Escribe las descripciones de herramientas para el modelo, no para la persona
Write tool descriptions for the model, not the human
Las descripciones de herramientas son cómo el modelo decide qué invocar. Hazlas explícitas y sin ambigüedad, con ejemplos de entrada y salida.
Por qué
La calidad de la descripción de una herramienta determina directamente la selección correcta de herramientas. La guía de producción de Anthropic es clara: las descripciones deben indicar cuándo usar la herramienta, qué parámetros recibe, qué devuelve, si tiene efectos secundarios e incluir un ejemplo resuelto. Una etiqueta escueta como "search" es peor que inútil: no le dice nada al modelo sobre cuándo invocarla ni qué esperar. Un estudio de 856 herramientas en 103 servidores MCP (arxiv:2602.14878) encontró que el 97.1% de las descripciones tenía al menos un defecto de calidad y el 56% nunca indicaba con claridad su propósito, y que mejorar esas descripciones aumentó el éxito de las tareas en una mediana de 5.85 puntos porcentuales. Estas descripciones no son texto de interfaz: son el sustrato de decisión del modelo.
Haz
Indica cuándo usarla, los parámetros y una llamada de ejemplo. Mal: "search". Bien: "search_orders: find a customer's orders by email or order ID; returns up to 50, newest first".
No hagas
Reutilizar etiquetas escuetas de interfaz pensadas para personas.
Artefacto
{
"name": "search_orders",
"description": "Use this to find a customer's orders by email or order ID. Returns up to 50, newest first. Does not modify anything.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": { "type": "string", "description": "Email or order ID" },
"limit": { "type": "integer", "default": 20, "maximum": 50 }
},
"required": ["query"]
},
"examples": [{ "query": "[email protected]", "limit": 10 }]
}
Fuentes
- [01]Anthropic — Writing Effective Tools for AI Agents ↗
Tool description quality is the primary determinant of correct tool selection; descriptions should state when to use the tool, what it returns, whether it has side effects, and include an example
- [02]arxiv:2602.14878 — MCP Tool Descriptions Are Smelly ↗
Across 856 tools on 103 MCP servers, 97.1% of descriptions had at least one quality smell and 56% failed to state their purpose clearly; augmenting descriptions improved task success by a median of 5.85 percentage points
- [03]MCP Specification 2025-11-25 ↗
MCP tools are defined with JSON Schema input parameters; description quality is the model's primary signal for deciding which tool to invoke