Jtech Bridge MCP

🌉 A Model Context Protocol (MCP) server for synchronizing development context between Backend (Producer) and Frontend (Consumer) IDEs.

🎯 Overview

Jtech Bridge MCP eliminates the "information gap" between development roles by providing real-time synchronization of API contracts, documentation, and task status across different IDEs (Cursor, VS Code, Windsurf, etc.).

Key Features

• Real-time Sync: Automatic file change detection via Watchdog
• IDE Agnostic: Works with any MCP-compatible IDE
• Atomic Operations: File locking for multi-IDE scenarios
• Native Notifications: Ubuntu/Linux notify-send integration
• Role-based: Distinguishes between Producer and Consumer projects

🚀 Quick Start

Prerequisites

• Python 3.12+
• MongoDB 6.0+
• uv package manager (recommended)

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/angelovicentefilho/mcp-ide-bridge.git
cd mcp-ide-bridge

# Run the automated setup script
# This will install uv, sync dependencies, and setup the systemd service
./setup.sh

Alternatively, for manual installation:

uv sync
cp .env.example .env
uv run jtech-bridge

IDE Configuration

Detailed guides are available in the docs/ folder:

• Cursor Configuration
• VS Code Configuration

🛠️ Available Tools

See API Reference for full details.

🤖 Workflow Automático (Escuta Ativa)

O Jtech Bridge permite um fluxo de trabalho onde o Agente Frontend (Consumidor) monitora ativamente o Backend (Produtor) e começa a implementar funcionalidades automaticamente assim que elas são disponibilizadas, sem intervenção humana manual.

1. Configurar o Consumidor (Frontend)

No Cursor (projeto Frontend), cole este prompt para iniciar o Modo de Escuta Ativa:

Eu quero que você entre no "Modo de Escuta Ativa".
Sua tarefa é monitorar continuamente o backend e implementar o que for solicitado.

Execute este loop:
1. Chame a tool `wait_for_new_task(timeout_seconds=300)`.
2. Essa tool vai ficar esperando. Se ela retornar uma tarefa:
   a. Leia o contrato da tarefa.
   b. Implemente o código necessário no frontend.
   c. Marque a tarefa como concluída com `mark_as_implemented`.
   d. Volte para o passo 1 imediatamente.
3. Se ela der timeout (retornar "timeout"), volte para o passo 1 imediatamente.

Não pare até que eu mande. Fique nesse loop infinito de trabalho.

2. Disparar Tarefas no Produtor (Backend)

No Antigravity ou outra IDE (projeto Backend), use este prompt para criar e delegar uma nova feature:

Vamos criar uma nova funcionalidade no sistema.
1. Crie um arquivo de especificação chamado "docs/nova-feature.md".
2. Nele, descreva a API ou funcionalidade desejada.
3. Após criar o arquivo, use a tool "register_task_completion" para notificar o frontend:
   - task_id: "feature-xyz-001"
   - description: "Descrição da feature para o frontend implementar"
   - contract_path: (caminho absoluto do arquivo criado)

Assim que a etapa 3 for executada pelo Backend, o Frontend detectará a tarefa e iniciará a implementação automaticamente.

📁 Project Structure

jtech-bridge-mcp/
├── app/
│   ├── __init__.py          # Package metadata
│   ├── config.py             # Pydantic Settings
│   ├── logging_config.py     # Structured logging
│   ├── server.py             # MCP Server entry point
│   ├── models/               # Pydantic schemas
│   ├── services/
│   │   └── db_service.py     # MongoDB async service
│   └── manager/
│       └── state_cache.py    # Local state with file locking
├── tests/                     # Test suite
├── docs/                      # Documentation
├── pyproject.toml            # Project configuration
└── .env.example              # Environment template

⚙️ Configuration

🧪 Development

# Install dev dependencies
uv sync --all-extras

# Run tests
uv run pytest

# Run with coverage
uv run pytest --cov=app --cov-report=html

# Lint code
uv run ruff check .

# Type check
uv run mypy app/

📄 License

MIT License - see LICENSE for details.

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