mcp-graph

Engenharia de software dirigida por IA. Local-first. Anti-vibe-coding por padrão.
O Claude Code não esquece mais o que vocês combinaram.
PRD → grafo → TDD → produção. Tudo local, tudo rastreado.

Em uma página

Categoria: mcp-graph é uma camada de engenharia de software dirigida por IA (AISE — AI-Driven Software Engineering). Significa entregar software com agentes de IA aplicando o mesmo rigor de time sênior: spec antes do código, TDD obrigatório, decisão rastreada, memória entre sessões. Sem vibe-coding.

Tecnicamente: implementa as duas metodologias canônicas da AISE — Specification-Driven Development (SDD), onde PRD vira grafo de specs executáveis com AC, e Context-Driven Engineering (CDE), onde grafo + RAG + memory dão contexto persistente entre sessões. É a "capacidade de plataforma" que o DORA Report 2025 cita como pré-requisito para AI converter produtividade em entrega.

O que entrega:

1. Estrutura antes do código — PRD vira grafo persistente em SQLite. Zero trabalho não-rastreado.
2. TDD não-negociável — toda task tem teste antes da implementação. O agente recusa pular.
3. Memória que sobrevive ao reload — contexto comprimido, RAG local, 50+ ferramentas MCP.

Como se diferencia:

Comparação	mcp-graph traz
vs Cursor / Copilot puros	Persistência + governança entre sessões
vs Linear / Jira	Grafo executável pelo agente, não só visual
vs LangGraph e afins	Local-first, zero infra, CLI única

O que faz

Três problemas que toda sessão de coding com IA tem:

1. Seu agente esquece — todo chat novo começa do zero, ele reinventa o plano cada vez.
2. PRDs viram paredes de texto — ninguém relê, o agente improvisa as features.
3. Zero rastreabilidade — você não consegue dizer o que foi feito, o que travou nem por que uma decisão foi tomada.

mcp-graph resolve isso. Pega seu PRD, transforma num grafo de tasks persistente que o agente navega em vez de improvisar — tudo guardado em SQLite local. Sem cloud, sem chave de API de LLM.

💡 MCP = Model Context Protocol. É o padrão que faz seu agente de IA (Claude Code, Cursor, Copilot) enxergar ferramentas externas como o mcp-graph. Você não precisa entender o protocolo — só saber que .mcp.json é o arquivo onde o agente descobre quais ferramentas estão disponíveis.

Como ele se encaixa com sua CLI de IA

Você (humano)
 └─ CLI de IA (Claude Code · Copilot CLI · Cursor)        ← agente roda aqui, sem memória
    └─ mcp-graph (servidor MCP + CLI unificado, v12)      ← memória + porta humana + hooks + skills
                                                          ↓
                                  workflow-graph/graph.db (a "memória" persistente)

Sem mcp-graph	Com mcp-graph
"Faz um SaaS pra mim" → caos	PRD → tasks atômicas com critérios de aceite
Agente esquece entre sessões	SQLite persistente, contexto comprimido entre sessões
TDD opcional, depende do humor do agente	Hook bloqueia commit sem teste primeiro
Dois agentes em paralelo brigam	unified-gate mantém ambos sincronizados
"Tá pronto?" → adivinhação	mcp-graph status responde em 200ms

Um ciclo completo em 4 comandos

mcp-graph init                           # cria grafo + configs do IDE
mcp-graph add task --title "fix login"   # ou: importar PRD inteiro com 'mcp-graph import <arquivo>'
mcp-graph start <id>                     # status → in_progress, mostra checklist TDD
mcp-graph finish                         # status → done, sugere a próxima

Não tem PRD ainda? Use este exemplo (login básico, ~3 tasks) para testar import_prd antes de escrever o seu.

100% offline. Determinístico. Reproduzível.

Instalação

Um único comando — pacote unificado v12 traz servidor MCP + CLI completo:

npm install -g @mcp-graph-workflow/mcp-graph

Pra usar como MCP tool dentro do agente, adicione ao .mcp.json (Claude Code, Cursor, IntelliJ) ou .vscode/mcp.json (Copilot):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-graph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcp-graph-workflow/mcp-graph"]
    }
  }
}

Pra usar via terminal:

cd seu-projeto
mcp-graph init                                # grafo + configs do IDE + .claude/skills
mcp-graph hooks install --profile balanced    # automação do Claude Code (opcional, recomendado)
mcp-graph repl                                # REPL interativo — digite /help para descobrir

Pré-requisitos: Node.js ≥ 18. Sem Docker, sem infra externa, sem chave de API de LLM.

Documentação

Comece por aqui:

• Quickstart — 60 segundos com mcp-graph
• Guia — passo a passo completo (PT-BR)
• Cheatsheet — todos os comandos em uma página

Aprofunde:

• Mapa de superfície — três modos lado a lado: tool do Claude, shell mcp-graph, slash do REPL
• Arquitetura local — delimitação de AISE, SDD, CDE, stack e camadas do projeto
• Troubleshooting — resolva problemas comuns
• Glossário — vocabulário em linguagem clara
• PRD de exemplo — para testar import_prd sem precisar escrever um PRD do zero

Rede & Privacidade

mcp-graph é 100% local-first. Zero SaaS obrigatório, zero telemetria, zero phone-home automático. Roda completo em ambiente air-gapped depois de instalado.

Cinco integrações são opt-in e ficam desligadas por padrão:

Integração	Como ativa	Como desliga
Verificação de update no npm	Banner não-bloqueante em CLI interativo	MCP_GRAPH_NO_UPDATE_CHECK=1 (ou rode em CI=true, ou em modo MCP stdio)
LLM (Anthropic / GitHub Copilot)	Você cria workflow-graph/bh-auth.json ou define ANTHROPIC_API_KEY / GITHUB_COPILOT_TOKEN	Apague o arquivo / unset das env vars
Embeddings neurais (Hugging Face)	mcp-graph install-neural	Não rode o comando — fallback hash automático
Context7 MCP (docs de bibliotecas)	Adicionar em .mcp.json	Remover de .mcp.json
browser-use / Playwright MCP	Adicionar em .mcp.json + Copilot Bridge	Remover de .mcp.json

Detalhes completos, contratos de fallback e justificativas: docs/_internal/adr/0057-local-first-zero-saas.md.

Pesquisa & Citação

Este projeto é um experimento ativo de pesquisa de Mestrado (UNOPAR). Para contexto acadêmico, citação (BibTeX/ABNT) e a hipótese de pesquisa: veja docs/_internal/RESEARCH.md.

Licença

GNU Affero General Public License v3.0 ou posterior (AGPL-3.0-or-later) — copyleft forte por padrão.

• Open Source / pesquisa / uso interno: gratuito sob AGPL. Distribuir versão modificada (incluindo via SaaS/rede — §13 da AGPL) exige liberar o código fonte sob a mesma licença.
• Uso comercial proprietário: se o copyleft AGPL não couber no seu modelo (ex.: produto fechado, SaaS sem abrir derivações), há licença comercial disponível.
• Atribuição obrigatória: NOTICE.md — autoria, metodologia original e créditos.

Por que AGPL e não uma licença permissiva: garante que melhorias derivadas voltem pra comunidade. mcp-graph é pesquisa de mestrado em código aberto — copyleft preserva esse contrato.