swarmclaw MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

Integraciones de 23+ proveedores LLM bajo un mismo techo
Delega a Claude Code, Codex, OpenCode, subagentes nativos
Memoria: recuperación híbrida + recorrido de gráfos + documentos durables
Cronogramas, trabajos en segundo plano, bucles de latido para autonomía de larga duración

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

swarmclaw.replay ▶ listo

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Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "swarmclaw": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "swarmclaw"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "swarmclaw": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "swarmclaw"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "swarmclaw": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "swarmclaw"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "swarmclaw": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "swarmclaw"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "swarmclaw",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "swarmclaw"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "swarmclaw": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "swarmclaw"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add swarmclaw -- npx -y swarmclaw

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: swarmclaw

Ejecuta un agente de investigación siempre activo con SwarmClaw

👤 Investigadores, analistas de inteligencia competitiva ⏱ ~45 min advanced

Cuándo usarlo: Quieres un agente que se despierte diariamente, ejecute un bucle de investigación y deposite resultados en algún lugar.

Requisitos previos

SwarmClaw instalado — Instalador de escritorio de un clic o npm i -g @swarmclawai/swarmclaw
Clave de acceso de primera ejecución — Generada en el lanzamiento inicial en http://localhost:3456

Flujo

Define el agente

Crea un agente SwarmClaw 'daily-ai-news' con provider=Claude, memory=enabled, schedule='every day 08:00'.✓ Copiado

→ Agente registrado
Adjunta herramientas vía MCP

Adjunta MCPs firecrawl + notion para que el agente pueda raspar y escribir resultados en Notion.✓ Copiado

→ Herramientas conectadas
Déjalo ejecutarse

Habilita el cronograma. Revisa la memoria semanalmente para ver qué ha aprendido.✓ Copiado

→ Aparecen páginas diarias en Notion

Resultado: Un compañero de investigación en segundo plano.

Errores comunes

Espiral de costo LLM en bucles largos — Establece presupuestos de tokens por sesión en la configuración del agente; alerta al excederse

Combinar con: firecrawl

Delega tareas de codificación entre múltiples modelos con SwarmClaw

👤 Ingenieros que quieren compensaciones calidad-vs-velocidad por subtarea ⏱ ~60 min advanced

Cuándo usarlo: Una característica tiene fases de planificación (Opus), codificación masiva (Sonnet) y pulido (Codex).

Flujo

Define la canalización

Crea un flujo de trabajo: planner=Claude Opus, coder=Claude Sonnet via Claude Code, reviewer=Codex. Entregas via transcript.✓ Copiado

→ Flujo de trabajo visible en la UI
Ejecuta en una tarea

Ejecuta el flujo de trabajo en la especificación de característica [pegar]. Observa las entregas.✓ Copiado

→ Propuesta de PR final después de que cada etapa contribuya

Resultado: La herramienta correcta para cada fase de una única característica.

Combinar con: github

Construye un asistente personal rico en memoria con SwarmClaw

👤 Usuarios avanzados que no quieren re-explicar el contexto en cada sesión ⏱ ~30 min intermediate

Cuándo usarlo: Tus sesiones de ChatGPT/Claude pierden el contexto que querías mantener entre días.

Flujo

Habilita memoria híbrida

Crea una sesión de larga duración 'assistant' con memoria híbrida (vector + grafo). Canaliza todas las transcripciones previas hacia la memoria.✓ Copiado

→ Memoria poblada
Pregunta y deja que recuerde

¿Cuáles fueron mis preguntas abiertas de la sesión del martes pasado sobre precios?✓ Copiado

→ Elementos recordados con citas a sesiones de origen

Resultado: Un asistente que realmente recuerda.

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

swarmclaw + claude-code

SwarmClaw orquesta; Claude Code es el codificador en el bucle

Delega el paso 'implement-feature' a Claude Code a través del flujo de trabajo de swarmclaw.✓ Copiado

swarmclaw + firecrawl

Raspado programado + análisis enriquecido con memoria

Agente diario: raspa páginas de competidores, diferencia contra memoria, marca cambios.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
create_agent	name, provider, memory?, schedule?	Inicia un nuevo agente	0
attach_mcp	agent_id, mcp_config	Dale herramientas al agente	0
run_session	agent_id, input	Invocación ad-hoc	LLM tokens
schedule_agent	agent_id, cron	Autonomía de larga duración	0
memory_query	agent_id, query	Inspecciona la memoria del agente	0

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: Lo que tus proveedores LLM impongan
Tokens por llamada: Sesiones multi-turno con recuperación de memoria: 3-30k por paso
Monetario: Autohospedado gratuito; los costos de tokens LLM son tuyos
Consejo: Establece presupuestos duros por sesión; los bucles autónomos pueden gastar sin notarse

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Almacenamiento de credenciales: Claves LLM encriptadas en el directorio de datos local; la clave de acceso de primera ejecución protege la UI

Salida de datos: A cada proveedor LLM configurado + MCPs adjuntos

No conceder nunca: exponer la UI a internet sin autenticación — por defecto solo localhost

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

UI inaccesible después de instalar

SwarmClaw se vincula a 127.0.0.1:3456; asegúrate de que nada más sea dueño de ese puerto. lsof -i :3456

Los bucles de agente gastan tokens en segundo plano

Desactiva su cronograma e inspecciona las últimas transcripciones; establece un presupuesto de tokens en el agente antes de reactivar

El servidor MCP falla al iniciarse bajo swarmclaw

Prueba el comando MCP manualmente primero (con f/mcptools); swarmclaw usa la misma invocación

Verificar: mcp tools -- <your-mcp-cmd>

Alternativas

swarmclaw vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
n8n-workflow-builder	Quieres automatización de flujo de trabajo determinista no bucles de agente	Menos agéntico; sin memoria LLM
LangGraph / Autogen	Quieres orquestación code-first en tu propia aplicación	Alojas + escribes todo

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

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