🛠️ Arquiteto Planner I.A.

O Arquiteto Planner I.A. é um assistente inteligente baseado em Inteligência Artificial para planejamento de projetos de software. A partir de uma descrição de ideia fornecida pelo usuário, o agente atua como um arquiteto de software, estruturando a stack de tecnologias recomendada, mapeando a arquitetura de pastas/arquivos e planejando o passo a passo para o desenvolvimento do projeto.

O projeto demonstra a implementação prática do Model Context Protocol (MCP) utilizando a biblioteca FastMCP, permitindo que o modelo de linguagem interaja de forma dinâmica com ferramentas locais de arquitetura.

🚀 Funcionalidades

• Recomendação de Stack: Sugere tecnologias de backend, frontend, banco de dados e testes com base no tipo do projeto (API, I.A., Automação, Site, Análise de Dados ou Terminal).

• Esboço de Arquitetura: Gera a estrutura recomendada de pastas e arquivos para o projeto.

• Roteiro de Desenvolvimento (Etapas): Sugere a sequência lógica de etapas para construir o projeto do zero.

• Orquestração Inteligente: Combina a flexibilidade do LangChain com a dinamicidade de ferramentas MCP locais.

Related MCP server: MCP-Creator-MCP

📂 Estrutura do Projeto

Abaixo estão os arquivos e a respectiva responsabilidade de cada componente no projeto:

├── agent.py         # Orquestração do agente LangChain e integração com ferramentas MCP
├── cliente.py       # Inicializador do cliente MCP conectado ao servidor local
├── servidor.py      # Servidor FastMCP que define as ferramentas (tools) de apoio à decisão
├── main.py          # Interface CLI que recebe a entrada do usuário e executa o fluxo
├── requirements.txt # Lista de dependências Python para execução do projeto
└── .env             # Variáveis de ambiente contendo credenciais (ex: OPENAI_API_KEY)

Detalhes Técnicos:

• main.py: Ponto de entrada do sistema. Solicita a ideia de projeto e chama o agente de forma assíncrona.

• agent.py: Configura o modelo gpt-4o-mini da OpenAI e o prompt de sistema do Arquiteto. Carrega dinamicamente as ferramentas MCP e roda o agente LangChain.

• cliente.py: Configura o cliente FastMCP que se conecta via stdio ao servidor Python local.

• servidor.py: Define o servidor MCP com três ferramentas principais:

  • escolher_stack: Seleciona tecnologias com base em termos chave da ideia.

  • gera_estrutura: Retorna a árvore de pastas e arquivos padrão.

  • gera_etapas: Retorna uma lista de tarefas necessárias para o desenvolvimento.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3.10+

• LangChain (Agente e prompts)

• FastMCP (Protocolo de ferramentas de modelo de linguagem - MCP)

• OpenAI API (gpt-4o-mini)

• python-dotenv (Leitura do arquivo .env)

⚙️ Instalação e Configuração

Siga os passos abaixo para preparar e rodar o projeto localmente:

1. Clonar o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/Arquiteto_planer.I.A.git
cd Arquiteto_planer.I.A

2. Criar e ativar o ambiente virtual (venv)

No Windows (PowerShell):

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

No Linux/macOS:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. Instalar as dependências

pip install -r requirements.txt

4. Configurar as variáveis de ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto e configure a sua chave da OpenAI:

OPENAI_API_KEY=sua_chave_de_api_aqui

🎮 Como Executar

Com o ambiente virtual ativado e a chave da API configurada, execute a aplicação com o seguinte comando:

python main.py

Exemplo de uso:

1. O console irá solicitar:

   Ideia de projeto: Quero criar um bot de automação do instagram usando selenium

2. O agente processará a ideia, acessará as ferramentas locais no servidor MCP e exibirá uma resposta detalhada no terminal contendo:

   • Nome sugerido do projeto

   • Descrição

   • Stack recomendada (ex: Python, Selenium, PyTest)

   • Arquitetura de arquivos

   • Explicação dos arquivos

   • Etapas sugeridas de desenvolvimento