# Guia do Servidor MCP: Wiki Técnica Fluig

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`.

## 1. Pré-requisitos
*   Python 3.9 ou superior.
*   Dependências instaladas:
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

## 2. Arquitetura do MCP
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.

## 3. Ferramentas Disponíveis (Tools)
Ao conectar este MCP a um agente de IA, as seguintes ferramentas ficam disponíveis:

*   **`search_docs(query)`**: Realiza uma busca semântica por palavras-chave nos ~1.800 chunks da documentação. Ideal para dúvidas conceituais ou de configuração.
*   **`get_code_snippets(language)`**: Retorna todos os exemplos de código para a linguagem solicitada (`javascript`, `java` ou `sql`).
*   **Recurso `docs://all_titles`**: Fornece uma lista completa de todos os títulos de páginas disponíveis na base de conhecimento.

## 4. Configuração no Claude Desktop
Para usar este MCP no Claude Desktop, adicione a seguinte configuração ao seu arquivo `claude_desktop_config.json`:

**Caminho do arquivo (Windows):** `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`

```json
{
  "mcpServers": {
    "fluig-wiki": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/dev/apitdn/mcp_server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:/dev/apitdn"
      }
    }
  }
}
```
*Substitua `C:/dev/apitdn` pelo caminho absoluto do seu repositório.*

## 5. Como Testar
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:
```bash
python mcp_server.py
```
*(O comando acima não produzirá saída visível e ficará aguardando input STDIO, o que indica que está funcionando corretamente).*

## 6. Sincronização com o Gitea
Sempre que novos documentos forem extraídos do TDN via `fluig_extractor.py`, lembre-se de rodar:
1. `python rag_processor.py` (para atualizar o `fluig_chunks.json`).
2. `python snippet_generator.py` (para atualizar a biblioteca de códigos).
3. `git commit -am "docs: update knowledge base"`
4. `git push origin master`

Isso garantirá que o servidor MCP sempre forneça as informações mais recentes para a sua IA.