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MCP server para due diligence: qué puede verificar un agente

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CrawlForge Team
Equipo de Ingeniería
4 de septiembre de 2026
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Un MCP server para due diligence le da a un agente las tools para buscar, descargar, analizar y volver a comprobar fuentes primarias durante el trabajo, no un conjunto de datos con licencia propia. CrawlForge no posee registros mercantiles, listas de sanciones, cuentas depositadas ni organigramas — lee las páginas que le indiques, así que complementa a un proveedor de debida diligencia en lugar de sustituirlo. La propiedad que importa aquí es la trazabilidad: deep_research devuelve pasajes literales con un source_url en cada hallazgo, y research_scope.domains fija una ejecución a un máximo de 10 dominios de confianza, de modo que el agente no puede salirse de los registros que citarías en el informe. Calcula unos 23 credits por contraparte para una ronda de investigación, dos documentos, una extracción del registro y la vigilancia posterior al cierre.

Busca un MCP server para due diligence y encontrarás servidores de registros mercantiles, una sala de datos virtual y un proveedor de compliance. Todos responden a la misma pregunta: de dónde salen los datos. Este post responde a la otra mitad — qué hace un MCP server de datos web genérico dentro de un proceso de debida diligencia, y cuál es el fallo que debería decidir si te fías de lo que produce.

Qué hace realmente un MCP server para la due diligence

No te entrega una base de datos de debida diligencia. CrawlForge no posee asientos del Registro Mercantil, ni listas de sanciones, ni cuentas depositadas, ni organigramas. Lee las páginas que le indiques.

Lo que aporta es la capa que va por encima de las fuentes: tu agente puede buscar, descargar, analizar y volver a comprobar documentos primarios en la misma sesión en la que redacta el informe, en vez de que tú copies entre una sala de datos, un navegador y una hoja de cálculo. Es una afirmación más estrecha que la de la mayoría de páginas que posicionan para esta frase, y es la honesta. Si necesitas una lista de sanciones con licencia, compra una lista de sanciones.

Qué tool corresponde a cada tarea de la diligencia

TareaToolCredits
Revisar lo publicado sobre una contrapartedeep_research10
Leer un PDF de cuentas, memoria anual o contratoprocess_document2
Extraer campos concretos de una ficha registralextract_structured3
Enumerar todo el sitio web de una filialmap_site → crawl_deep2 + 4
Vigilar a una contraparte después de firmartrack_changes3

Cómo mantener al agente dentro de las fuentes en las que confías

La diligencia depende por completo de la calidad de las fuentes, así que fija la ejecución a los registros y reguladores que citarías de verdad. research_scope.domains admite hasta 10:

Json
{
  "research_query": "ACME Holdings Ltd filing history and current directors",
  "research_scope": {
    "domains": ["find-and-update.company-information.service.gov.uk", "sec.gov"]
  },
  "max_sources": 10
}

Dos trampas de parámetros que conviene conocer antes de la primera llamada: el campo de consulta se llama research_query, no query ni topic, y necesita al menos 10 caracteres. Las claves desconocidas se descartan en silencio, así que enviar topic devuelve un 400 quejándose de que falta research_query — la lista completa de parámetros está en la referencia de la API.

Cuál es el fallo que de verdad importa

Un modelo que devuelve un dato verosímil que nunca estuvo en la página.

En la mayor parte del scraping eso es una molestia. En la debida diligencia es el riesgo entero, porque una fecha de constitución inventada se lee exactamente igual que una real y nada, aguas abajo, la marca. Hemos visto a extract_structured devolver un número de versión que no aparecía en ninguna parte de la página de origen, simplemente porque el modelo prefirió uno que tenía memorizado — el tipo de cosa que solo detectan las pruebas contra sitios reales, nunca una batería de tests.

Así que la propiedad sobre la que hay que diseñar es la trazabilidad, no las promesas de precisión. deep_research devuelve pasajes literales con un source_url en cada hallazgo, en lugar de un resumen sintetizado, lo que significa que cada línea del informe se puede rastrear hasta la página de la que salió. La regla práctica: deja que la extracción con LLM localice el dato, y confírmalo contra el pasaje original o contra el PDF mediante process_document antes de que llegue a nada que firme un socio.

Cuánto cuesta una contraparte

Una ronda realista, con los costes de la tabla anterior:

  • deep_research acotado a dos registros — 10
  • dos documentos pasados por process_document — 4
  • una ficha registral por extract_structured — 3
  • líneas base sobre su página de precios y su sala de prensa para la vigilancia posterior al cierre — 6

Son 23 credits por contraparte, así que los 1.000 credits únicos del plan Free cubren unas 43 de principio a fin antes de que decidas si esto encaja en tu stack.

La vigilancia es la parte que casi nadie aprovecha. track_changes acepta create_baseline una vez y después compare con la periodicidad que quieras, con un selector CSS para acotar el diff a la sección que importa — una tabla de precios o una página de equipo directivo — de modo que un cambio de maquetación no se lea como un cambio material.

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Frequently Asked Questions

¿Un MCP server puede sustituir a un proveedor de due diligence?+

No, y desconfía de cualquier página que afirme lo contrario. Un MCP server genérico de datos web no tiene datos con licencia propios — ni asientos registrales, ni listas de sanciones o de personas con responsabilidad pública, ni cuentas verificadas. Lee páginas públicas bajo demanda. Eso lo convierte en una capa de investigación y vigilancia que se sitúa por encima de tus fuentes, útil junto a una suscripción al registro o una sala de datos, no en su lugar.

¿Por qué deep_research me devuelve un 400?+

Casi siempre es el campo de la consulta. El parámetro se llama research_query, no query ni topic, y debe tener como mínimo 10 caracteres. Las claves desconocidas se descartan en vez de rechazarse, así que enviar topic produce un 400 diciendo que falta research_query, lo que parece el error equivocado hasta que conoces la regla.

¿Cómo evito que el agente investigue fuera de las fuentes aprobadas?+

Usa research_scope.domains, que admite hasta 10 dominios y limita a ellos las búsquedas subyacentes. En diligencia merece la pena ponerlo en todas las llamadas: mantiene los hallazgos dentro de los registros, reguladores y documentos que citarías en el informe, y hace que el resultado sea revisable, porque quien lo lea puede contrastar el source_url de cada hallazgo con la lista permitida.

¿Puedo seguir vigilando a una contraparte después del cierre?+

Sí, con track_changes por 3 credits la llamada. Ejecuta create_baseline una vez sobre las páginas que importan y después compare de forma periódica para obtener un porcentaje de cambio y un diff. Pasa un selector CSS para acotar la comparación a la sección relevante — una tabla de precios, la composición del consejo — y así un rediseño del sitio no aparecerá como un cambio material.

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