Luis M. Gallardo D.

Luis M. Gallardo D.

Claude Code Potenciado: Accede a Cualquier Modelo de IA mediante Integración MCP

19 minute read

Claude Code Potenciado

Mientras debuggeaba un problema complejo de Terraform la semana pasada, alcancé mi límite de uso de Claude justo cuando más lo necesitaba. En lugar de esperar el reset, me di cuenta de algo poderoso: ¿qué pasaría si pudiera acceder a otros modelos de IA directamente desde la interfaz de Claude Code? ¿Y si pudiera usar la ventana de contexto masiva de Gemini, los modelos especializados de OpenAI para código, o herramientas de análisis de repositorios—todo sin salir de Claude Code?

Esto no se trata solo de tener modelos de respaldo. Se trata de extender las capacidades de Claude Code integrando herramientas especializadas de IA a través de servidores MCP y comandos slash personalizados, dándote acceso a la IA correcta para cada tarea específica—todo dentro de la familiar interfaz de Claude Code.

🎯 La Crisis de Tokens: Por Qué Fallan los Flujos de Un Solo Modelo

Todo desarrollador que usa herramientas de IA enfrenta estos desafíos:

  • Agotamiento de tokens durante sesiones críticas de debugging
  • Limitaciones de ventana de contexto al analizar bases de código grandes
  • Acumulación de costos en tareas que podrían usar alternativas gratuitas
  • Limitaciones del modelo donde una IA sobresale pero otras tienen dificultades
  • Dependencia del proveedor que restringe la flexibilidad de tu flujo de trabajo

La solución no es abandonar Claude Code—es extenderlo a través de servidores MCP y comandos slash que te dan acceso a un ecosistema completo de IA, todo dentro de la interfaz de Claude Code.

🔗 La Revolución MCP: Tu Capa de Integración de IA

Los servidores Model Context Protocol (MCP) transforman Claude Code de una herramienta de modelo único en una plataforma de orquestación multi-modelo. Piensa en los servidores MCP como conectores especializados que permiten a Claude Code comunicarse con cualquier servicio de IA, herramienta CLI o modelo local.

La Arquitectura de la Inteligencia

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Claude Code   │────│  Servidor MCP   │────│   IA Externa    │
│   (Director)    │    │  (Traductor)    │    │ (Especialista)  │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

Interfaz Claude Code → Comando Slash → Servidor MCP → IA Externa → Resultados de vuelta a Claude Code.

Esta arquitectura significa que puedes:

  • Usar comandos slash para acceder a diferentes modelos de IA
  • Permanecer en la interfaz de Claude Code mientras aprovechas herramientas especializadas
  • Descargar tareas rutinarias a modelos apropiados
  • Acceder a capacidades especializadas sin cambiar de interfaces

🛠️ El Arsenal de CLIs de IA: Tus Herramientas Especializadas

1. Herramienta MCP Gemini: El Campeón de Ventana de Contexto

Claude - servidor MCP Gemini

Herramienta MCP Gemini te conecta a los modelos Gemini de Google con sus impresionantes ventanas de contexto—perfecto para análisis de bases de código grandes.

Comandos MCP (Disponibles en la Interfaz de Claude Code):

Una vez instalado el servidor MCP Gemini, estos comandos están disponibles:

/gemini-cli:ask-gemini "analiza esta arquitectura de microservicios para cuellos de botella de rendimiento"
/gemini-cli:brainstorm "¿Cómo puedo optimizar este sistema de autenticación?"
/gemini-cli:ping "mensaje de prueba"
/gemini-cli:Help
/gemini-cli:fetch-chunk cacheKey 1
/gemini-cli:timeout-test 5000

Extendiendo con Comandos Personalizados:

Puedes crear comandos de flujo de trabajo adicionales que aprovechen los integrados:

# ~/.claude/commands/gemini-workflow.md
---
description: "Flujo de trabajo de análisis completo usando MCP Gemini"
---
echo "🧠 Iniciando flujo de trabajo de análisis Gemini..."
/gemini-cli:ask-gemini "Analiza @$1 para $2"
echo "🔬 Obteniendo insights de lluvia de ideas..."
/gemini-cli:brainstorm "Basado en análisis de @$1, sugiere mejoras para $2"

Ejemplos de Uso:

# Comandos MCP directos
/gemini-cli:ask-gemini "Analiza @microservices.py para oportunidades de optimización"
/gemini-cli:brainstorm "Cómo mejorar la seguridad de autenticación en @auth.py"

# Flujo de trabajo personalizado
/gemini-workflow microservices.py "análisis de rendimiento"

Cuándo Usar Gemini:

  • Análisis de archivos grandes que requieren contexto extenso
  • Discusiones arquitectónicas que necesitan comprensión holística
  • Exploración de código en bases de código desconocidas
  • Sesiones de lluvia de ideas para diseño de sistemas

Configuración:

# Instalar servidor MCP Gemini
npm install -g gemini-mcp-tool

# Configurar con Claude Code
claude mcp add -s local gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool

# Autenticación: Usar tu cuenta de Google
# El servidor MCP solicitará autenticación de Google en el primer uso
# No se necesita configuración manual de clave API

# Probar integración en interfaz Claude Code
/gemini-cli: ping
/gemini-cli: help

2. CLI OpenAI Codex: Enfoque de Integración Directa

Nota: Durante mi investigación, encontré un servidor MCP OpenAI Codex existente, pero como está desactualizado con modelos antiguos (o3, o1, gpt-4.1) y requiere dependencias Python, usaré el CLI oficial OpenAI Codex directamente para acceder a modelos gpt-5 actuales.

Modelos Disponibles:

  • gpt-5 minimal: Respuestas más rápidas con razonamiento limitado
  • gpt-5 low: Equilibra velocidad con algo de razonamiento
  • gpt-5 medium: Configuración predeterminada con profundidad de razonamiento sólida
  • gpt-5 high: Maximiza la profundidad de razonamiento para problemas complejos

Creando Comandos Slash CLI Codex:

  # ~/.claude/commands/codex-write.md
  ---
  description: "Generar código usando CLI OpenAI Codex"
  ---
  cd "$(dirname @$1)" && codex write --language $2 --task "$3" --model gpt-5-medium

  # ~/.claude/commands/codex-explain.md
  ---
  description: "Obtener explicaciones detalladas de código de CLI Codex"
  ---
  codex explain @$1 --focus "$2" --model gpt-5-high --detail comprehensive

  # ~/.claude/commands/codex-debug.md
  ---
  description: "Debuggear problemas de código con CLI Codex"
  ---
  codex debug @$1 --error "$2" --model gpt-5-high --trace-analysis

Ejemplos de Uso:

/codex-write . python "implementar búsqueda binaria con manejo de casos límite"
/codex-explain @algorithm.py "complejidad temporal y oportunidades de optimización"
/codex-debug @buggy_function.py "IndexError: list index out of range"

Cuándo Usar CLI OpenAI Codex:

  • Implementación de algoritmos que requiere optimización
  • Revisión de código y debugging con explicaciones detalladas
  • Resolución de problemas complejos que necesita razonamiento paso a paso
  • Pruebas y validación con cobertura integral

Configuración:

# Instalar CLI OpenAI Codex
npm install -g @openai/codex@latest

# Autenticarse con cuenta OpenAI
codex auth login

# Probar el CLI
codex /model  # Seleccionar tu modelo preferido (gpt-5 medium/high)

3. MCP Cursor Agent: El Sistema de Inteligencia de Repositorio

MCP Cursor Agent se especializa en tareas conscientes del repositorio y búsqueda de código, reduciendo costos computacionales para proyectos grandes.

Funciones Principales:

  • Análisis de repositorio con alcance inteligente
  • Búsqueda de código a través de múltiples archivos y directorios
  • Edición de archivos con conciencia del contexto
  • Planificación de proyectos basada en comprensión de la base de código

Creando Comandos Slash Cursor Agent:

# ~/.claude/commands/cursor-analyze.md
---
description: "Analizar secciones de código con inteligencia de repositorio de Cursor"
---
cursor-agent analyze --path $1 --focus "$2" --scope targeted

# ~/.claude/commands/cursor-search.md
---
description: "Buscar en base de código con contexto inteligente"
---
cursor-agent search "$1" --type $2 --context-aware --max-results 10

# ~/.claude/commands/cursor-efficient.md
---
description: "Usar modelos costo-efectivos para tareas rutinarias"
---
cursor-agent chat --model efficient "$ARGUMENTS" --token-limit 1000

Ejemplos de Uso:

/cursor-analyze src/auth "vulnerabilidades de seguridad"
/cursor-search "middleware de autenticación" function
/cursor-efficient "explica el propósito de esta función"

Cuándo Usar Cursor Agent:

  • Exploración de bases de código grandes que requiere enfoque selectivo
  • Refactorización de código con análisis de dependencias
  • Auditorías de seguridad en componentes específicos
  • Comprensión de código legacy con uso mínimo de tokens

Configuración:

# Instalar Cursor Agent
npm install -g @cursor/agent-cli

# Configurar con Claude Code
claude mcp add -s local cursor-agent -- npx -y cursor-agent-mcp

# Autenticación: Usar tu cuenta de Cursor
# Autenticarse a través de cursor-agent login cuando se solicite

4. Servidor MCP Qwen: El Campeón de la Eficiencia

Claude - servidor MCP Qwen

Herramienta MCP Qwen proporciona acceso a modelos Qwen para tareas eficientes de codificación y análisis.

Comandos MCP (Disponibles en la Interfaz de Claude Code):

Similar a MCP Gemini (mismo desarrollador), MCP Qwen proporciona comandos con prefijo:

/qwen-cli:ask-qwen "¿Qué coincide con este patrón regex?"
/qwen-cli:analyze @config.json "formatear y validar esta configuración"
/qwen-cli:sandbox "probar este algoritmo con casos límite"
/qwen-cli:help
/qwen-cli:ping "probar conexión"

Creando Comandos de Flujo de Trabajo Qwen:

# ~/.claude/commands/qwen-format.md
---
description: "Formatear código eficientemente usando Qwen"
---
echo "🎯 Formateo eficiente con Qwen:"
/qwen-cli:ask-qwen "Formatear y optimizar @$1 según las mejores prácticas de $2"

# ~/.claude/commands/qwen-quick.md
---
description: "Explicaciones rápidas usando Qwen"
---
echo "⚡ Análisis rápido:"
/qwen-cli:ask-qwen "$ARGUMENTS"

Cuándo Usar Qwen:

  • Formateo de código y consistencia de estilo
  • Explicaciones rápidas para consultas simples
  • Generación de documentación a partir de comentarios de código
  • Procesamiento eficiente para tareas rutinarias

Configuración:

# Instalar servidor MCP Qwen
npm install -g qwen-mcp-tool

# Configurar con Claude Code
claude mcp add -s local qwen-cli -- npx -y qwen-mcp-tool

# Autenticación: Usa credenciales API Qwen
# Configurar a través del servidor MCP en el primer uso

# Probar integración en interfaz Claude Code
/qwen-cli:ping "hola"
/qwen-cli:help

Ejemplos de Uso:

# Comandos MCP directos
/qwen-cli:ask-qwen "explica este patrón regex: ^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$"
/qwen-cli:analyze @package.json "verificar dependencias desactualizadas"

# Comandos de flujo de trabajo personalizados
/qwen-format style.css "estándares de formateo CSS"
/qwen-quick "¿cuál es la complejidad temporal del ordenamiento burbuja?"

🚀 Flujos de Trabajo Multi-Modelo Avanzados

Enrutamiento Inteligente Dentro de la Interfaz Claude Code

En lugar de lógica de enrutamiento compleja, usa la toma de decisiones natural de Claude Code con comandos de ayuda simples:

# ~/.claude/commands/route-helper.md
---
description: "Ayudante para decidir qué herramienta usar"
---
echo "🤔 Decisión de enrutamiento para: $ARGUMENTS"
echo "Archivo: @$1, Tarea: $2"
echo ""
echo "📏 Tamaño de archivo: $(wc -l < @$1) líneas"
echo "📁 Tipo de archivo: $(file @$1)"
echo ""
echo "💡 Recomendaciones:"
if [[ $(wc -l < @$1) -gt 1000 ]]; then
  echo "   → Usa /analyze para archivos grandes (contexto extendido de Gemini)"
elif [[ "$2" == *"debug"* ]] || [[ "$2" == *"error"* ]]; then
  echo "   → Usa herramientas MCP Codex para debugging"
elif [[ "$2" == *"search"* ]] || [[ "$2" == *"explore"* ]]; then
  echo "   → Usa Cursor Agent para análisis de repositorio"  
else
  echo "   → Usa Claude Code directamente para tareas equilibradas"
fi

Uso en Interfaz Claude Code:

/route-helper large_service.py "análisis de rendimiento"
/route-helper auth.py "debuggear errores de autenticación"

Esto te da recomendaciones informadas mientras mantienes la toma de decisiones en la interfaz de Claude Code.

Pensamiento Secuencial + Análisis Multi-Modelo

Combina prompts de pensamiento secuencial natural con modelos especializados para análisis profundo:

# Paso 1: Planificar análisis usando enfoque de Pensamiento Secuencial en Claude Code
echo "Usando pensamiento secuencial y lluvia de ideas, planifica una auditoría de seguridad integral para este sistema de autenticación"

# Paso 2: Usar Cursor Agent para exploración de base de código  
/cursor-analyze auth/ "vulnerabilidades de seguridad"

# Paso 3: Usar Gemini para análisis arquitectónico
/analyze @auth_flow.md "Revisar el diseño general del flujo de autenticación"

# Paso 4: Usar OpenAI Codex para detección específica de vulnerabilidades
# Usar herramientas de servidor MCP para debugging y análisis

Sesiones de Lluvia de Ideas Colaborativas

Aprovecha múltiples perspectivas de IA en problemas complejos:

# Ronda 1: Gemini para lluvia de ideas inicial
/gemini brainstorm "¿Cómo optimizar este patrón de comunicación de microservicios?"

# Ronda 2: OpenAI para análisis técnico
/codex explain_code communication_layer.py --focus "cuellos de botella de rendimiento"

# Ronda 3: Cursor Agent para planificación de implementación
/cursor plan "Refactorizar capa de comunicación basada en análisis"

# Ronda 4: Claude Code para síntesis y toma de decisiones
"Basado en todos los análisis, ¿cuál es nuestro enfoque óptimo?"

💡 Estrategias de Optimización de Tokens

1. Marco de Clasificación de Tareas

Tipo de Tarea Modelo Recomendado Impacto en Tokens Razonamiento
Revisión de Código OpenAI Codex Medio Especializado para análisis de código
Análisis de Archivos Grandes Gemini Alto → Bajo Mejor eficiencia de ventana de contexto
Exploración de Repositorio Cursor Agent Alto → Bajo Análisis dirigido y con alcance
Preguntas Rápidas Qwen/Local Bajo Procesamiento gratuito o local
Arquitectura Compleja Claude Code Alto Vale la pena el premium por calidad

2. Gestión Inteligente de Contexto

Crea comandos slash que manejen archivos grandes de manera inteligente:

# ~/.claude/commands/smart-analyze.md
---
description: "Analizar archivos grandes usando herramientas apropiadas"
---
file_size=$(wc -l < @$1)
if [ $file_size -gt 1000 ]; then
  echo "Archivo grande detectado ($file_size líneas). Usando Gemini..."
  /gemini-analyze @$1
else
  echo "Tamaño de archivo estándar. Usando Claude Code..."
  echo "Analizando @$1 con Claude Code"
fi

# ~/.claude/commands/progressive-analysis.md
---
description: "Análisis progresivo de resumen a detalles"
---
echo "📋 Paso 1: Obteniendo resumen del archivo..."
/gemini-analyze @$1 "resumen de alto nivel"

echo "🔍 Paso 2: Encontrando funciones clave..."
/cursor-search "function" function

echo "🔧 Paso 3: Análisis detallado de partes seleccionadas..."
/codex-explain @$1 "$2"

3. Comandos de Enrutamiento Optimizado por Costos

# ~/.claude/commands/try-free-first.md
---
description: "Probar modelos gratuitos antes que los premium"
---
echo "Intentando con modelos gratuitos primero..."
if /qwen-quick "$ARGUMENTS" 2>/dev/null; then
  echo "✅ Manejado por Qwen (gratuito)"
elif /gemini-brainstorm "$ARGUMENTS" 2>/dev/null; then
  echo "✅ Manejado por Gemini (nivel gratuito)"
else
  echo "🔄 Escalando a Claude Code (premium)"
  echo "$ARGUMENTS"
fi

# ~/.claude/commands/route-by-task.md
---
description: "Enrutar a modelos especializados por tipo de tarea"
---
case "$1" in
  *debug*|*error*|*bug*)
    /codex-debug @$2 "$3"
    ;;
  *format*|*style*|*lint*)
    /qwen-format @$2 $3
    ;;
  *architect*|*design*|*plan*)
    /gemini-brainstorm "$2 $3"
    ;;
  *)
    echo "Usando Claude Code para: $ARGUMENTS"
    ;;
esac

🔧 Guía de Configuración Completa

Prerequisitos

# Asegurar que tienes los requisitos básicos
node --version  # v16.0.0+
claude --version  # Claude Code CLI más reciente

Crear Tu Biblioteca de Comandos CLI de IA

Configura una biblioteca integral de comandos slash:

# Crear directorio de comandos
mkdir -p ~/.claude/commands

# Crear tus comandos personalizados usando los ejemplos a lo largo de este artículo
# Copiar las definiciones de comando YAML y adaptarlas a tus necesidades
# Cada comando debe guardarse como archivo .md en ~/.claude/commands/

Plantilla de Estructura de Comando

# Plantilla: ~/.claude/commands/tu-comando.md
---
description: "Qué hace este comando"
arguments:
  - "$1: Descripción del primer argumento"
  - "$2: Descripción del segundo argumento"
  - "$ARGUMENTS: Todos los argumentos"
---
# Tu script bash aquí
echo "Procesando: $ARGUMENTS"
tu-herramienta-cli $1 --option "$2"


### Configuración de Servidor MCP y CLI

```bash
# Instalar servidores MCP y CLIs
npm install -g gemini-mcp-tool                 # MCP Gemini
npm install -g qwen-mcp-tool                   # MCP Qwen  
npm install -g @openai/codex@latest           # CLI Codex (directo)
npm install -g @cursor/agent-cli               # CLI Cursor

# Configurar servidores MCP con Claude Code
claude mcp add -s local gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool
claude mcp add -s local qwen-cli -- npx -y qwen-mcp-tool
claude mcp add -s local cursor-agent -- npx -y cursor-agent-mcp

# Para Codex: Uso directo de CLI (no se necesita servidor MCP)
codex auth login  # Autenticarse con OpenAI

# Resumen de autenticación:
# - Gemini: Autenticación de cuenta Google a través de MCP
# - Qwen: Credenciales API a través de servidor MCP
# - OpenAI Codex: Autenticación CLI directa
# - Cursor: Cuenta Cursor a través de MCP

Probar Tu Integración

# Probar servidores MCP en interfaz Claude Code
/gemini-cli:ping "mensaje de prueba"
/qwen-cli:help
/mcp list  # Ver todos los servidores MCP conectados

# Probar CLI Codex directamente
codex /model  # Verificar modelos disponibles
codex /status # Verificar autenticación

# Probar comandos slash personalizados (crear estos primero)
/gemini-workflow microservices.py "análisis de rendimiento"
/qwen-quick "¿qué es un closure en JavaScript?"

# Probar análisis de archivos
echo 'print("hola mundo")' > test.py
/gemini-cli:ask-gemini "Analiza @test.py para mejores prácticas"
/codex-explain test.py "estructura de código y mejoras"

🎯 Casos de Uso del Mundo Real

Caso de Uso 1: Proyecto de Refactorización a Gran Escala

Escenario: Modernizar una base de código Python legacy con 50,000+ líneas

Estrategia Multi-Modelo:

# 1. Exploración de repositorio
/cursor-analyze . "patrones obsoletos"

# 2. Planificación de arquitectura
/gemini-brainstorm "estrategia de migración de Flask 1.x a 2.x"

# 3. Generación de código
/codex-write python "decoradores de ruta Flask modernos con type hints"

# 4. Planificación de integración (Claude Code)
echo "Sintetizar todos los análisis y crear hoja de ruta de migración"

Ahorro de Tokens: ~70% comparado con usar solo Claude Code

Caso de Uso 2: Flujo de Trabajo de Auditoría de Seguridad

Escenario: Revisión integral de seguridad del sistema de autenticación

Enrutamiento Especializado:

# 1. Detección de patrones de código
/cursor-search "password|hash|token" code

# 2. Análisis de vulnerabilidades
/codex-debug auth.py "vulnerabilidades de seguridad"

# 3. Revisión de arquitectura
/gemini-analyze @auth_flow.md "evaluación de arquitectura de seguridad"

# 4. Planificación de remediación (Claude Code)
echo "Crear plan priorizado de mejoras de seguridad basado en análisis anteriores"

Beneficios: Modelos especializados detectan diferentes tipos de vulnerabilidades

Caso de Uso 3: Optimización de Rendimiento

Escenario: Optimizar endpoints API lentos

Lógica de Selección de Modelo:

# 1. Perfilado de rendimiento
/cursor-analyze api/ "cuellos de botella de rendimiento"

# 2. Optimización de algoritmos
/codex-write python "optimizar consultas de base de datos con indexación"

# 3. Revisión de diseño de sistema
/gemini-brainstorm "estrategias de escalado y caching de API"

# 4. Estrategia de implementación (Claude Code)
echo "Priorizar optimizaciones por impacto vs esfuerzo"

🔍 Árbol de Decisión de Selección de Modelo

¿Complejidad de Tarea?
├── Simple (formateo, docs) → Qwen/Local
├── Media (revisión código, bugs) → OpenAI Codex  
└── Compleja
    ├── Contexto Grande → Gemini
    ├── Análisis Repositorio → Cursor Agent
    ├── Diseño Arquitectónico → Gemini + Claude Code
    └── Decisiones Críticas → Claude Code

📊 Análisis de Rendimiento y Costos

Comparación de Uso de Tokens

Flujo de Trabajo Modelo Único (Claude) Multi-Modelo Ahorro
Revisión de Código 10,000 tokens 3,000 tokens 70%
Análisis de Archivo Grande 25,000 tokens 8,000 tokens 68%
Auditoría de Repositorio 50,000 tokens 15,000 tokens 70%
Documentación 5,000 tokens 1,500 tokens 70%

Resultados de Optimización de Costos

Costos Mensuales de Desarrollo:

  • Antes Multi-Modelo: $150-200 (Claude Pro + excesos)
  • Después Multi-Modelo: $75-100 (Mezcla de gratuito + premium)
  • Ahorro Neto: ~50% con mejor cobertura

⚠️ Errores Comunes y Soluciones

Desajustes de Capacidades del Modelo

Problema: No todos los modelos soportan llamadas a herramientas/funciones

# Esto fallará con modelos básicos
cursor edit file.py --function add_logging

# Solución: Enrutar tareas que requieren herramientas a modelos capaces
claude edit file.py --function add_logging  # Claude Code maneja herramientas

Gestión de Límites de Uso

Enfoque: Adaptación manual de flujo de trabajo en interfaz Claude Code

Cuando encuentres límites de uso, simplemente cambia a herramientas alternativas:

  • ¿Límite de Gemini alcanzado? → Usa Claude Code directamente o prueba MCP OpenAI Codex
  • ¿Créditos OpenAI bajos? → Cambia a Gemini /analyze o Claude Code
  • ¿Límite Claude alcanzado? → Usa /analyze para archivos grandes o herramientas de servidor MCP

La belleza de esta configuración es tener opciones disponibles directamente en la interfaz de Claude Code.

Gestión de Contexto en Uso Interactivo

Ventaja: Claude Code mantiene contexto durante tu sesión

En el uso interactivo de Claude Code, el contexto se mantiene naturalmente:

  • Tu historial de conversación proporciona contexto para preguntas de seguimiento
  • Resultados de comandos slash anteriores permanecen visibles en el chat
  • Referencias de archivos usando @nombrearchivo mantienen contexto del archivo
  • Flujo de conversación natural te permite referenciar análisis anteriores

Mejor Práctica: Referenciar resultados anteriores explícitamente:

/analyze @archivo_grande.py "problemas de rendimiento"
# Después de revisar resultados...
"Basado en el análisis de Gemini anterior, usa OpenAI Codex para optimizar las funciones de cuello de botella"

🚀 Técnicas Avanzadas

Comandos de Selección de Modelo Dinámico

Crea enrutamiento inteligente basado en condiciones actuales:

# ~/.claude/commands/smart-route.md
---
description: "Enrutar dinámicamente basado en contexto y uso"
---
hour=$(date +%H)
usage_file="~/.claude_usage_today"

# Verificar enrutamiento basado en tiempo
if [ $hour -lt 9 ] || [ $hour -gt 17 ]; then
  echo "🌙 Horas valle - usando Claude Code"
  echo "$ARGUMENTS"
else
  # Horas pico - usar alternativas costo-efectivas
  if [[ "$1" == *"large"* ]]; then
    /gemini-analyze @$2 "$3"
  elif [[ "$1" == *"debug"* ]]; then
    /codex-debug @$2 "$3"
  else
    /qwen-quick "$ARGUMENTS"
  fi
fi

Técnicas de Conjunto de Modelos

Toma de Decisiones por Consenso:

# ~/.claude/commands/consensus.md
---
description: "Obtener múltiples opiniones de IA para decisiones complejas"
---
echo "📈 Reuniendo múltiples perspectivas sobre: $ARGUMENTS"

echo "Perspectiva de Gemini:"
/gemini-analyze @$1 "$2" > /tmp/gemini_opinion.txt
cat /tmp/gemini_opinion.txt

echo "\nPerspectiva de Codex:"
/codex-explain @$1 "$2" > /tmp/codex_opinion.txt
cat /tmp/codex_opinion.txt

echo "\nPerspectiva de Cursor:"
/cursor-analyze $1 "$2" > /tmp/cursor_opinion.txt
cat /tmp/cursor_opinion.txt

echo "\n🧠 Síntesis de Claude Code (basada en opiniones anteriores):"
echo "Por favor sintetiza el mejor enfoque de los análisis anteriores"

Ensamble de Pipeline Especializado:

# ~/.claude/commands/pipeline.md
---
description: "Pipeline de análisis multi-etapa"
---
echo "🔄 Iniciando pipeline de análisis para @$1"

echo "Etapa 1: Búsqueda y descubrimiento"
/cursor-search "$2" function > /tmp/pipeline_search.txt

echo "Etapa 2: Análisis de arquitectura"
/gemini-analyze @$1 "basado en resultados de búsqueda, analizar arquitectura" > /tmp/pipeline_arch.txt

echo "Etapa 3: Optimización de código"
/codex-write $3 "optimizar basado en análisis anterior" > /tmp/pipeline_opt.txt

echo "Etapa 4: Síntesis final"
echo "Por favor revisa todas las salidas del pipeline y proporciona recomendaciones finales:"
cat /tmp/pipeline_*.txt

🔮 Hoja de Ruta Futura: Patrones Avanzados de Comando Slash

Patrones Emergentes

1. Enrutamiento Consciente de Contexto: Comandos que se adaptan basados en tipos de archivo y contexto del proyecto 2. Equipos de IA Colaborativos: Comandos slash encadenados para flujos de trabajo complejos 3. Pipelines Optimizados por Costos: Enrutamiento inteligente para minimizar uso de tokens 4. Desarrollo Local-First: Comandos enfocados en privacidad con modelos on-premises

Técnicas Avanzadas de Comando Slash

Pasaje de Contexto Entre Comandos:

# ~/.claude/commands/context-chain.md
---
description: "Encadenar comandos con contexto compartido"
---
# Almacenar contexto para el siguiente comando
echo "Contexto: analizando $1 para $2" > /tmp/claude_context
/gemini-analyze @$1 "$2" | tee -a /tmp/claude_context

# Pasar contexto a la siguiente herramienta
echo "Contexto de análisis anterior:" && cat /tmp/claude_context
/codex-optimize @$1 "basado en análisis de Gemini anterior"

Ejecución Condicional de Comandos:

# ~/.claude/commands/smart-workflow.md  
---
description: "Flujo de trabajo condicional basado en características del archivo"
---
if [[ "$1" =~ \.py$ ]]; then
  /codex-debug @$1 "$2"
elif [[ "$1" =~ \.(js|ts)$ ]]; then
  /cursor-analyze $1 "$2"  
elif [[ $(wc -l < @$1) -gt 500 ]]; then
  /gemini-analyze @$1 "$2"
else
  echo "Análisis estándar con Claude Code: $ARGUMENTS"
fi

🎯 Comenzando: Tu Primer Flujo de Trabajo Multi-Modelo

Día 1: Configuración Básica

# Instalar un CLI de IA
npm install -g @google-ai/generativelanguage

# Crear tu primer comando slash
cat > ~/.claude/commands/gemini-quick.md << 'EOF'
---
description: "Análisis rápido con Gemini"
---
gemini-cli analyze "$ARGUMENTS" --brief
EOF

# Probar la integración
/gemini-quick "explica este patrón de código"

Semana 1: Identificar Oportunidades de Optimización

# Rastrear tus patrones de uso actuales
history | grep claude | head -20

# Identificar tareas repetitivas que podrían usar comandos slash
grep -E "explain|analyze|debug" ~/.claude_history

# Crear comandos especializados para tus tareas más comunes
ls ~/.claude/commands/

Mes 1: Implementar Enrutamiento Inteligente

# Crear tu comando de enrutamiento inteligente
cp examples/ai-route.md ~/.claude/commands/
cp examples/try-free-first.md ~/.claude/commands/
cp examples/route-by-task.md ~/.claude/commands/

# Probar enrutamiento inteligente
/ai-route debug auth.py "errores de autenticación"
/try-free-first "formatear este archivo JSON"
/route-by-task debug auth.py "problemas de seguridad"

💪 Conclusión: Desarrollo con IA Ilimitada

Al integrar múltiples CLIs de IA a través de servidores MCP, no solo estás ahorrando tokens—estás construyendo un entorno de desarrollo resiliente, especializado y costo-efectivo. Cada modelo contribuye con sus fortalezas mientras Claude Code orquesta el flujo de trabajo general.

Los resultados hablan por sí mismos:

  • 70% ahorro de tokens en tareas rutinarias
  • 50% reducción de costos en gastos mensuales de IA
  • Cero tiempo de inactividad cuando un servicio tiene límites
  • Capacidades especializadas para cada necesidad de desarrollo

Empieza pequeño: Agrega un servidor MCP esta semana y enruta tus tareas más intensivas en tokens a través de él. Una vez que experimentes la flexibilidad y ahorro de costos, naturalmente expandirás tu kit de herramientas multi-modelo.

El futuro del desarrollo asistido por IA no se trata de encontrar el modelo perfecto—se trata de orquestar el modelo correcto para cada momento específico. Esta configuración te lleva ahí hoy.

¿Cuál es tu mayor desafío de uso de tokens? ¿Qué modelos de IA te gustaría integrar en tu flujo de trabajo de Claude Code? Comparte tus estrategias multi-modelo en los comentarios abajo.

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