Usar el bosque

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Cuatro consolas hacen el trabajo diario de leer un bosque. Preguntar responde preguntas con evidencia. Explorar muestra el bosque en sí — como grafo, como archivos, como árbol. Datos es un cliente de base de datos sobre tus datasets. Playground te muestra las llamadas crudas, exactamente como las hace un agente.

Las cuatro son ventanas sobre las mismas primitivas que tu IA recibe por MCP. Nada en esta página es un poder exclusivo de la consola: todo lo que puedes hacer aquí, un agente con la misma clave puede hacerlo desde fuera.

Preguntar

Preguntar es la consola de llegada porque no necesita explicación: escribes una pregunta y recibes una respuesta. Lo que la distingue de una ventana de chat es lo que ocurre por debajo, y cuánto de eso se te muestra. La búsqueda corre primero dentro de tu alcance determinista, barata, sin ningún modelo de por medio y solo entonces el modelo enlazado del bosque lee lo que se encontró y escribe la respuesta.

(Las capturas de pantalla muestran la consola en inglés.)

La evidencia no es decoración. Cada id listado bajo la respuesta fue realmente leído para producirla. Haz clic en uno y se abre en Explorar, así que una afirmación de la respuesta está siempre a un clic del texto del que salió. El panel Lo que leyó va más lejos: los fragmentos y las secciones exactos que recibió el modelo, con sección y número de línea el resumen decide qué nodo, el cuerpo es lo que se lee, y este panel muestra las dos mitades.

Unos pocos controles acompañan la caja de pregunta:

• Cuánto leer cuántos nodos entrega la recuperación al modelo (2, 3 o 6).
• Tamaño de la respuesta un deslizador desde “Auto” hasta un techo duro. Es una preferencia tuya: se recuerda en tu navegador, por persona, y nunca entra en la dirección. “Auto” no envía nada y mandan las reglas del propio enlace del bosque. Cuando sí fijas un tamaño, no es solo un corte el tamaño declarado se escribe en el prompt, así que el modelo da forma a la respuesta para que quepa, en vez de quedar truncada a media frase (spec J.10.8).
• Dejar que salte (búsqueda agéntica) en vez de un barrido determinista, el modelo sostiene las primitivas y navega locate, look, move, pick hasta poder responder. Cuesta una llamada al modelo por salto, y el panel Por dónde fue muestra cada salto: qué eligió el modelo, qué volvió, y los dos relojes (la llamada al bosque, y el turno del modelo que decidió hacerla).
• Banco de respuestas encendido por defecto, porque es gratis: una pregunta ya respondida sobre este bosque sin cambios se sirve del banco al instante, sin pagar el modelo otra vez. Apágalo para comprar una ejecución nueva y reemplazar la guardada.

La pregunta puede llevar un período. Dos fechas junto a los controles, desde y hasta, acotan la pregunta al material creado entre ellas (cualquiera de los extremos puede quedar abierto). Solo se busca lo que llegó dentro de la ventana, en cada salto cuando el modelo salta, y la respuesta muestra la ventana realmente usada: las fechas que aplicó el motor, no el texto que escribiste. El período es parte de la pregunta, no una preferencia: viaja en el enlace junto a la propia pregunta (?since=…&until=…, así que una dirección compartida hace la misma pregunta acotada) y no se recuerda entre visitas. Una fecha que el motor no puede leer se rechaza, como cualquier otro argumento inválido (spec J.5.19).

Las respuestas servidas lo dicen. Una respuesta servida lleva la insignia Del banco, y el costo registrado nunca se vuelve a cobrar. No es un caché tonto: la recuperación corre igual en cada pregunta, y la respuesta guardada se sirve solo mientras lo que se leería hoy coincide con lo que se leyó entonces un bosque que cambió bajo la pregunta recibe una respuesta fresca, no una rancia (spec J.10.7).

Las respuestas pueden mostrar las imágenes que el modelo realmente leyó. Cuando el material contiene un nodo media una captura de pantalla, un diagrama, una foto que entró con descripción el modelo puede incrustarla en la respuesta como ![caption](media:<node id>) (spec J.10.9). La consola resuelve esa referencia con tu credencial: un id que el modelo inventó, o uno que tu alcance no puede leer, se renderiza como su leyenda y nada más nunca un error que eclipse la respuesta. La evidencia de tipo media muestra su imagen junto a su resumen de todos modos, porque “de qué se construyó esta respuesta” incluye los píxeles.

Puedes llevarte una respuesta contigo Copiar cURL (la misma llamada, lista para un script), Descargar .md (con las referencias media: reescritas a direcciones descargables) o Guardar como PDF. Cada ejecución queda además en el historial propio de tu navegador — solo en esta máquina, nunca enviado a la Station para que restaures una ejecución vieja y la compares con una fresca.

Nota las respuestas se leen del texto de los nodos. Una pregunta cuya respuesta es un agregado sobre filas de dataset se rechaza en vez de adivinarse; usa la consola Datos para esas.

Explorar

Explorar es una sola consola con tres maneras de mirar el mismo bosque (spec J.5.4). La selección sobrevive al cambio de modo, deliberadamente: pasar del grafo a los archivos no es una pregunta nueva, es el mismo nodo visto de otra forma.

Modo	Muestra	Sirve para
Grafo	nodos y senderos tipados, dispuestos espacialmente	ver la forma: regiones calientes, propuestas, atajos, huérfanos
Archivos	el bosque tal como vive en disco, un archivo abierto a la vez	leer la prosa como prosa, una base de datos como tabla, la fuente a un clic
Árbol	la jerarquía de ramas como lista, con búsqueda	alcances estrechos, y encontrar dónde vive algo

En el grafo, cada canal visual es un hecho que el bosque guarda: el color es el tipo del nodo o su rama de origen, el tamaño y el brillo siguen al calor (lo que depositan las lecturas de feromona), y un enlace propuesto uno que el Ranger administra, aún no promovido se dibuja distinto de un sendero curado. La línea de tiempo reproduce el crecimiento del bosque en orden de plantado, y tiene dos extremos: arrastra el inicio hacia adelante para ver solo lo plantado entre dos días, cada nodo aún donde el bosque entero lo puso. Ahora devuelve el bosque entero. Arrastra un nodo, haz zoom con el scroll, clic para seleccionar, doble clic para abrirlo en Archivos.

En Archivos, un nodo se abre como lo que es. La vista Lectura renderiza el markdown; Fuente muestra con honestidad las dos mitades guardadas el pasaporte tal como lo guarda el catálogo, y el cuerpo tal como está almacenado. El panel lateral lleva tres pestañas: Pasaporte (tipo, resumen, etiquetas, senderos de salida), Índice (la entrada de este nodo en el índice de su padre derivada, nunca editada a mano) y Senderos (calor, y con qué conecta). El .db de un dataset se abre como tablas navegables servidas por la misma primitiva de solo lectura query que en todas partes, con tope y tiempo máximo, nunca un canal lateral privado.

Leer un pasaporte vs. leer un cuerpo: el pasaporte (lo que devuelve look) es el olor curado id, tipo, resumen, etiquetas, senderos. Es lo que la búsqueda coteja y por lo que navega un agente. El cuerpo (lo que devuelve pick) es el texto completo, y cuesta más leerlo un cuerpo por encima del presupuesto de lectura vuelve como su esquema, sección por sección, en vez de fingirse entero.

Editar está gobernado. Con la capacidad de escritura, el botón Editar abre el editor de nodos: texto enriquecido o markdown, a tu elección. El id, el tipo y la fecha de creación quedan fijos durante toda la vida del nodo; el resumen se valida contra su presupuesto de tokens; un cuerpo grande se edita una sección a la vez, porque una sección es lo que un graft reemplaza de forma atómica. El panel Cambios pendientes muestra exactamente lo que se enviará, con la forma que recibe la API y el resultado es un commit de git sellado con tu principal. Ninguna superficie, esta consola incluida, escribe un archivo directamente: el commit, la validación y el registro de auditoría son la escritura.

La prosa recién nacida entra por la pestaña Escribir de la consola de ingesta: componer con revisión el mismo pipeline que recorre un archivo subido lee tu texto, escribe el resumen, propone dónde conecta y te muestra todo antes de plantar nada. Ver Alimentar el bosque.

Datos

Los datasets son el único tipo de nodo cuyo contenido la búsqueda de texto no puede ver: los hechos viven en un payload SQLite junto al pasaporte. La consola Datos es un cliente de base de datos sobre ellos — y todo lo que hace pasa por las mismas dos primitivas que recibe un agente: query para leer, tend para escribir.

Elige un dataset y sus tablas aparecen debajo; la primera abre con sus filas ya cargadas. Cuatro pestañas:

Pestaña	Qué contiene
Filas	la tabla como un grid pagina, ordena, filtra, exporta CSV y (con la capacidad tend) edita
Estructura	columnas, tipos y la declaración guardada de solo lectura por diseño
SQL	consultas libres de solo lectura, con los ejemplos del propio manual a un clic
Notas	lo que le enseñas al agente sobre estos datos

Cada dataset lleva su propio mapa. Al ingerir, el Gardener escribe un ## Query manual (cada tabla, cada columna) y ## Sample rows (las primeras tres filas por tabla, celdas recortadas) en el pasaporte para que un agente, o tú, vea qué es consultable sin abrir un payload de cinco gigabytes. La pestaña SQL ofrece las consultas de ejemplo del manual como puntos de partida.

La lectura tiene presupuesto, y truncado significa estrecha tu pregunta. query acepta un único SELECT (o WITH), inyecta LIMIT 200 cuando no das ninguno, y acota la respuesta a 2000 tokens (spec C.5.1). Dos banderas te dicen dos cosas distintas:

Bandera	Qué pasó	Cómo seguir
limited	se alcanzó el LIMIT 200 inyectado la consulta coincidía con más filas	estrecha tu filtro
truncated	el presupuesto de tokens descartó filas que la consulta devolvió	estrecha tu proyección nombra las columnas que necesitas

La lista columns nunca se descarta: un resultado cuyas filas fueron todas rechazadas todavía te dice exactamente qué columnas produce tu sentencia, que es el mapa de vuelta. Y las filas ausentes existen — truncated nunca significa “nada más coincidió”. Los agregados no se ven afectados por construcción: SELECT SUM(x) es una fila corta, y calcular el agregado en SQL en vez de traer filas es la jugada correcta para ti y para el agente por igual.

Las notas son donde una persona le enseña al agente (spec C.2.1). La estructura y las filas de muestra se leen del archivo; el significado no qué columna es USD y cuál BRL, qué representa un código de estado, qué join responde la pregunta que la gente realmente hace. Lo que escribas en la pestaña Notas vuelve en cada look de este dataset, y viaja con él a cada respuesta que el host arma antes de que se escriba cualquier SQL. Se guarda como un graft, un commit; el Gardener nunca lo sobrescribe, así que sobrevive a cada sync y a cada reimportación.

Las escrituras son sentencias sueltas, mostradas antes. Haz doble clic en una celda para editarla, usa la papelera para borrar una fila, añade filas con Nueva fila los cambios quedan en pantalla, resaltados y reversibles, hasta que guardes. Al guardar se muestran las sentencias INSERT, UPDATE y DELETE exactas que ejecutará tend; nada se escribe hasta que las apliques, y cada sentencia se vuelve su propio commit de git. tend exige un WHERE en cada UPDATE y DELETE, y rechaza DDL para siempre (spec C.10): una tabla nace por el schema declarativo de plant y cambia reconstruyéndose por eso la pestaña Estructura no tiene botón de editar, en vez de tener uno que siempre falla.

Nota crear e importar datasets también vive aquí: Nuevo dataset declara tablas y columnas y las planta en una sola llamada (la consola nunca escribe DDL), e Importar envía archivos .db, .csv, .json, .xls y .xlsx al Gardener como un lote de ingesta hecho y derecho nada se parsea en el navegador. Ver Alimentar el bosque.

Playground

El Playground es la ventana honesta hacia MCP: las mismas llamadas que hace un agente, con los mismos presupuestos nada aquí es una simulación. Elige una primitiva, completa sus argumentos, ejecútala y lee exactamente lo que volvió: la petición tal como se envió, la respuesta tal como se recibió, y los relojes separados para que el tiempo del motor nunca se confunda con el de tu red.

Llamada	Qué hace	Presupuesto (tokens)
locate	encuentra puntos de entrada por metadatos curados	800
sniff	búsqueda literal dentro de los cuerpos	800
harvest	recuperación de una sola pasada, con fragmentos	4000
look	el pasaporte de un nodo	500
move	los senderos de un nodo	600
answer	recuperación más el modelo enlazado

Aquí es donde “¿qué ve el agente en realidad?” se responde llamada a llamada: ejecuta el locate con el que arrancaría tu pregunta, luego el look con el que seguiría, y lee el mismo JSON que lee el modelo — presupuestos, banderas truncated y todo. El panel también reporta qué tan grande era el corpus buscado y qué dice el propio reloj del motor, así que un locate de medio milisegundo se reporta como un locate de medio milisegundo aunque la ida y vuelta haya tardado treinta.

Cada ejecución viene con su cURL misma ruta, misma clave, mismas reglas que reciben tus aplicaciones y el panel nombra el endpoint MCP: apunta cualquier harness de agentes a /mcp/ en tu Station como servidor MCP streamable-HTTP, con la misma clave, y obtiene estas llamadas como herramientas.

Esta página también es de tu IA

Todo lo de arriba es una ventana humana sobre una superficie de máquina. Preguntar es la primitiva answer; Explorar lee con look, pick y move; Datos es query y tend; el Playground es todas ellas, sin disfraz. Un agente conectado por MCP sostiene las mismas herramientas bajo el mismo alcance y los mismos presupuestos la consola es una ventana, y el bosque detrás de ella es el producto. Para entregar estas llamadas a tu IA, ver Conectar tu IA.