Multi tool agent with SurrealMCP and Agno es una guía práctica para crear agentes inteligentes capaces de buscar información en la web, estructurarla y almacenarla en SurrealDB usando Agno y la integración SurrealMCP.
Agno es un framework en Python diseñado para construir sistemas multi agente con memoria compartida, conocimiento y razonamiento. SurrealMCP es la integración que permite a un agente comunicarse con SurrealDB mediante el Model Context Protocol, facilitando operaciones como crear registros, consultar y actualizar datos de forma programática.
Requisitos previos y recomendaciones: para el LLM se recomienda usar modelos de alto rendimiento como Claude de Anthropic o alternativas locales que soporten herramientas. Al desarrollar agentes es útil comenzar con modelos más pequeños para identificar fallos y mejorar la lógica y el manejo de errores. Para la base de datos se puede ejecutar SurrealDB localmente o en la nube y levantar el servidor MCP que expone la API que el agente usará para guardar y recuperar información.
Arquitectura del agente: un agente básico emplea MCPTools para interactuar con SurrealDB y se le proporcionan descripciones e instrucciones para que actúe como experto en SurrealDB. Un agente multi herramienta añade herramientas de búsqueda web y extracción de contenido, por ejemplo WebsiteTools para leer una URL y herramientas de búsqueda para encontrar fuentes relevantes. Además se pueden incorporar ReasoningTools para permitir reflexiones y ajustes entre pasos del razonamiento.
Flujo de trabajo recomendado: 1 Buscar en la web la información requerida. 2 Extraer contenido principal de la primera URL relevante. 3 Analizar y estructurar los datos como una lista JSON que represente los registros. 4 Elegir un nombre de tabla apropiado en SurrealDB para esos registros. 5 Insertar cada registro usando la API MCP. 6 Resumir la respuesta y devolver al usuario el nombre de la tabla donde se almacenaron los datos.
Buenas prácticas: validar y limpiar el contenido extraído antes de convertirlo a JSON, implementar reintentos y manejo de excepciones al conectar con SurrealMCP, y limitar la cantidad de consultas concurrentes para evitar sobrecargar servicios externos. Documentar el esquema de la tabla y usar nombres claros para campos mejora la mantenibilidad y facilita el uso posterior por otros sistemas de inteligencia de negocio.
Casos de uso: recopilación de perfiles, listados de productos, estadísticas deportivas o cualquier tarea que requiera combinar búsqueda web, extracción estructurada y persistencia en base de datos. Estos agentes son ideales para alimentar dashboards en Power BI, alimentar pipelines de servicios de inteligencia de negocio y servir como fuente para procesos de analytics y modelado.
Sobre Q2BSTUDIO: somos Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida. Nos especializamos en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Ofrecemos soluciones completas que incluyen consultoria, diseño e implementación de agentes IA que integran búsquedas web, extracción inteligente y almacenamiento en SurrealDB, además de integración con plataformas de visualización como Power BI y despliegue seguro en entornos cloud aws y azure.
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Consejos para producción: instrumentar logs y métricas del agente, cifrar credenciales y conexiones a la base de datos, auditar las operaciones que escriben en SurrealDB, y diseñar esquemas de datos que soporten consultas analíticas eficientes. Considerar la gobernanza de datos y políticas de retención cuando el agente recopile información desde fuentes públicas.
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