ToolMesh
ToolMesh es un gateway auto-alojado para MCP que actúa como capa de control entre agentes de IA y sistemas empresariales. Gestiona credenciales, auditoría y políticas de salida, integrando APIs REST mediante archivos YAML DADL sin servidores wrapper complejos.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 18:41 · upstream 24 sept 2026, 18:37 · release v0.4.1
Qué es ToolMesh
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ToolMesh funciona como una capa de gobernanza esencial para conectar agentes de inteligencia artificial con sistemas empresariales reales de forma segura. Utiliza Go y Node.js para gestionar la ejecución de herramientas, permitiendo describir cualquier API REST mediante archivos declarativos DADL en lugar de construir servidores wrapper personalizados. La arquitectura integra Redis para caché y sesiones, MySQL para datos persistentes y OpenFGA para autorización granular, asegurando que las credenciales se inyecten en tiempo de ejecución y nunca aparezcan en los prompts del modelo.
Ofrece seis pilares fundamentales: soporte para cualquier backend mediante DADL, modo de código para reducir el uso de tokens, almacenamiento seguro de credenciales, autorización detallada con OpenFGA, filtrado de datos confidenciales antes de la ejecución y registro completo de auditoría. Incluye capacidades nativas de OAuth 2.1 con PKCE y limitación de tasas para prevenir abusos en el registro dinámico de clientes.
El despliegue se realiza mediante Docker Compose, aunque requiere un proxy inverso TLS (como Caddy o Cloudflare) para la mayoría de los clientes MCP modernos que exigen HTTPS. La configuración inicial puede requerir activar explícitamente el modo de autorización restrictiva y configurar las claves API o usuarios en archivos YAML específicos antes de habilitar controles de seguridad avanzados.
- Conectar agentes LLM a APIs REST empresariales sin wrapper
- Gestionar credenciales de terceros inyectando secretos en tiempo de ejecución
- Auditar todas las llamadas de herramientas realizadas por un agente AI
- Implementar autorización granular usuario-herramienta con OpenFGA
- Filtrar y redactar datos sensibles antes de que lleguen al LLM
- DADL: Descripción declarativa de APIs REST en YAML sin código wrapper
- Seguridad: Inyección de credenciales en tiempo de ejecución, nunca en prompts
- Auditoría: Registro estructurado de todas las llamadas a herramientas vía SQLite
- Autorización: Integración nativa con OpenFGA para control granular de permisos
- Reducción de tokens: Modo Code Mode reduce llamadas complejas a ~1000 tokens
- Requiere proxy inverso TLS (Caddy/Cloudflare) para clientes MCP estándar como Claude Desktop
- Modo de autorización bypass por defecto, requiere activar explícitamente el modo restrictivo
- Logs en modo debug pueden exponer credenciales si no se configuran correctamente
- Configuración inicial compleja para habilitar OpenFGA y usuarios OAuth
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar con Docker Compose. Requiere proxy inverso TLS (Caddy/Cloudflare) por defecto. Configurar TOOLMESH_AUTH_PASSWORD o API Keys en .env. Activar auditoría y autorización en modo restrictivo tras el bootstrap inicial. Exponer puerto 9090 para métricas Prometheus solo en localhost o red interna.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
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