liev-sdlc-mcp 0.1.0

Model Context Protocol (MCP) server for SDLC API integrations

Inmetrics Liev - SDLC MCP Server (liev-sdlc-mcp)

O liev-sdlc-mcp é um servidor compatível com o Model Context Protocol (MCP) projetado para integrar agentes de Inteligência Artificial (como o Antigravity, Claude Desktop, Cursor, etc.) com a API de SDLC (Software Development Life Cycle) da Liev / Inmetrics.

O servidor opera sobre o transporte STDIO, fornecendo ferramentas inteligentes para buscar projetos, consultar descobertas de arquitetura, fluxos e funcionalidades do sistema diretamente dos agentes.

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🛠️ Funcionalidades Mapeadas (Tools)

O MCP expõe as seguintes ferramentas para o modelo de linguagem:

1. list_sdlc_projects: Lista todos os projetos disponíveis no SDLC.
2. get_project_discovery: Recupera dados históricos de descobertas (discoveries) para um projeto específico com paginação.
3. get_discovery_results: Recupera os resultados detalhados (como capacidades de negócio mapeadas, regras de negócio e infraestrutura) de uma descoberta específica.

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⚙️ Configuração após a Publicação

Depois que você publicar o pacote no PyPI ou no seu registro privado, a configuração no arquivo mcp_config.json do seu cliente (Antigravity/Claude Desktop) ficará extremamente limpa e simples.

Aqui estão as duas abordagens recomendadas para os usuários finais:

Opção A: Execução Efêmera sem Instalação Manual (Recomendado via uvx)

A melhor forma de rodar, pois o cliente baixa e gerencia a versão correta do pacote automaticamente do registro:

{
  "mcpServers": {
    "liev-sdlc-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "liev-sdlc-mcp"
      ],
      "env": {
        "SDLC_TOKEN": "seu-token-pat-aqui",
        "SDLC_BASE_URL": "https://portal-url-backend.ai"
      }
    }
  }
}

[!TIP] Se o pacote estiver em um registro privado (como Nexus ou Artifactory), basta passar a flag --index apontando para o seu repositório: "args": ["--index", "https://seu-registro-privado/simple", "liev-sdlc-mcp"]

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Opção B: Instalação Global (via pipx ou pip)

Se você ou seus usuários optarem por instalar o pacote globalmente no sistema:

# Instalação global isolada (Recomendado)
pipx install liev-sdlc-mcp

# Ou via pip padrão
pip install liev-sdlc-mcp

Uma vez instalado globalmente, o comando liev-sdlc-mcp fica disponível no PATH do sistema. O JSON de configuração reduz-se para:

{
  "mcpServers": {
    "liev-sdlc-mcp": {
      "command": "liev-sdlc-mcp",
      "env": {
        "SDLC_TOKEN": "seu-token-pat-aqui",
        "SDLC_BASE_URL": "https://portal-url-backend.ai"
      }
    }
  }
}

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💻 Desenvolvimento Local

Se você estiver modificando o servidor localmente, use estas diretrizes:

Pré-requisitos

• Python 3.12 ou superior
• Gerenciador de pacotes uv (Recomendado) ou pip.

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

Instale o projeto em modo editável para que suas alterações reflitam instantaneamente:

uv pip install -e .

Para testar localmente no Antigravity no modo de desenvolvimento, aponte diretamente para o seu diretório:

{
  "mcpServers": {
    "liev-sdlc-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "c:/projects/MCPs/SDLC-MCP",
        "run",
        "liev-sdlc-mcp"
      ],
      "env": {
        "SDLC_TOKEN": "seu-token-pat-aqui",
        "SDLC_BASE_URL": "http://localhost:3000"
      }
    }
  }
}

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📦 Compilação e Publicação

1. Limpeza e Build

Para compilar a distribuição em formatos Source Tarball (.tar.gz) e Wheel (.whl):

# Limpa builds antigos
Remove-Item -Path "dist/*" -Force

# Gera nova build limpa
uv build

2. Publicando

Publicar no PyPI Público:

uv publish

Publicar em um Registro Privado (ex: Nexus/Artifactory):

uv publish --publish-url https://seu-registro-privado/legacy/