Estrutura antes do código
PRD vira grafo persistente em SQLite. Tasks atômicas, dependências explícitas, critérios de aceite. Zero trabalho não-rastreado.
engenharia de software dirigida por IA · local-first · AGPL v3
Engenharia de software dirigida por IA — e o Claude Code não esquece mais o que vocês combinaram.
mcp-graph é a camada de engenharia de software dirigida por IA que faltava entre o seu PRD e o seu agente. PRD vira grafo persistente, TDD é obrigatório, contexto sobrevive ao reload. Tudo local, zero vibe-coding.
$npm install -g @mcp-graph-workflow/mcp-graph
Ver no GitHub →
O que é AISE
Engenharia de software dirigida por IA, traduzida.
AI-Driven Software Engineering (AISE) é entregar software com agentes de IA aplicando a mesma disciplina que time sênior usa: spec antes do código, TDD obrigatório, rastreabilidade de decisão, memória entre sessões. mcp-graph é a instância local-first dessa categoria.
Sem AISE
Vibe-coding
Prompt solto, agente improvisa, código nasce sem teste, sessão seguinte recomeça do zero. Quem revisa não consegue dizer o que foi feito nem por quê. Não escala.
Com AISE
Engenharia de verdade, com IA
PRD vira grafo de tasks atômicas com critérios de aceite. Toda task tem teste antes da implementação. Contexto comprimido sobrevive ao reload. Decisões ficam rastreadas. O agente navega em vez de improvisar.
Tecnicamente
mcp-graph implementa as duas metodologias canônicas da AISE:
SDD
Specification-Driven Development
PRD vira grafo de specs executáveis com AC. TDD obrigatório torna o teste a forma executável da especificação. Raízes em métodos formais e BDD.
CDE
Context-Driven Engineering
Grafo + RAG + memory dão contexto completo entre sessões. Reduz a fração não-determinística do agente — intenção e constraints viajam juntas com a task.
É a "capacidade de plataforma" que o DORA Report 2025 identifica como condição necessária para AI converter produtividade em entrega.
Começar
Três passos para shipar com disciplina.
Sem cloud, sem chave de API de LLM, sem Docker. Roda no seu projeto, ao lado do seu agente. Node.js ≥ 20.
-
01
Instalar
Pacote unificado v12 traz servidor MCP + CLI completo em um único binário.
$ npm install -g @mcp-graph-workflow/mcp-graph -
02
Configurar
Adicione ao
.mcp.json(Claude Code, Cursor) ou.vscode/mcp.json(Copilot).{ "mcpServers": { "mcp-graph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mcp-graph-workflow/mcp-graph"] } } } -
03
Rodar
Inicialize o grafo no projeto e comece a executar tasks com TDD obrigatório.
$ mcp-graph init # cria grafo + configs do IDE $ mcp-graph import ./PRD.md # PRD vira grafo de tasks $ mcp-graph next # próxima task desbloqueada $ mcp-graph start <id> # status → in_progress, TDD checklist $ mcp-graph finish # status → done, sugere a próxima
Demonstração
Estrutura primeiro, código depois.
Output capturado de uma sessão real importando o sample-prd.md.
$ mcp-graph import docs/examples/sample-prd.md Imported: 8 nodes, 14 edges $ mcp-graph next ╭────────────────────────────────────────────╮ │ NEXT TASK node_39cdd632e169 │ │ │ │ Endpoint POST /auth/login │ │ │ │ type: task · priority: 3 · desbloqueada │ │ │ │ ▸ start: mcp-graph start node_39cdd632e169 │ ╰────────────────────────────────────────────╯ $ mcp-graph start node_39cdd632e169 ╭────────────────────────────────────────────╮ │ ▶ STARTED node_39cdd632e169 │ │ │ │ TDD checklist │ │ ☐ failing test que captura a AC │ │ ☐ implementação mínima até passar │ │ ☐ refactor; suite verde │ │ │ │ ▸ when done: mcp-graph finish │ ╰────────────────────────────────────────────╯
O que entrega
Seis garantias que toda sessão com IA deveria ter.
Não é mais uma issue tracker. Não é mais um framework de agente. É a camada de memória + governança que faltava para tornar AISE viável.
TDD não-negociável
Toda task tem teste antes da implementação. Hook bloqueia commit sem teste primeiro. O agente recusa pular a etapa.
Memória persistente
Contexto comprimido entre sessões, RAG local sobre o repositório, snapshots versionados. O agente continua de onde parou.
50+ ferramentas MCP
Tool surface unificada para Claude Code, Cursor, Copilot. Code intelligence nativa, RAG, sprint planning, validação de AC.
Multi-agente sincronizado
Dois agentes em paralelo? unified-gate mantém ambos coerentes via grafo + locks. Sem corrida, sem retrabalho.
Local-first, sem infra
Roda em Node.js ≥ 20. Sem Docker, sem cloud, sem chave de API de LLM. SQLite no diretório do projeto. Reproduzível.
Onde se encaixa
Não substitui — preenche a lacuna.
| Comparação | O que mcp-graph traz |
|---|---|
| vs Cursor / Copilot puros | Persistência e governança entre sessões — o agente não recomeça do zero a cada chat. |
| vs Linear / Jira | Grafo executável pelo agente, não apenas visual. Status muda durante o trabalho, não depois. |
| vs LangGraph e frameworks de agente | É AISE pura: PRD vira spec executável, não prompt solto. Local-first, zero infraestrutura. |
Pesquisa
Experimento ativo de pesquisa.
Investiga estrutura determinística em grafo como condição de viabilidade da engenharia de software dirigida por IA — confiabilidade, continuidade de contexto, previsibilidade.
Diego Lima Nogueira de Paula
“Estrutura determinística em grafo, com TDD não-negociável e memória persistente,
é condição necessária para que a engenharia de software dirigida por IA produza
código auditável, reproduzível e seguro em produção.”
Licença
AGPL v3 por padrão. Copyleft forte, sem rodeios.
AGPL-3.0-or-later
copyleft forte · §13 cobre uso por rede
O que isso significa, em uma linha cada:
Open source, pesquisa, uso interno: grátis. Use, modifique, contribua.
Distribui versão modificada (incluindo SaaS via rede — §13): precisa publicar o código fonte da sua versão sob a mesma AGPL. É o contrato copyleft.
Quer fechar o código? SaaS proprietário? Existe licença comercial que remove o copyleft — escrita pra organizações que precisam de modelo fechado.
Por que copyleft forte, não permissivo: garante que melhorias derivadas voltem pra comunidade. mcp-graph é pesquisa de mestrado em código aberto — AGPL preserva esse contrato. Detalhes em LICENSE, NOTICE.md e guia em linguagem clara.