Siempre me he preguntado qué hace que una aplicación web sea realmente eficiente y cuál es la mejor manera de analizarla cuando el proyecto crece hasta convertirse en una base de código masiva con cientos de componentes y decenas de librerías; la evaluación puede volverse muy compleja.
Durante mi investigación encontré Rsdoctor, una herramienta del ecosistema Rstack que ofrece un análisis visual de tu bundle y te ayuda a localizar áreas a optimizar, aunque por sí sola no siempre sugiere acciones concretas para reducir el tamaño ni prioriza las zonas más críticas.
Para cubrir esa carencia el equipo de Rsdoctor desarrolló el servidor MCP para Rsdoctor con el paquete npm @rsdoctor/mcp-server que permite un análisis asistido por agentes inteligentes que interpretan el contexto del bundle y recomiendan pasos prácticos.
Un repaso rápido de teoría útil antes de ensuciarnos las manos: un bundler como Webpack, Rspack o Rollup combina JavaScript, HTML, CSS y activos en un bundle final. Un bundle puede crecer demasiado por varias razones principales: uso de librerías innecesarias, código desordenado, falta de separación de código por módulos y no eliminar código no utilizado. Esos problemas ralentizan la carga y afectan la experiencia de usuario.
El término MCP significa Model Context Protocol. Model se refiere al modelo de IA que se usa para razonar. Context significa que la IA entiende el proyecto y su bundle. Protocol describe la comunicación entre el servidor Rsdoctor y los agentes que procesan el contexto.
En este tutorial trabajaremos con código no optimizado y usaremos el servidor MCP para recibir sugerencias y optimizarlo. Si quieres seguir el ejemplo puedes clonar el repositorio de ejemplo en GitHub en la ruta https://github.com/HusDev/rsdoctor-mcp-server-example y usar la rama unoptimized-code.
Pasos básicos para reproducir el análisis en tu entorno: sitúate en la rama unoptimized-code, ejecuta npm install y luego npm run analyze. Verás varias advertencias y puntos de atención que indican problemas en el bundle.
Para aprovechar MCP y el agente integrado en VSCode necesitas el archivo .vscode/mcp.json en tu proyecto con la configuración del servidor MCP. No es obligatorio copiar literalmente un bloque JSON aquí; basta con ejecutar npx -y @rsdoctor/mcp-server desde tu editor o terminal para levantar el servidor y luego seleccionar esa instancia dentro del plugin o extensión de Rsdoctor en VSCode.
Una vez arrancado el servidor abre la extensión de Rsdoctor, entra en ajustes y elige el modo agent. Se mostrará un menú con los servidores MCP disponibles en tu editor. Conecta el agente al proyecto y lanza un prompt simple como analiza mi proyecto y dame los cuellos de botella de rendimiento para que el agente explore el bundle y genere recomendaciones accionables.
El valor añadido del flujo MCP es que el agente no solo señala módulos grandes o dependencias pesadas, también explica el impacto de cada problema y prioriza las acciones recomendadas, por ejemplo dividir código por rutas, aplicar importaciones dinámicas, eliminar dependencias duplicadas o sustituir paquetes por alternativas más ligeras.
Tras aplicar las recomendaciones puedes volver a ejecutar el análisis y comprobar la reducción del tamaño del bundle y la mejora en los indicadores de tiempo de carga. Este ciclo de analizar, aplicar y verificar es clave para mantener una aplicación web rápida y escalable.
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