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Documentação Técnica MCP

Bem-vindo à Documentação Técnica MCP: um guia prático para conectar dados públicos abertos a modelos de IA usando o Model Context Protocol (MCP).

Este manual fornece as especificações de arquitetura, os padrões de código e os templates de configuração necessários para construir plugins, executar o servidor e implantar ferramentas de dados.

Tudo aqui é medido contra dois objetivos: precisão (respostas calculadas a partir de dados oficiais, não lembradas do treinamento) e rastreabilidade (cada resposta aponta de volta para sua fonte). O contexto do projeto explica os dois e por que eles importam para dados públicos.

Procurando contexto não técnico ou a estratégia do projeto? Confira o Field Guide to Connecting AI to Public Information (guia de campo para conectar a IA à informação pública). Ele cobre lições dos nossos pilotos no Brasil e no Uruguai, orientações para trabalhar com especialistas de domínio e feedback de usuários reais. O link para o Field Guide será compartilhado em breve.

Para mais informações, visite a página oficial do projeto "Traceable AI Answers for Public Data" no site da Open Knowledge Foundation (OKFN).

O que vem na caixa

  • Um servidor MCP que transforma datasets abertos (arquivos CSV, bancos de dados) em ferramentas que uma IA pode chamar.
  • Um chat gateway, um chat web simples que conecta qualquer LLM compatível com OpenAI ao servidor MCP e renderiza tabelas, gráficos e links para as fontes direto dos dados, sem passá-los pela IA.
  • Plugins com escopo em um domínio de dados específico (o balanço energético do Uruguai, o Brasil, e o seu em seguida) que descrevem datasets e as perguntas que eles podem responder.

Para onde ir agora

Fase inicial

A plataforma inteira está em uma fase inicial de pesquisa. Mudanças incompatíveis são esperadas, assim como esta documentação mudar debaixo dos seus pés.