# Reembolsos para agentes de IA con MCP > Cómo los asistentes de IA consultan casos y proponen reembolsos con el Model Context Protocol mientras la política y las personas deciden. - Canonical URL: https://lumtry.com/es-US/guides/mcp-refunds-for-ai-agents - Last updated: 2026-09-24 Lumtry expone los casos de reembolso y de disputa a agentes de IA mediante un servidor Model Context Protocol. Los agentes pueden leer casos con una clave de API con alcance limitado y, donde esté activado, presentar propuestas, como una decisión o evidencia de disputa. Los agentes nunca mueven dinero: una persona aprueba cada propuesta. ## ¿Qué puede hacer un agente con el servidor MCP de Lumtry? Leer y proponer. Las herramientas de lectura listan y obtienen casos de reembolso y de disputa. Las herramientas de propuesta permiten que un agente sugiera una decisión, adjunte evidencia de disputa o sugiera cancelar un caso. Los agentes no pueden abrir casos nuevos. ## ¿Un agente puede emitir un reembolso? No. Cada escritura es una propuesta que decide una persona en el panel, en Slack o por teléfono. Un agente nunca puede fijar a dónde va el dinero, cambiar un monto ni marcar como completa una resolución manual, y esas solicitudes se rechazan de plano. ## ¿Cómo inician sesión los agentes? La lectura usa una clave de API con alcance limitado. Las propuestas usan OAuth 2.1 con PKCE, URI de redirección exactas y tokens ligados al cliente y a la persona que delegó el acceso. Los alcances de un agente nunca superan el rol de esa persona, y revocar el cliente lo detiene en su siguiente solicitud. ## ¿Cómo se evita que el texto de un agente dirija el sistema? Todo lo que escribe un agente se guarda como dato no confiable atribuido a ese agente, y nunca se lee como una instrucción. Cada llamada a una herramienta y cada inicio de sesión rechazado dejan una fila en el registro de auditoría. ## Conecta un agente en cinco pasos 1. **Revisa tu plan**: Leer casos con una clave de API funciona en cualquier plan. Las herramientas de propuesta necesitan el complemento External Agent Access en Starter o Growth, o el plan Scale, y se activan para tu espacio de trabajo a pedido. 2. **Crea una clave o un cliente de agente**: Para lectura, crea una clave de API con solo los alcances que necesita el agente. Para propuestas, agrega el agente en Configuración, Clientes de agentes, con su URI de redirección exacta. 3. **Agrega Lumtry a la configuración MCP del agente**: Apunta el cliente MCP del agente al servidor de Lumtry e inicia sesión con la clave de API o el cliente OAuth que creaste. 4. **Deja que el agente presente propuestas**: El agente lee un caso y presenta una propuesta con su razonamiento. Quienes aprueban ven la propuesta atribuida al agente que la hizo. 5. **Decide y da seguimiento**: Una persona aprueba o rechaza la propuesta en el panel, en Slack o por teléfono. El agente puede consultar el estado de la tarea o recibir una llamada firmada en un host que permitas. ## Preguntas frecuentes ### ¿Puedo limitar con qué frecuencia un agente llama a Lumtry? Sí. Cada cliente de agente tiene su propio límite de solicitudes, y se aplica el menor entre el límite del cliente y el de tu plan. ### ¿La propuesta de un agente puede saltarse mi política de reembolsos? No. Una propuesta aprobada pasa por el mismo flujo que cualquier otra decisión, con el caso fijado a su versión de política y revisado otra vez contra su estado real antes de ejecutar nada. ### ¿Puedo ver lo que hizo un agente? Sí. Cada llamada a una herramienta deja una fila de auditoría con el nombre del cliente de agente, y cada propuesta muestra quién la aprobó o la rechazó. ### ¿Qué agentes se pueden conectar? Cualquier cliente MCP que pueda iniciar sesión con una clave de API, o con OAuth 2.1 y PKCE para las propuestas. El servidor no depende de ningún proveedor de IA en particular. ## Related - [Inicio](https://lumtry.com/es-US/index.md): Decida los reembolsos con una política versionada, envíe las excepciones a su equipo en Slack o el panel y deje cada paso registrado. 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