Cómo usar Claude Code como worker de osFoundry con tu propia suscripción de Claude

Al terminar esta configuración, el rol Worker de osFoundry lo ocupa Claude Code. Cuando un paso del plan le llega, la app de escritorio arranca claude en la carpeta de tu proyecto, con la sesión iniciada en tu propia suscripción de Claude. Claude Code edita archivos con sus propias herramientas y accede a las herramientas de osFoundry, como la búsqueda en tus notas, con el nombre mcp__osfoundry__memory_search. Cada una de esas llamadas aparece en el chat de osFoundry como una línea "Using …".

Quién hace qué

	Claude Code	App de escritorio de osFoundry
Inicio de sesión	Tu suscripción de Claude, que la CLI guarda después de /login	Nunca la ve. Quita ANTHROPIC_API_KEY y variables similares del entorno del proceso hijo para que la ejecución no pueda pasar a facturación por API
Coste	Sale de tu suscripción	Registra la ejecución con coste 0
Archivos	Sus propios Read, Edit y Bash, dentro de una sola carpeta (--add-dir)	Elige esa carpeta: la más reciente en Local Folders
Herramientas de osFoundry	Las llama como mcp__osfoundry__<tool>	Las sirve en un puerto loopback solo durante esta ejecución y comprueba cada llamada contra una allowlist
Aprobación	Se ejecuta con --permission-mode bypassPermissions en su carpeta	Cada llamada que pasa por el bridge atraviesa la misma puerta de aprobación y políticas que la llamada a herramienta de cualquier otro modelo
Salida	Texto final	Se convierte en la salida del rol. La actividad de las herramientas se muestra como líneas de progreso

Configuración

1. Instala Claude Code e inicia sesión una vez

Instala la CLI tal como lo documenta Anthropic. Después inicia sesión desde una terminal:

$ claude
> /login

osFoundry busca el binario en PATH, en ~/.claude/local y dentro del paquete de la extensión de VS Code (~/.vscode/extensions/anthropic.claude-code-*/resources/native-binary/claude). Así que también encuentra un Claude Code que solo vino con la extensión de VS Code.

2. Actívalo en External AI

En la app de escritorio, haz clic en el icono de la llave de la cabecera (API Keys (BYOK)) y abre la pestaña External AI (IA externa). La fila de Claude Code debería verse así:

Claude Code   Installed                                  [Enabled]
/Users/you/.claude/local/claude
Model id: cli:claude (chat) · cli:claude:agent (autonomous)
[Verify sign-in]  [Sign in]

Ejemplo: Claude Code y Codex en la pestaña External AI

Haz clic en Verify sign-in (verificar inicio de sesión). La app ejecuta una completion mínima a través de la CLI y muestra ✓ Signed in o Needs sign-in. Sign in abre Claude Code en una ventana de terminal con la indicación "Type /login to sign in, then close this window."

Puede que veas una insignia API key in env. Significa que hay una variable como ANTHROPIC_API_KEY definida en el entorno desde el que se lanzó osFoundry. La app la elimina antes de arrancar claude, así que la ejecución sigue usando tu suscripción. La insignia es solo un aviso.

3. Dale una carpeta

El modo agente trabaja en un directorio real. Añade tu proyecto en Settings → Local Folders. Si tienes varios, se usa el último que añadiste. Las ejecuciones iniciadas desde la superficie Code usan en su lugar el repositorio registrado para esa ejecución.

4. Asigna el rol

Abre la pestaña Pipeline → Pipeline Roles. En Agents, elige Worker y selecciona cli:claude:agent en el grupo External AI (subscription).

Los dos ids corresponden a dos modos distintos:

• cli:claude:agent es autónomo. Claude Code tiene sus propias herramientas en tu carpeta, más las herramientas de osFoundry a través del bridge. Úsalo para Worker, Researcher, Document Agent y roles parecidos.
• cli:claude es el modo chat. La CLI se ejecuta con --disallowedTools '*' y no puede llamar a nada. Sirve para roles solo de texto como Titling o Compaction. Si se asigna a un rol que necesita herramientas, la ejecución falla con un mensaje que te indica usar cli:claude:agent.

Los agentes que defines en la pantalla Agents también pueden usarlo. Su selector de modelo lo muestra bajo CLI agents, con la etiqueta "autonomous — runs in your local folder".

5. Lo que la app arranca realmente

En cada ejecución, osFoundry levanta un bridge MCP nuevo y luego lanza la CLI más o menos así. Los flags salen de build_claude_command en src-tauri/src/providers/agent_cli.rs:

claude -p "<conversation>" \
  --output-format stream-json --verbose --include-partial-messages \
  --permission-mode bypassPermissions \
  --add-dir /Users/you/work/site \
  --mcp-config '{"mcpServers":{"osfoundry":{"type":"http",
      "url":"http://127.0.0.1:<port>/mcp",
      "headers":{"Authorization":"Bearer <per-run token>"},
      "timeout":120000}}}' \
  --strict-mcp-config \
  --append-system-prompt "<role prompt>"

--strict-mcp-config deja fuera de esta ejecución tus propios servidores MCP globales o de proyecto. Solo se conecta el servidor osfoundry. El puerto y el token son nuevos en cada ejecución, y el listener se cierra cuando el proceso termina.

Una ejecución real

Ejemplo. La nota y el repositorio son contenido de demostración.

Tú (chat de Maestro, Worker = cli:claude:agent)
  Busca en mis notas cuándo es la revisión del presupuesto del Q4 y añádelo a TODO.md.

Llamadas a herramientas de Claude Code
  mcp__osfoundry__memory_search  {"query": "revisión del presupuesto del Q4"}
    → "Revisión del presupuesto del Q4: jue 14:00."
  Read   TODO.md
  Edit   TODO.md   (+ "- [ ] Preparar las cifras para la revisión del presupuesto del Q4 (jue 14:00)")

Líneas de progreso de osFoundry
  Using memory_search — {"query":"revisión del presupuesto del Q4"}
  Using Read — {"file_path":"TODO.md"}
  Using Edit — {"file_path":"TODO.md", …}

Respuesta
  Añadido "Preparar las cifras para la revisión del presupuesto del Q4 (jue 14:00)" a TODO.md.
  La hora viene de tu nota "Revisión del presupuesto del Q4: jue 14:00."

El prefijo mcp__osfoundry__ es la forma en que Claude Code nombra las herramientas de un servidor llamado osfoundry. osFoundry lo quita en la línea de progreso, así que memory_search se lee igual que con un modelo por API.

Dónde está el límite

El bridge ofrece una lista corta y fija. Incluye herramientas de solo lectura como memory_search, web_search, extract_content, code_search, todo_list, transcribe y las herramientas de lectura cloud_*, además de la orquestación (spawn_fleet, graph_run, loop_run), la pantalla en vivo y las herramientas de Canvas. Deja fuera a propósito read_file, write_file y execute_command. Claude Code ya tiene versiones de esas limitadas a su carpeta, y un segundo ejecutor sin ese límite por MCP llegaría más allá de --add-dir.

La allowlist la aplica el bridge, no un flag de la CLI. Una ejecución en modo bypassPermissions no respeta --allowedTools, así que osFoundry no lo pasa. Una llamada a cualquier herramienta fuera de la lista de la ejecución recibe un error JSON-RPC: "tool '…' is not available to this agent".

El workspace y el canal quedan fijados cuando arranca el bridge. Una llamada a herramienta no puede redirigirse a otro workspace mediante sus argumentos.

Las escrituras en la pantalla o en un editor de Canvas (ui_agent_act, las herramientas de escritura de Canvas) siempre te preguntan antes, igual que con un modelo por API. Las ejecuciones que nadie está mirando, como un agente que responde a una mención en un canal, rechazan una herramienta que necesita aprobación en lugar de esperar un clic que no va a llegar.

Tus archivos nunca pasan por osFoundry. Claude Code los lee y edita directamente, y su tráfico va a Anthropic con tu propio inicio de sesión, como iría desde una terminal.

El siguiente paso es asignar cli:claude:agent también al rol Researcher, junto a Worker, y lanzar una tarea orquestada. La página de roles del Pipeline enumera todos los roles que puedes darle, y Local Folders explica cómo se elige la carpeta de trabajo.