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# Wiki Técnica Fluig Offline & MCP Server

Esta é uma base de conhecimento técnica completa da plataforma TOTVS Fluig, extraída automaticamente do TDN e otimizada para desenvolvedores e sistemas de IA.

## 🚀 Funcionalidades Principais
*   **Extração Inteligente:** Motor assíncrono que mantém a documentação sempre atualizada com o TDN.
*   **Wiki Offline:** Interface visual moderna via MkDocs para consulta rápida sem internet.
*   **Biblioteca de Snippets:** Todos os exemplos de código (JS, Java, SQL) extraídos e categorizados.
*   **Pronto para IA (RAG):** Documentação dividida em chunks semânticos para alimentar modelos de linguagem.
*   **Servidor MCP:** Interface nativa para integrar o conhecimento do Fluig diretamente no seu chat de IA.

## 📂 Estrutura do Projeto
*   `fluig_extractor.py`: O motor de extração (Async + Incremental).
*   `fluig_rag_docs/`: A base de arquivos Markdown e imagens.
*   `mcp_server.py`: O servidor para conexão com IAs.
*   `rag_processor.py`: Gerador de chunks para sistemas RAG.
*   `snippet_generator.py`: Extrator de exemplos de código.
*   `Dockerfile`: Ambiente pronto para deploy da Wiki.

## 🌐 Acesso Remoto (Tailscale)\nEste projeto está configurado para ser consumido fora da rede local via **Tailscale**:\n* **Wiki Visual:** Acesse http://[Seu-IP-Tailscale]:8000\n* **Gitea:** Clone/Push via http://[Seu-IP-Tailscale]:3000\n* **MCP:** O servidor pode ser conectado remotamente se o repositório estiver em uma máquina da sua Tailnet.\n\n## 🛠️ Como Começar
1.  **Instalação:** `pip install -r requirements.txt`
2.  **Ver a Wiki:** `mkdocs serve` e acesse `http://localhost:8000`
3.  **Configurar MCP:** Veja o [Guia do MCP](MCP_GUIDE.md).

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### 🔗 Atalhos Rápidos
*   [Desenvolvimento de Datasets](Plataforma  Documentação técnica/Desenvolvimento sobre a plataforma/Desenvolvimento de Datasets/Construção do Dataset Avançado.md)
*   [Eventos de Processo (BPM)](Plataforma  Documentação técnica/Recurso de Processos (BPM).md)
*   [Biblioteca de Snippets JS](Biblioteca de Snippets/Snippets JAVASCRIPT.md)

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*Este projeto visa acelerar o desenvolvimento na plataforma Fluig através de engenharia de conhecimento avançada.*