Skip to main content
Glama

Lançamento de chuva

lancar_chuva

Registra a leitura de um pluviômetro. Use consultar_chuva com visão "pluviometros" para achar o identificador do pluviômetro antes de lançar (uma linha por pluviômetro). Se o usuário citar um talhão, a visão "pluviometros_talhoes" com o filtro talhao mostra quais pluviômetros o cobrem. SEMPRE registra na data de HOJE: a procedure do upCampo fixa a data e não aceita outra — vale igual para a UPí no WhatsApp. Se o usuário pedir chuva de ontem ou de outro dia, diga isso antes de lançar e ofereça o portal, onde a data é digitável. Quando choveu: informe milímetros e deixe condicao_tempo de fora. Quando NÃO choveu: informe condicao_tempo e deixe milímetros de fora. Um talhão pode pertencer a dois pluviômetros: nunca lance nos dois — pergunte em qual. Confira antes se já existe lançamento daquele pluviômetro no dia.

GRAVA no upCampo. Resuma ao usuário o que será lançado e confirme com ele antes de chamar. Depois de gravado, informe o que foi registrado.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
fazendaNoNome da fazenda. Omita para usar a fazenda corrente do usuário — é o padrão, e é o que o usuário espera quando não cita nenhuma. Informe apenas quando ele nomear outra fazenda. Cada consulta trata de uma fazenda por vez.
milimetrosNoChuva medida, em mm. Só quando choveu. Ex.: 30.5
id_lancamentoNoIdentificador de um lançamento já existente, para ALTERAR. Omita para criar um novo — é o caso normal.
condicao_tempoNoSó quando NÃO choveu.
id_pluviometroYesIdentificador do pluviômetro, vindo de consultar_chuva (visão pluviômetros).

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
fazendaYes
lancadoYes
retornoYes
mensagemYes

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Changed2 schema fields changed
    • changedInput schema / properties / fazenda / description
      Previous value: -"Nome da fazenda. Omita para usar a fazenda corrente do usuario — e o padrao, e e o que o usuario espera quando nao cita nenhuma. Informe apenas quando ele nomear outra fazenda. Cada consulta trata de uma fazenda por vez."New value: +"Nome da fazenda. Omita para usar a fazenda corrente do usuário — é o padrão, e é o que o usuário espera quando não cita nenhuma. Informe apenas quando ele nomear outra fazenda. Cada consulta trata de uma fazenda por vez."
    • changedInput schema / properties / id_pluviometro / description
      Previous value: -"Identificador do pluviômetro, vindo de consultar_chuva (visao pluviometros)."New value: +"Identificador do pluviômetro, vindo de consultar_chuva (visão pluviômetros)."
  2. First observed

TDQS

A4.6/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Annotations only give the generic readOnly=false/destructive=false/idempotent=false profile. The description adds the critical non-obvious trait that the upCampo procedure forces today's date and rejects any other (including via WhatsApp), plus a mandatory summarize-and-confirm workflow before writing. These are exactly the behaviors annotations cannot express.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Long but front-loaded: purpose first, then discovery order, then the date constraint, then the exclusive-field rules. Nearly every sentence is actionable operational guidance, though the mm/condicao_tempo rules slightly duplicate the schema wording.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a write tool with a rich output schema (so return values need no explanation), the description covers everything an agent needs: discovery prerequisite, date limitation, field exclusivity, ambiguity handling, duplicate check, and confirmation workflow. Nothing material is missing.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the schema already documents fazenda, milimetros, id_lancamento, condicao_tempo and id_pluviometro. The description restates the mm-vs-condicao_tempo exclusivity that the schema already encodes, adding little parameter-level meaning beyond the baseline.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Opens with a specific verb+resource: "Registra a leitura de um pluviômetro". It immediately differentiates from the read-only sibling by routing discovery to consultar_chuva, so an agent can tell the write tool apart from the query tool without opening schemas.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Extremely explicit: tells the agent to look up the pluviômetro ID via consultar_chuva first, which view to use for talhão lookups, the today-only date rule, the portal fallback for past dates, the mm-vs-condicao_tempo exclusive cases, the two-pluviometer-per-talhão ambiguity, and the pre-flight duplicate check. When/why/when-not are all covered.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Try in Browser

Glama MCP Gateway

Add one secure layer between your agents and this server.

Resources