Usa CleanTextLab con Strands Agents (MCP)

Strands Agents hace fácil crear flujos de agentes en Python. CleanTextLab agrega herramientas deterministas (formateadores, limpiadores y convertidores) vía MCP, para que tu agente delegue operaciones exactas sin reimplementarlas.

Esta guía muestra dos opciones:

1. MCP local (stdio) con npx cleantextlab-mcp
2. MCP alojado (SSE) con https://cleantextlab.com/api/mcp/sse

Requisitos

• Python 3.10+
• Una API key Pro de CleanTextLab
• Strands Agents instalado

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install strands-agents

Opción A: MCP local vía npx (recomendado para desarrollo local)

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp import stdio_client, StdioServerParameters

cleantextlab = MCPClient(
    lambda: stdio_client(
        StdioServerParameters(
            command="npx",
            args=["-y", "cleantextlab-mcp"],
            env={"CLEANTEXTLAB_API_KEY": "ctl_live_YOUR_KEY"},
        )
    )
)

with cleantextlab:
    agent = Agent(tools=cleantextlab.list_tools_sync())
    agent("Remove line breaks from: Hello\\nworld")

Opción B: MCP alojado (SSE)

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp import sse_client, SSEServerParameters

cleantextlab = MCPClient(
    lambda: sse_client(
        SSEServerParameters(
            url="https://cleantextlab.com/api/mcp/sse",
            headers={"x-api-key": "ctl_live_YOUR_KEY"},
        )
    )
)

with cleantextlab:
    agent = Agent(tools=cleantextlab.list_tools_sync())
    agent("Generate an ASCII tree from: src/app/page.tsx")

¿Por qué MCP para agentes?

• Salida determinista para tareas de formato
• Menor uso de tokens al delegar operaciones pesadas
• Herramientas reutilizables en flujos de agentes

Próximos pasos

• Guía MCP
• Automation Hub
• Ejemplos de Strands

¿Listo para construir? Obtén tu API key y conecta CleanTextLab a tus agentes.