Rediseño tool results + compactación por step + integración Docker

- Tool results completos en conversación (como Claude Code/Cursor)
  en vez de resúmenes en system prompt
- Parser multi-tool: trackea tool calls por tool_call_id para
  OpenAI streaming interleaved
- Deduplicación por fingerprint + detección de loop cuando todos
  los calls de un step son duplicados
- Compactación inteligente por step: el orquestador decide cuándo
  comprimir steps anteriores (cambio de agente o >3 steps)
- stdio.js lee URLs del .acai como fallback (local_web_url, local_forge_host)
- Buffer MCP aumentado a 1MB para respuestas grandes
- Dockerfile adaptado para build context desde raíz del proyecto

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/mcp/client.py

@@ -74,6 +74,7 @@ class MCPClient:
             stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
             stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
             env=self._env,
+            limit=1024 * 1024,  # 1MB buffer for large MCP responses
         )
         self._running = True
         self._reader_task = asyncio.create_task(self._read_loop())