Preloop
Preloop · Programación
Preloop es un plano de control de agentes de IA de código abierto que se sitúa entre tus agentes y el mundo exterior. Combina un cortafuegos MCP para el acceso a herramientas con una pasarela de modelos para el coste y la atribución, y luego añade reglas de política como código, aprobaciones con humano en el bucle, observabilidad de sesiones y registros de auditoría. La plataforma se puede alojar por tu cuenta bajo Apache-2.0, y su CLI reescribe Claude Code, Codex CLI, Cursor y otros entornos MCP para enrutarlos a través de ella sin tocar el código de tu agente.
Acerca de Preloop
Qué es Preloop
Preloop es infraestructura de gobernanza de agentes de IA para equipos que ejecutan agentes en producción. Los agentes llaman a herramientas, gastan tokens y tocan sistemas reales. La mayoría de los equipos se enteran de lo que hicieron a posteriori. Preloop cambia eso al darte un punto de parada: cada llamada a herramienta y cada petición de modelo pasan por un plano de control que tú configuras.
El producto cubre dos cosas que suelen vivir en herramientas separadas. Un cortafuegos MCP decide qué llamadas a herramientas se permiten, se deniegan o necesitan la firma de una persona, y una pasarela de modelos enruta el tráfico para que cada token se cargue al agente o a la clave API que lo gastó. Las reglas se escriben en YAML con expresiones CEL, así que puedes inspeccionar los argumentos, no solo los nombres de las herramientas.
El problema está en el alcance. Preloop está pensado para equipos que ya ejecutan agentes compatibles con MCP, y da por hecho que te manejas con archivos de configuración, control de versiones y autoalojamiento si te saltas el plan en la nube. No es un panel sin código. Alguien que solo quiere que un chatbot responda preguntas no le sacará mucho. Si nadie de tu equipo se encarga de la infraestructura, la puesta en marcha pesará más que el problema que resuelve.
Primeros pasos
- Instala la CLI en macOS o Linux con el script curl de una línea del sitio de Preloop.
- Ejecuta
preloop agents discover, que encuentra agentes locales como Claude Code, Codex CLI y Cursor y hace copia de seguridad de sus configuraciones antes de reescribirlas. - Dirige las llamadas a herramientas al cortafuegos MCP y el tráfico de modelos a la pasarela.
- Escribe tus primeras políticas en YAML, decidiendo qué llamadas a herramientas se permiten, se deniegan o quedan tras una aprobación.
- Conecta un canal de aprobación como el móvil, Slack o un webhook, y luego observa la actividad desde la vista de flota.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Preloop.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de plataforma e infraestructura
- Responsables de seguridad y cumplimiento
- Equipos pequeños de producto de IA con presupuesto ajustado
Tareas
- Bloquear llamadas a herramientas de alto riesgo
- Seguir el gasto en IA por agente
- Revisar lo que hizo un agente en una sesión
Casos de uso
- Desplegar agentes de programación en todo un equipo
- Preparar evidencias legibles por máquina para un programa de cumplimiento
- Poner un tope al coste desbocado de modelos en un proyecto paralelo
Funciones clave
Cortafuegos MCP con reglas CEL
El cortafuegos intercepta las llamadas a herramientas y aplica reglas ordenadas que llevan prioridades. Como las reglas usan expresiones CEL, pueden leer los argumentos dentro de una llamada, así que una transferencia de 5000 se trata distinto de una de 5. Las llamadas denegadas fallan al instante con un mensaje que el agente puede leer y usar. Bien. Eso mantiene al agente útil en vez de bloqueado.
Pasarela de modelos y atribución de coste
El tráfico de modelos pasa por una pasarela que habla tanto el formato de OpenAI como el de Anthropic. Cada token se atribuye al agente, flujo o clave API que lo gastó, y puedes fijar presupuestos blandos y duros por cuenta y por flujo. Cuando un proveedor informa del coste real, Preloop lo registra por encima de su propia estimación. El uso que no puede tasar se etiqueta como sin precio en lugar de mostrarse como cero. Nada de falsa precisión.
Aprobaciones con humano en el bucle
Aquí es donde Preloop se separa de los proxies simples. Cuando una llamada coincide con una regla de aprobación, la persona que debe decidir recibe los argumentos, el contexto que los rodea y la regla que la activó en el móvil, un reloj, Slack, Mattermost, correo electrónico o un webhook. Aprueba con un toque. Las acciones de bajo riesgo nunca esperan. Un modo asíncrono deja que el agente consulte la decisión en lugar de bloquear toda su ejecución.
Incorporación de agentes con un solo comando
Ejecutar preloop agents discover encuentra Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI, Hermes, OpenClaw y OpenCode en la máquina. Hace copia de seguridad de cada configuración y la reescribe para enviar las llamadas a herramientas por el cortafuegos y el tráfico de modelos por la pasarela. Sin SDK. Sin cambios en el código del agente. Esa última parte es la razón por la que los equipos lo adoptan sin un proyecto de migración.
Registro de auditoría y repetición de sesiones
Cada acción llega al registro de auditoría del agente: herramienta, entradas, regla que coincidió, decisión, quién aprobó, gasto de modelo y resultado. Puedes pasar de una vista a nivel de flota a la línea temporal de una sola sesión. Eso convierte un informe vago de "el agente hizo algo raro" en una secuencia concreta que puedes revisar.
Autoalojado y Apache-2.0
Toda la plataforma puede funcionar en tu propia infraestructura bajo una licencia Apache-2.0, así que tus claves de proveedor y tus datos se quedan en tus máquinas. Eso importa para equipos que no pueden enviar el tráfico de agentes a un tercero. También convierte la edición de código abierto en un respaldo real cuando los planes en la nube no encajan.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- De código abierto y autoalojable bajo Apache-2.0, así que no hay dependencia del proveedor sobre claves ni datos.
- La incorporación funciona con los agentes MCP que ya tienes mediante reescrituras de configuración en vez de un SDK nuevo.
- Las puertas de aprobación pueden pausar una llamada y preguntar a una persona, algo que la mayoría de los proxies MCP no puede hacer.
- Los presupuestos por agente y por flujo ponen un techo duro al gasto en modelos.
- El registro de auditoría encaja con programas de cumplimiento habituales, incluidos la Ley de IA de la UE y DORA.
Desventajas
- Los beneficios solo aparecen en equipos que ejecutan agentes compatibles con MCP; otros entornos le sacan poco.
- La redacción de reglas se apoya en YAML y CEL, así que pide a alguien cómodo con la configuración y la lógica de políticas.
- El autoalojamiento es gratis, pero traslada el trabajo operativo a tu propio equipo, incluidas las actualizaciones y el soporte.
Preguntas frecuentes
Es un plano de control que se sitúa entre tus agentes de IA y las herramientas y modelos que llaman. Decide qué llamadas a herramientas se permiten, enruta el tráfico de modelos para seguir el coste y lo registra todo para su revisión. Ese es todo su trabajo.
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Explora herramientas, habilidades y artículos relacionados con Preloop.
Alternativas a Preloop
Together Link
Together AI · ProgramaciónTogether Link es una herramienta gratuita y de código abierto de Together AI que conecta agentes de código como Claude Code y Codex con modelos abiertos, con enrutador automático y recibo de coste por sesión.
HeyPi
Proactive Intelligence Ltd. · Programación · Productividad · NegociosHeyPi es una plataforma de reuniones con IA en la que un asistente llamado Pi escucha la llamada, recuerda el contexto de sesiones anteriores, trabaja dentro de tus aplicaciones y crea páginas, presentaciones y vídeos al momento.
Opposable
Reval Labs · Programación · ProductividadOpposable conecta Claude, ChatGPT o Codex con un teléfono Android para que un agente de IA abra apps, lea la pantalla y complete tareas con tu propia cuenta.