mcp-dev-agent

Servidor MCP (Model Context Protocol) via Streamable HTTP que dá a um agente de IA capacidades de desenvolvimento na VM: executar comandos, editar/mover/listar arquivos, usar node, npm, gh, git e transportar screenshots como conteúdo visual MCP nativo. O agente decide quais comandos rodar.

Documentação

A documentação completa está organizada em docs/README.md.

• docs/ARQUITETURA.md — componentes, autenticação, sessões, persistência e fluxos.

• docs/FERRAMENTAS.md — contrato das 10 ferramentas MCP e padrões de uso.

• docs/OPERACAO.md — runbook, variáveis de ambiente e diagnóstico.

• docs/SEGURANCA.md — fronteiras de confiança, riscos e hardening.

• docs/DESENVOLVIMENTO.md — estrutura do código, testes e workflow de alteração.

• docs/AVALIACAO-TECNICA.md — avaliação do estado atual e prioridades.

• docs/DEPLOY-CLOUDFLARE.md — exposição via Cloudflare Tunnel.

• docs/CREDENCIAIS.local.md — secreto, fora do versionamento (.gitignore): dados locais de produção, quando existir.

Related MCP server: SkyDeckAI Code

Arquitetura

Copilot Studio (nuvem)
        │  HTTPS + Bearer token
        ▼
[ Reverse proxy / túnel com TLS ]   ← obrigatório: Copilot Studio exige HTTPS público
        │
        ▼
mcp-dev-agent  (Express + Streamable HTTP, porta 3000)
        │  child_process / fs
        ▼
  VM de desenvolvimento  (node, npm, gh, git, arquivos das aplicações)

• Transporte: Streamable HTTP (endpoint único POST/GET/DELETE /mcp), que é o modo que o Copilot Studio consome MCP.

• Auth (duas formas, ambas aceitas no /mcp):

  • Bearer token estático via header Authorization (variável MCP_AUTH_TOKEN) — usado pelo Copilot Studio.

  • OAuth 2.1 conforme a spec de autorização do MCP (Dynamic Client Registration, authorization code + PKCE, refresh token) — exigido pelo ChatGPT. Endpoints: /.well-known/oauth-authorization-server, /.well-known/oauth-protected-resource/mcp, /authorize, /token, /register, /revoke. A aprovação pede a senha OAUTH_APPROVAL_PASSWORD (fallback: MCP_AUTH_TOKEN). Clients e tokens ficam em data/oauth-state.json (fora do versionamento, chmod 600); implementação em src/oauth.ts.

• Escopo de arquivos: sem restrição de path — o agente opera em qualquer caminho permitido ao usuário Linux do serviço (decisão de projeto). Resolve ~ e caminhos relativos.

• Auditoria: cada execução de ferramenta (tools/call validado) gera evento JSON estruturado com sessão/client, duração, argumentos sanitizados e resumo do resultado. O padrão é stderr/journald; MCP_AUDIT_LOG_PATH habilita JSONL em arquivo.

• Proxy: trust proxy=loopback por padrão, adequado ao cloudflared local; outras topologias podem ajustar MCP_TRUST_PROXY.

Ferramentas expostas

run_command continua cobrindo o fluxo geral; as ferramentas específicas tornam leitura, paginação e transporte de artefatos mais confiáveis para o agente.

Saídas grandes e screenshots

O servidor não força mais todo resultado de tool a virar uma única string. O contrato interno aceita um CallToolResult MCP completo, permitindo conteúdo multimodal.

• Respostas textuais continuam limitando a prévia a aproximadamente 30 mil caracteres para proteger o contexto, mas o conteúdo completo de run_command é preservado temporariamente por até 1 hora (máximo de 50 artefatos no armazenamento temporário) e pode ser recuperado com read_command_output.

• Quando uma prévia de comando precisa ser reduzida, ela preserva início e fim em vez de apenas cortar o final.

• read_file informa tamanho total e próximo offset; arquivos minificados podem ser navegados com char_offset/char_limit.

• read_image envia os bytes como bloco type: "image"; não passe imagens via base64 em run_command, porque isso desperdiça contexto e perde a semântica multimodal.

• O limite padrão para uma imagem é 10 MiB e pode ser ajustado com MCP_MAX_IMAGE_BYTES.

• run_command usa grupo de processo próprio: em timeout, shell e descendentes são encerrados juntos. O buffer de segurança padrão foi elevado para 50 MiB e pode ser configurado com MCP_COMMAND_MAX_BUFFER_BYTES; se esse limite for atingido, o resultado informa explicitamente output_limit_exceeded: true.

Para auditoria de UX, o fluxo recomendado é: gerar screenshots no projeto (por exemplo com Playwright) → localizar o arquivo → chamar read_image → analisar a imagem diretamente no modelo.

Rodando

npm install
npm run build

# gere um token forte e exporte antes de iniciar
export MCP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32)
export PORT=3000
# producao: URL publica HTTPS (issuer OAuth) e senha da tela de aprovacao
export PUBLIC_URL=https://seu-host
export OAUTH_APPROVAL_PASSWORD=uma-senha-forte
npm start

Desenvolvimento com reload: npm run dev (também precisa de MCP_AUTH_TOKEN). Testes locais: npm test.

Health check (sem auth): GET /health → { "status": "ok", "tools": [...] }.

Teste rápido do handshake

curl -X POST http://127.0.0.1:3000/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $MCP_AUTH_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"c","version":"1"}}}'

O header de resposta Mcp-Session-Id deve ser reenviado nas chamadas seguintes (tools/list, tools/call).

Expondo com HTTPS (necessário para o Copilot Studio)

O Copilot Studio (nuvem) só alcança endpoints HTTPS públicos. Coloque o servidor atrás de TLS. Opções:

• Reverse proxy (nginx/Caddy) com certificado, encaminhando para http://127.0.0.1:3000.

• Túnel para expor rapidamente: cloudflared, ngrok, ou Azure Application Gateway / Front Door se a VM for Azure.

Mantenha o servidor MCP ouvindo em 127.0.0.1 quando houver proxy na frente, para não expor a porta HTTP crua.

Conectando no Copilot Studio

O Copilot Studio consome MCP através de uma tool/custom connector apontando para o endpoint Streamable HTTP:

1. No Copilot Studio, abra seu agente → Tools → Add a tool → New tool → Model Context Protocol. (Alternativamente, Power Apps → Custom connectors e importe a spec abaixo.)

2. Server URL: a URL HTTPS pública que aponta para /mcp (ex.: https://seu-host/mcp).

3. Autenticação: tipo API Key / cabeçalho, com header Authorization e valor Bearer <seu MCP_AUTH_TOKEN>. Guarde o token no cofre/variável de ambiente do connector, nunca no prompt.

4. Salve e publique o connector; adicione a tool ao agente.

5. As 10 ferramentas aparecem para o agente, que passa a decidir sozinho quando chamar run_command, edit_file, etc.

Observação: o suporte a MCP no Copilot Studio evolui rápido. Se a UI não oferecer MCP nativo na sua região/licença, crie um custom connector com uma spec OpenAPI que descreva o endpoint /mcp (Streamable HTTP) e o header Authorization.

Conectando no ChatGPT

O ChatGPT exige OAuth (não aceita Bearer token estático) e requer developer mode (Plus/Pro) ou plano Business/Enterprise:

1. Settings → Connectors → Create (com developer mode habilitado em Settings → Connectors → Advanced).

2. MCP Server URL: https://seu-host/mcp — Authentication: OAuth.

3. O ChatGPT descobre os endpoints via /.well-known/*, registra-se sozinho (DCR) e abre a tela de aprovação: informe a OAUTH_APPROVAL_PASSWORD.

4. Pronto — access tokens duram 2 h e são renovados automaticamente via refresh token (30 dias, com rotação).

Para revogar o acesso do ChatGPT: apague data/oauth-state.json e reinicie o serviço (ou use /revoke).

Segurança — leia antes de produção

Este servidor executa comandos arbitrários na VM. Consequências:

• Trate o MCP_AUTH_TOKEN como credencial equivalente às permissões do usuário Linux que executa o serviço. Rotacione-o periodicamente.

• Rode o processo com um usuário de baixo privilégio dedicado ao desenvolvimento, não como root.

• Prefira uma VM descartável/isolada por projeto; não aponte para máquinas com dados sensíveis de outros sistemas.

• Sempre atrás de TLS; nunca exponha a porta HTTP crua na internet.

• A auditoria de tools/call já é habilitada por padrão em stderr/journald; defina retenção adequada e use MCP_AUDIT_LOG_PATH apenas quando precisar de JSONL em arquivo.