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# Guia do Servidor MCP: Wiki Técnica Fluig
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Este guia explica como configurar e utilizar o servidor MCP (Model Context Protocol) para permitir que agentes de IA (como Claude Desktop, Cursor ou IDEs) interajam de forma inteligente com a documentação técnica do Fluig extraída pelo projeto `apitdn`.
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## 1. Pré-requisitos
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* Python 3.9 ou superior.
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* Dependências instaladas:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 2. Arquitetura do MCP
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O servidor (`mcp_server.py`) utiliza o framework **FastMCP** e expõe o conteúdo do arquivo `fluig_chunks.json` e da `Biblioteca de Snippets`. Ele opera via interface **STDIO**, que é o padrão para integração com a maioria dos clientes de IA.
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## 3. Ferramentas Disponíveis (Tools)
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Ao conectar este MCP a um agente de IA, as seguintes ferramentas ficam disponíveis:
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* **`search_docs(query)`**: Realiza uma busca semântica por palavras-chave nos ~1.800 chunks da documentação. Ideal para dúvidas conceituais ou de configuração.
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* **`get_code_snippets(language)`**: Retorna todos os exemplos de código para a linguagem solicitada (`javascript`, `java` ou `sql`).
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* **Recurso `docs://all_titles`**: Fornece uma lista completa de todos os títulos de páginas disponíveis na base de conhecimento.
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## 4. Configuração no Claude Desktop
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Para usar este MCP no Claude Desktop, adicione a seguinte configuração ao seu arquivo `claude_desktop_config.json`:
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**Caminho do arquivo (Windows):** `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
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```json
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"mcpServers": {
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"fluig-wiki": {
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"command": "python",
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"args": ["C:/dev/apitdn/mcp_server.py"],
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"env": {
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"PYTHONPATH": "C:/dev/apitdn"
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}
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}
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}
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}
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```
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*Substitua `C:/dev/apitdn` pelo caminho absoluto do seu repositório.*
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## 5. Como Testar
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Você pode testar se o servidor está respondendo corretamente via linha de comando usando o `mcp-cli` (se instalado) ou apenas rodando o script para verificar erros de importação:
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```bash
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python mcp_server.py
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```
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*(O comando acima não produzirá saída visível e ficará aguardando input STDIO, o que indica que está funcionando corretamente).*
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## 6. Sincronização com o Gitea
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Sempre que novos documentos forem extraídos do TDN via `fluig_extractor.py`, lembre-se de rodar:
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1. `python rag_processor.py` (para atualizar o `fluig_chunks.json`).
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2. `python snippet_generator.py` (para atualizar a biblioteca de códigos).
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3. `git commit -am "docs: update knowledge base"`
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4. `git push origin master`
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Isso garantirá que o servidor MCP sempre forneça as informações mais recentes para a sua IA.
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