[Moretes Architect MCP: arquitetura com evidências, para qualquer nuvem, dentro do seu agente de código]
[CI]
[CodeQL]
[MCP Registry]
[Licença MIT]
[Versão 0.5.0]
[48 ferramentas]
[Sem chamadas a modelo]
[Sem chave de API]
[Node 22 e 24]
[Curso grátis em vídeo]
Claude Code · Codex · Kiro · Cursor · VS Code · Gemini CLI · Amazon Q · Claude Desktop
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Ferramentas ·
Pipeline ·
Privacidade ·
Tutorial e curso ·
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Um servidor MCP que coloca 48 ferramentas determinísticas de arquitetura e 10 personas de arquiteto dentro do seu agente de código. O modelo do seu cliente raciocina; o servidor devolve cálculos, estruturas, fontes oficiais e lacunas explícitas. O servidor nunca chama um modelo, nunca acessa a sua conta pela internet e não precisa de chave de API.
Feito por Fernando Azevedo, Arquiteto de Tecnologia da Informação Especialista e AWS Community Builder (AI Engineering). É o que eu uso para decidir arquitetura no dia a dia, aberto para a comunidade usar, auditar e estender.
Veja funcionando
Pede uma API, ele pergunta antes de sugerir. O agente chama requirements_check e depois architect_panel; nenhum número é inventado.
[Claude Code chamando requirements_check e architect_panel do Moretes Architect e mostrando o JSON devolvido]
Calcula, não chuta. No Kiro, latency_budget soma os passos em série, pega o maior dos paralelos e mostra onde o tempo vai.
[Kiro chamando latency_budget: 1460 de 2000 ms, pagamento com 900 ms]
Trava o apply perigoso no pipeline. O mesmo motor roda offline como CLI, com Markdown, JSON ou SARIF e exit code por severidade.
[Terminal rodando terraform_plan_review no CLI, achados high e exit code 1]
Os GIFs são trechos dos vídeos do curso gratuito, narrados na minha voz, com as chamadas e as respostas reais do servidor. Os JSON completos estão em docs/examples.
Conecte em 30 segundos
[Instalar no Cursor]
[Instalar no VS Code]
Sem chave, sem cadastro:
Kiro, Cursor, VS Code, Amazon Q, Claude Desktop
Kiro (.kiro/settings/mcp.json), Cursor (.cursor/mcp.json) e Amazon Q (mcp.json):
VS Code (.vscode/mcp.json):
Claude Desktop e qualquer cliente stdio, depois de rodar local:
Passo a passo de cada cliente, verificação e erros comuns: docs/clients.md.
[Página fernando.moretes.com/mcp: abas com o comando de cada cliente]
Cota pública: 300 requisições por dia por cliente e 3.000 no total; acima disso, 429. O mesmo servidor responde em https://fernando.moretes.com/api/mcp, mas esse endereço passa pelo site e todos os seus usuários dividem uma única cota diária; use a URL direta para ter a sua. Para volume ou entradas privadas, rode local.
Depois de conectar, peça ao agente:
"Use o Moretes Architect. Preciso de uma API de pedidos para um marketplace, 300 pedidos por minuto no pico. Pergunte o que falta antes de sugerir, convoque os arquitetos de solução, segurança e FinOps, compare Lambda e ECS, desenhe o C4 e registre a decisão em um ADR."
O que ele faz
[Os quatro usos: decidir, calcular, revisar, proteger agentes]
iam_policy_review lê política IAM da AWS, role definition do Azure e bindings do Google Cloud (provider). Toda ferramenta de cálculo e revisão publica outputSchema, e o cliente valida a saída.
Mais 20 prompts (10 fluxos e um architect_<papel> por persona), 18 resources (moretes://guide, moretes://boundaries, moretes://tools, moretes://personas/<id>, moretes://skills/<id>) e, só no modo local, 5 ferramentas opcionais de conta AWS e federação com os servidores oficiais.
Guia de cada ferramenta: docs/tools-guide.md · Schemas: docs/tools.md · Saídas reais: docs/examples · Personas: docs/personas.md
Na versão 0.5.0, node dist/cli.js manifest exporta os contratos públicos completos com hashes por ferramenta, incluindo schemas de saída e anotações de segurança. Como verificar e comparar contratos. A instalação local e o endpoint HTTP permitem comparar os mesmos contratos; confira a versão em uso antes de comparar.
Saída real: um C4 desenhado pelo c4_model
Entrada: pessoas, sistemas e relações explícitas. Saída: Mermaid validado (id duplicado, aresta solta e rótulo com sintaxe perigosa são recusados). O GitHub renderiza abaixo exatamente o que a ferramenta devolveu em docs/examples/c4_model.json:
Saída real: revisando um servidor MCP envenenado
mcp_server_review recebe o tools/list de outro servidor e procura texto de instrução escondido na descrição, parâmetros perigosos, anotação mentirosa e nomes duplicados. Contra o servidor de exemplo em docs/examples/mcp_server_review.json:
Por que existe
Os servidores MCP de nuvem são operacionais: executam na conta. Faltava a parte de antes: levantar requisitos, comparar com honestidade entre provedores, calcular em vez de chutar, revisar com evidências e registrar a decisão. Este projeto faz essa parte, no mesmo lugar onde o código nasce, sem custo de inferência no servidor e sem receber credenciais.
Três regras atravessam todas as ferramentas:
- Pergunta antes de assumir. Requisito que falta volta como pergunta, não como valor típico.
- Calcula com entrada auditável. Preço só com fonte e data; fórmula explícita na saída.
- Heurística é triagem. Controle marcado como atendido sem evidência volta como desconhecido; toda revisão diz o que não cobre.
No pipeline
Roda offline e sem cota. O SARIF entra no code scanning do GitHub; o Markdown vai para o resumo do job. GitHub Actions, GitLab CI e pre-commit prontos em docs/pipelines.md.
Integrações
Detalhes e exemplos: docs/integrations-clients.md.
Rodar local
As ferramentas de conta AWS (identidade STS, recursos por tag, histórico de custo) e a federação com os servidores oficiais são opt-in por variável de ambiente e só existem no stdio: o HTTP público nunca as expõe. Detalhes em docs/clients.md e docs/integrations.md. O pacote está publicado no npm. Use npx --yes --package [email protected] moretes-architect list para o CLI ou npx --yes --package [email protected] moretes-aws-architect-mcp para stdio.
Tutorial em vídeo e curso grátis
[Página do Moretes Architect MCP em fernando.moretes.com/mcp]
Em fernando.moretes.com/mcp: conexão por cliente, um playground que chama o servidor de verdade, as ferramentas por grupo, as personas, troubleshooting e FAQ. O curso tem dez aulas, cada uma com vídeo, áudio e texto, quizzes e certificado:
Privacidade e limites
- O servidor público processa a entrada em memória e registra só id da requisição, status e duração. Nunca argumentos, prompts ou resultados.
- Só duas famílias saem para a internet:
aws_knowledge_* (a consulta vai para o MCP oficial da AWS) e github_public_repository (api.github.com). Todo o resto é cálculo local.
- Contadores mensais em
/stats.json registram apenas nomes de ferramentas, sem argumentos, resultados ou identidade; não representam usuários únicos ou análises bem-sucedidas.
- A cota por cliente usa
sha256(dia + IP) com validade de dois dias; o IP bruto não é guardado.
- Não envie segredos, dados de clientes ou arquitetura confidencial ao endpoint público; para isso existe o modo local.
- Sem SLA. Serviço comunitário, mantido por uma pessoa, com orçamento alvo de US$ 30 por mês.
Tudo em PRIVACY.md e SECURITY.md.
Arquitetura
A landing do próprio servidor
[Landing do servidor público com o comando de cada cliente e as ferramentas por grupo]
A role da Lambda escreve e lê contadores somente na própria tabela DynamoDB e escreve nos próprios logs. Deploy por change set CloudFormation revisado. Design · Custos · Runbook · Evidências do deploy
Qualidade
41 testes offline, 99% das linhas cobertas, cobrem protocolo, cálculos, revisões, isolamento entre público e local, limites de entrada e federação. CI em Node 22 e 24, CodeQL, Dependabot e SBOM CycloneDX a cada release. Cada saída documentada em docs/examples é um teste: se uma ferramenta mudar de comportamento, o CI acusa. docs/tools.lock.json guarda o hash do nome, da descrição e do schema de cada ferramenta, então qualquer mudança no que o modelo do cliente lê aparece no diff.
Contribua
Issues e PRs em português ou inglês. Use os templates: bug ou proposta de ferramenta (problema, entrada, saída esperada, limite). Uma ferramenta nova precisa de schema estrito, fronteira de dados externos explícita, limitações na saída e teste. Se você é AWS Community Builder, organiza User Group ou dá aula: o curso e os vídeos são livres para usar em sala.
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