Lo que sabe hacer

Extensiones y habilidades

Servidores MCP, servidores remotos y una biblioteca de sesenta y cuatro habilidades.

Draggy habla el Model Context Protocol, así que puede tomar prestadas herramientas de servidores que escribió otra gente. Ajustes → Extensiones tiene Servidores, Remotos y Habilidades.

Qué es realmente un servidor

Un programa. Draggy lo instala con npm en una carpeta propia y lo ejecuta directamente, en tu máquina, como tú, con las credenciales que hayas escrito. Los scripts de instalación se rechazan y no hay ninguna shell de por medio.

Nada está activado por defecto, y cada entrada nombra el paquete exacto con un enlace a npm. Activa uno solo si ejecutarías ese paquete desde una terminal.

El catálogo

Cuarenta y cinco servidores revisados a mano: GitHub, GitLab, Sentry, Slack, Notion, Linear, Jira, Postgres, MySQL, MongoDB, Kubernetes, Cloudflare, Stripe y más. Busca en el registro oficial para lo demás. Nada de esto duplica una función integrada.

Los servidores remotos se ejecutan en otro sitio y se alcanzan por HTTPS, lo que los convierte en la única extensión que envía algo fuera de tu máquina. El inicio de sesión usa OAuth con PKCE, así que no hay ningún secreto que pegar.

Habilidades

Una habilidad le enseña al modelo cómo se hace un trabajo. Sesenta y cuatro vienen con Draggy, veintiocho activadas. Escribe / y su nombre para lanzar una, o déjaselo al modelo.

Una habilidad es una carpeta con un SKILL.md dentro:

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name: weekly-report
description: Writes the Friday status report from the week's notes. Use when the user asks for the weekly report.
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# Weekly report

1. Ask for the week's notes if they are not in the conversation.
2. Sort every item into Done, In progress, Blocked or Next week.

La descripción es lo único que ve el modelo al elegir, así que «ayuda con los informes» casi nunca saldrá elegida. Pon las tuyas en la carpeta de habilidades de Draggy, o en .draggy/skills/ dentro de un proyecto para poder versionarlas. /skill-creator redacta una contigo.

Doce servidores a la vez es una buena forma de empeorar un modelo pequeño. Empieza por uno.