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Glama

DevScope

CI

Plataforma de inteligência de engenharia para agentes de IA. O objetivo é que um agente (GitHub Copilot, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Agent etc.) entenda um projeto de software — arquitetura, convenções, histórico e infraestrutura — sem precisar reconstruir esse contexto a cada conversa.

Veja o desenho completo em docs/architecture/overview.md.

O que existe hoje

Componente

Pasta

Status

Servidor MCP (leitura de projeto, Git, busca de código)

mcp/server

Funcional, publicado como devscope-mcp no PyPI

Permissão e auditoria para plugins

mcp/auth

Funcional, uso local (não publicado)

Plugin ChatGuru

mcp/plugins/chatguru

MVP com uma ação de leitura (get_service_health) — ainda dois processos MCP separados, não carregado pelo Core

Skills (conhecimento de domínio)

skills

Em construção — 2 skills reais

Documentação de arquitetura

docs/architecture

Fundação

Orquestrador de agente, PluginRegistry unificado, RAG, UI, SDK

Roadmap, ainda não iniciados

Não existem pastas vazias reservando lugar para fases futuras — quando uma fase começa, a pasta nasce com conteúdo real no mesmo commit.

Related MCP server: Code Expert MCP Server

Instalar o servidor MCP hoje

cd mcp/server
python -m venv .venv
# Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
# Linux/WSL/macOS:    source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

Instruções completas de uso, CLI e segurança em mcp/server/README.md.

Estrutura do repositório

devscope/
├── AGENTS.md
├── devscope.json
├── docs/
│   └── architecture/
├── skills/
│   ├── git/
│   └── architecture/
├── mcp/
│   ├── server/
│   ├── auth/
│   └── plugins/
│       └── chatguru/
└── .vscode/

Licença

MIT — veja LICENSE.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Intelligently analyzes codebases to enhance LLM prompts with relevant context, featuring adaptive context management and task detection to produce higher quality AI responses.
    2
    -