mcp-gestao-os
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-gestao-osCrie uma ordem de serviço para Maria com 2 itens do serviço Troca de óleo."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP — Gestão de Serviços e Ordens de Serviço
Servidor MCP em Python que expõe CRUD de Serviços (catálogo) e Ordens de Serviço (OS) para uso conversacional via Claude Desktop / Claude Code. Implementa o SPEC.md com o SDK oficial MCP (low-level Server, sem FastMCP), transporte streamable HTTP e persistência em SQLite.
Arquitetura (camadas)
src/gestao_os/
├── main.py # Entrypoint: ASGI (Starlette + uvicorn), streamable HTTP em /mcp
├── server.py # Montagem do Server MCP: instructions, list_tools, call_tool
├── database.py # SQLite: schema e transações (FKs ativas)
├── errors.py # AppError + códigos do contrato de erros (seção 7)
├── textutil.py # Normalização case/accent-insensitive (RN01, RN13)
├── models/ # Entidades: Servico, OrdemServico, OrdemServicoItem
├── repositories/ # Acesso a dados (SQL puro por entidade)
├── services/ # Regras de negócio (RN01–RN10)
└── tools/
├── definitions.py # As 13 tools MCP com inputSchema e descriptions (seções 5 e 6)
├── handlers.py # Validação de argumentos (RN12/RN15) e delegação aos services
└── validation.py # Helpers de validação: tipos, paginação (RN14), confirmação (RN12)Fluxo de uma tool call: server.call_tool → handlers (presença/tipo/confirmação) → services (regras de negócio, transação) → repositories (SQL) → JSON estruturado de volta ao cliente. Erros de negócio retornam {"erro": "<CODIGO>", "mensagem": "<pt-BR>"}.
Requisitos
Python 3.11+
Dependências:
mcp>=1.27,starlette,uvicorn
Instalação e execução
pip install -e ".[dev]"
# inicia em http://127.0.0.1:8000/mcp (SQLite: .\gestao_os.db)
mcp-gestao-os
# opções
mcp-gestao-os --host 0.0.0.0 --port 8000 --db C:\dados\gestao_os.db(Equivalente: python -m gestao_os.main.)
Conectando o cliente
Claude Code:
claude mcp add --transport http gestao-os http://127.0.0.1:8000/mcpClaude Desktop: adicionar em Settings → Connectors (integração remota) apontando para http://127.0.0.1:8000/mcp, ou via proxy stdio no claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"gestao-os": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "http://127.0.0.1:8000/mcp"]
}
}
}Testes
python -m pytestA suíte cobre as regras de negócio RN01–RN14: unicidade case/accent-insensitive, snapshot de preço, recálculo de valor_total, imutabilidade de OS concluída/cancelada, mínimo de 1 item, confirmação de operações destrutivas, paginação etc.
Tools expostas (13)
Grupo | Tools |
Serviços |
|
Ordens de Serviço |
|
Itens da OS |
|
Regras conversacionais (desambiguação por busca, confirmação de destrutivas, nunca presumir dados) estão embutidas nas instructions do servidor e nas descriptions das tools, conforme a seção 6 do SPEC.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
An AI concierge that turns static forms into adaptive AI conversations. From any MCP client.
Inventory management for small organizations: search, assign, report, order, set up by chat.
Interact with the Stitch API using natural language commands.
Manage your Savanto store from your AI: catalog, content, prompts, and analytics, by chat.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/julionet/projeto-mcp-python'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server