🕷️ Arachne MCP Server

15 MCP tools para web scraping, browser automation, visão computacional, transcrição de áudio, RAG e Visual Regression Testing (VRT) — o Oito Olhos da Aranha — tudo via API.

Conecta no Arachne como backend. Funciona com Claude Desktop, Cursor, Codex CLI, Hermes e qualquer cliente MCP.

✨ Tools

🔍 Web & Dados

👁️ Visão & Áudio

🕷️ Oito Olhos — Visual Regression Testing (VRT)

🧭 Utilidades

VRT com LLM local: o Oito Olhos usa pixel diff + DOM pareado + CLIP semântico + VLM local (Qwen2.5-VL via Douglas, fallback Samuel) — classificando mudanças como regression | expected | noise, com sugestão de correção (CORRECAO:) quando detecta bug. Zero API key para o veredito.

🚀 Quick Start

1. Pegue uma API Key

Crie em arachne.seu.pet/dev (plano Free: 500 req/mês).

2. Configure no Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "arachne": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "arachne_mcp"],
      "env": {
        "ARACHNE_API_KEY": "sua_chave_aqui",
        "ARACHNE_BASE_URL": "https://arachne.seu.pet"
      }
    }
  }
}

3. Ou teste direto

export ARACHNE_API_KEY="sua_chave"
python3 -m arachne_mcp

Precisa de httpx: pip install httpx

📦 Como funciona

O MCP server é um cliente HTTP que chama a API pública do Arachne. Zero dependência de infra local — roda de qualquer lugar.

Seu agente AI → MCP stdio → arachne_mcp.py → HTTP → Arachne API → resultado

🕷️ Exemplos — Oito Olhos (VRT)

# 1. Cria baseline de uma página (1ª vez)
arachne_visual_snapshot(url="https://meusite.com/", name="home")

# 2. Após um deploy: compara e recebe veredito
arachne_visual_diff(url="https://meusite.com/", name="home")
# → { diff_ratio: 0.023, classification: "regression",
#     description: "Botão CTA mudou de cor. CLASSIFICACAO: regression
#     CORRECAO: verificar CSS de .cta — cor deve ser var(--primary)" }

# 3. Mudança esperada? Aprova como novo baseline
arachne_visual_approve(name="home")

# 4. Auditoria sem baseline (gates determinísticos)
arachne_visual_gates(url="https://meusite.com/")
# → verdict: CLEAN | DEFECTS com lista machine-parsable

# 5. Suíte completa → report HTML
arachne_visual_report(tests=[{"url": "https://meusite.com/", "name": "home"},
                             {"url": "https://meusite.com/pricing", "name": "pricing"}])

Dicas:

• Páginas autenticadas: use auth: true — o motor faz login e injeta o token.
• Áreas dinâmicas (stats, relógio): use mask: [{"selector": ".stats"}].
• Diferenças de cor/tema que não são bugs: o CLIP semântico classifica como expected sem acionar o VLM 7B.

🔧 Exemplos — SDK

# Via arachne-sdk (pip install arachne-sdk)
from arachne_sdk import Arachne
client = Arachne(api_key="sua_chave")

# Busca na web
results = client.search("preço iPhone 16 Brasil")
for r in results:
    print(f"{r.title}: {r.url}")

# Analisar imagem
vision = client.vision("https://exemplo.com/foto.jpg")
print(vision.ocr.text)

📊 Planos

🏗️ Stack

• Backend: FastAPI + Crawl4AI + Whisper + Tesseract + PostgreSQL
• VRT: Playwright + ffmpeg (vídeo) + CLIP ViT-B-32 + Qwen2.5-VL (VLM local)
• Engines: Trafilatura → Crawl4AI SDK → Sidecar Docker → Camoufox
• MCP Transport: stdio (compatível com Claude Desktop, Cursor, Codex, Hermes)

🔗 Links

• Arachne Platform
• Developer Portal
• API Docs
• Python SDK (PyPI)
• GitHub

🕷️ Built with the Arachne engine. Open source MCP server.