porque basta que me caigan las primeras gotas de la ducha para que me vengan las mejores ideas... De esas que casi te hacen salir empapado solo para apuntarlas. Aunque en mi caso, más bien me las repito en bucle hasta que termino pasándolas a la acción.

Total, que pensé: ¿Qué pasa si junto el feed de YouTube, uso yt-dlp, n8n y GitHub para montarlo? Si total, hace tiempo que uso GitHub como hosting, me ahorro un dinerillo y me permite automatizar varias cosas. Me puse manos a la obra y armé un workflow que raspa el feed, guarda los audios en GitHub y me genera automáticamente el feed del podcast.

Un poco de vibe de coding con windsurf, unas imágenes generadas con el nuevo generador de imagenes de ChatGPT... ¡y ya tenemos podcast!

G33K TEAM Podcast - Tecnología sin filtros

G33K TEAM es un grupo de profesionales con habilidades y especialidades diversas en tecnología, que comparten sus experiencias, conocimientos y perspectiva geek sobre el mundo de la tecnología.

G33K TEAM Podcast

Lo mejor de todo es que ha funcionado... porque aparece todo en Amazon Music, Apple Podcast, Spotify, ivoox e incluso en el feed que podeis descargarlo para usarlo en vuestro lector de podcast favorito.

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ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝

Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Pachecodes". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

¿Qué es Smithery.ai y cómo te ayuda a conectar MCPs a tus agentes de codificación?

En el mundo de los agentes inteligentes y asistentes basados en LLM (Large Language Models) cada vez es más importante dotarlos de capacidades externas: acceder a bases de datos, automatizar tareas con el navegador, ejecutar comandos en tu máquina o interactuar con APIs.

Para hacer esto de forma estándar, muchas herramientas están adoptando Model Context Protocol (MCP), un protocolo abierto que permite conectar agentes LLM a servidores externos que les proporcionan nuevas capacidades.

Sin embargo, configurar MCPs manualmente puede ser un dolor de cabeza: editar archivos .json, .toml o similares, buscar en la documentación las rutas de configuración y adaptar cada servidor es tedioso.

Aquí es donde aparece Smithery.ai

Smithery.ai es mucho más que un repositorio de servidores MCP. Su propuesta de valor es clara:

Te ayuda a instalar y configurar estos servidores en tu agente o IDE con comandos simples desde tu terminal, sin que tengas que preocuparte de la configuración interna.

¿Qué hace exactamente Smithery?

• Te muestra una lista de servidores compatibles con MCP, organizados por categorías (navegación, bases de datos, razonamiento estructurado, automatización, etc.).
• Para cada servidor, te genera un comando listo para copiar y pegar en tu consola.
• Este comando edita por ti los archivos de configuración de tu IDE o agente, por ejemplo config.json en Cursor IDE o Claude Desktop.
• Integra automáticamente el servidor MCP que elijas y lo deja listo para usarse.

Ejemplo real

Supón que quieres que tu agente pueda conectarse a una base de datos Postgres serverless usando Neon, uno de los MCP disponibles.

Smithery te dará algo como:

npx -y @smithery/cli@latest install neon --client cursor --key 331...apikey

Cuando lo ejecutas, hace esto por ti:

• Localiza el archivo config.json de Cursor (o el agente que estés usando).
• Inserta la configuración necesaria de neondb como nuevo servidor MCP.
• Valida que esté correctamente configurado y listo para usar.

Sin tocar manualmente ningún fichero.

¿Qué puedes conectar con Smithery?

Algunas capacidades populares que puedes añadir en minutos:

• Navegación web con Browserbase o Playwright
• Acceso a Gmail, Calendar y más de 40 servicios con VeyraX
• Agentes con memoria usando bases vectoriales y almacenamiento persistente
• Razonamiento paso a paso con Sequential Thinking
• Automatización de tareas en tu propia máquina con Desktop Commander
• Gestión de archivos y comandos de shell

¿Qué agentes soporta?

Entre los más conocidos:

• Cursor IDE
• Claude Desktop
• Windsurf
• Cualquier otro cliente que implemente MCP

¿Por qué te interesa?

Smithery es perfecto si:

• Quieres crear agentes más potentes sin perder tiempo editando configs.
• Usas herramientas como Cursor y buscas extenderlo con capacidades reales.
• Quieres experimentar con LLMs que ejecuten tareas reales en tu máquina o en la nube.

Si te interesa te puedo preparar también un mini tutorial tipo "de 0 a tener tu primer servidor MCP funcionando con Cursor + Smithery", que sería una joya si estás montando tu stack de agentes. 🚀

🌟 TopGit - Resumen Semanal (2025-03-30)

📚 Repositorios Destacados de la Semana

Los siguientes repositorios han sido seleccionados por su relevancia, calidad y métricas de GitHub:

🔧 🛡️ Sistema de Archivos LiteFS

LiteFS es un sistema de archivos basado en FUSE diseñado para replicar bases de datos SQLite en un clúster de máquinas. Su funcionamiento permite interceptar escrituras a bases de datos SQLite, detectando los límites de las transacciones y registrando los cambios a nivel de transacción en archivos LTX. Actualmente, se encuentra en estado beta y se recomienda reportar cualquier error en el repositorio de GitHub.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 4,303 estrellas
• 🔄 101 forks
• 👀 42 observadores
• 📝 58 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 💻 Instant: La moderna base de datos en tiempo real

Instant es una moderna base de datos en tiempo real, similar a Firebase. Facilita la productividad del frontend al ofrecer un sistema de base de datos que permite realizar consultas relacionales y manejar datos de manera sencilla y eficiente. Esto significa que puedes enfocarte en el desarrollo de la interfaz de usuario sin preocuparte por los problemas tradicionales que conllevan manejo de datos.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 8,248 estrellas
• 🔄 240 forks
• 👀 33 observadores
• 📝 49 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Clojure

🔧 🧠 TTSFM - API de Texto a Voz

TTSFM es un servidor API que simula el servicio TTS de OpenAI, proporcionando una interfaz compatible para la conversión de texto a voz con múltiples opciones de voz. Permite a los desarrolladores integrar capacidades de texto a voz en sus aplicaciones de manera fácil y eficiente.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 288 estrellas
• 🔄 50 forks
• 👀 1 observadores
• 📝 0 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: HTML

🔧 🚀 Airo: Despliega Proyectos

Airo es una herramienta que permite desplegar proyectos directamente desde tu computadora local a un servidor de producción de manera sencilla. Es ideal para desarrolladores que desean gestionar sus propios servidores sin complicaciones. Airo facilita la implementación de contenedores, eliminando la necesidad de configuraciones complejas en plataformas externas. Este enfoque permite un control total y un ahorro significativo en costos.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 409 estrellas
• 🔄 19 forks
• 👀 3 observadores
• 📝 4 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 🤖 Generador de Video con Marcos de Inicio y Fin

ComfyUI-WanVideoStartEndFrames es una herramienta de nodos que permite la generación de videos basado en marcos de inicio y fin. Utilizando la versión modificada Wan2.1, esta herramienta guía la creación de videos ayudando a mantener la identidad de los personajes a lo largo del metraje. Ideal para usuarios que buscan una forma efectiva de crear videos personalizados.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 274 estrellas
• 🔄 13 forks
• 👀 5 observadores
• 📝 13 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 💻 MCP Framework

MCP Framework es un marco para construir servidores Model Context Protocol (MCP) de manera elegante en TypeScript. Proporciona arquitectura lista para usar, con descubrimiento automático basado en directorios para herramientas, recursos y mensajes. Su CLI facilita el inicio de tu propio servidor MCP.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 449 estrellas
• 🔄 29 forks
• 👀 9 observadores
• 📝 5 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 ☁️ Obsidian Cloud Sync

Categoría: Otros

Un potente plugin de Obsidian que permite sincronizar automáticamente tus notas con múltiples servicios de nube, garantizando la protección mediante cifrado de extremo a extremo para mantener tus datos seguros y accesibles.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 350 estrellas
• 🔄 5 forks
• 👀 3 observadores
• 📝 5 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 🛠️ Atlas CMMS - Sistema de Gestión de Mantenimiento

Descripción: Atlas CMMS es una aplicación web y móvil autohospedada que permite gestionar el mantenimiento empresarial de manera gratuita. Diseñado para simplificar y automatizar la gestión de actividades de mantenimiento, es ideal para gerentes de IT o desarrolladores en busca de soluciones para mantener los activos de su organización funcionando sin problemas.

Características:

• Gestión de órdenes de trabajo
• Análisis y reportes sobre el estado del equipo
• Gestión de inventarios y compras
• Administración de usuarios y flujos de trabajo

Beneficios:

• Aumenta la eficiencia operativa al simplificar la gestión de mantenimiento.
• Mejora la productividad mediante la automatización de tareas repetitivas.

Casos de uso:

• Ideal para gerentes de instalaciones, equipos de producción, hospitales, y más.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 185 estrellas
• 🔄 22 forks
• 👀 4 observadores
• 📝 1 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

📊 Análisis de Distribución por Categorías

La siguiente gráfica muestra la distribución de proyectos por categoría en TopGit:

📈 Estadísticas Semanales

🏆 Top 3 Categorías

📊 Distribución Detallada

🤖 IA & Machine Learning █████         25% (2 repos)
🔧 Dev               █████         25% (2 repos)
☁️ Cloud & DevOps     ██           12% (1 repos)
⚡ Productivity       ██           12% (1 repos)
​

🚀 Tendencias Destacadas

📈 Métricas Clave

• Repositorios Totales: 8
• Promedio Diario: 1.1 repos/día
• Categorías Activas: 6

🎯 Categorías Dominantes

1. IA & Machine Learning
   • 2 repositorios
   • 25.0% del total
2. Dev
   • 2 repositorios
   • 25.0% del total
3. Cloud & DevOps
   • 1 repositorios
   • 12.5% del total

💡 Análisis de Tendencias

En base a la información recopilada de la semana, se observa una continua y creciente influencia de TypeScript y Go en el ecosistema de GitHub lo cual, para los desarrolladores, indica que estos lenguajes son cada vez más importantes de considerar para sus futuros proyectos.

Los proyectos destacados de la semana son orientados hacia la eficiencia de la gestión de datos y desarrollo, con énfasis en la automatización y la simplificación de tareas. Encontramos herramientas como LiteFS que permiten la réplica de bases de datos para mejorar la eficiencia, Instant que sirve como una solución en tiempo real para la gestión de bases de datos, y Airo que facilita el despliegue de proyectos.

Por otro lado, proyectos como TTSFM y Obsidian Cloud Sync reflejan la tendencia a integrar más capacidades de inteligencia artificial y servicios en la nube en aplicaciones existentes, permitiendo una mejor interactividad y almacenamiento para los usuarios.

En cuanto a la creación de contenido, observamos proyectos como ComfyUI-WanVideoStartEndFrames, que implican una creciente demanda de herramientas que faciliten el proceso de creación de videos personalizados.

En general, los repositorios de esta semana reflejan una creciente demanda de soluciones que permitan gestionar datos más cómodamente, automatizar y simplificar tareas complejas, optimizar el desarrollo y despliegue de proyectos, y permitir la creación de contenido con más facilidad.

✈️ Crea tu propio Agente de Viajes Inteligente con MCP, OpenAI y Duffel (Vuelos + Airbnb)

En este tutorial aprenderás a crear un Agente de Viajes IA que buscará vuelos y alojamientos automáticamente, y además te propondrá un mini-itinerario turístico. Todo esto utilizando agentes LLM con MCP (Model Context Protocol) + OpenAI + Duffel + Airbnb.

¿Qué vamos a construir?

✅ Un asistente que, a partir de una consulta en lenguaje natural:

• Busca vuelos reales usando Duffel y su MCP
• Busca alojamientos reales usando Airbnb y su MCP
• Devuelve resultados estructurados (precio, aerolínea, horarios, host, dirección, valoración, etc.)
• Genera una mini-guía turística según el destino y duración del viaje

🟣 Paso 1 — Crear el proyecto

mkdir agenteviajes
cd agenteviajes