Executar o chat gateway

O gateway é a cara humana da plataforma: um chat web onde a IA é conduzida a responder a partir dos dados das ferramentas MCP em vez da sua própria memória.

Você precisa primeiro do servidor MCP rodando em modo HTTP.

git clone https://github.com/okfn/mcp-chat-gateway
cd mcp-chat-gateway
uv sync

Configure o provedor de IA, editando local_settings.py ou com variáveis de ambiente:

Variável	Exemplo	Significado
AI_API_KEY	sk-...	Key do seu provedor de LLM
AI_BASE_URL	https://api.deepseek.com	Qualquer endpoint compatível com OpenAI
AI_MODEL	deepseek-chat	Nome do modelo
MCP_URL	http://127.0.0.1:8063	Onde o servidor MCP vive

Depois execute:

uv run python app.py     # serves on http://127.0.0.1:8064

Abra http://127.0.0.1:8064, escolha uma pergunta sugerida ou digite a sua, e veja a resposta chegar com suas tabelas, gráficos e links das fontes.

Ainda sem datasets? Pergunte sobre as ferramentas de exemplo

Um servidor recém clonado já serve suas ferramentas de exemplo embutidas, então você pode testar o ciclo completo antes de instalar qualquer catálogo real: pergunte ao chat o que ele consegue responder, chame uma ferramenta de exemplo através dele, e confira que a resposta volta com suas fontes.

Descartável por design

O gateway é intencionalmente simples: HTML/JS/CSS puros, um backend Flask mínimo, sem framework de frontend. Ele existe para testar e demonstrar a plataforma; espere que mude rápido.