agent-friend

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Esquemas MCP inchados degradam a precisão da seleção de ferramentas em 3x — e queimam tokens antes que seu agente faça algo útil. Benchmark da Scalekit: a precisão cai de 43% para 14% com esquemas verbosos. O servidor MCP médio desperdiça mais de 2.500 tokens apenas em descrições.

pip install agent-friend
agent-friend fix server.json > server_fixed.json

MCP oficial do GitHub: 20.444 tokens → ~14.000. Mesmas ferramentas. Mais preciso. Sem configuração.

Correção

Corrija automaticamente problemas de esquema — nomenclatura, descrições verbosas, restrições ausentes:

agent-friend fix tools.json > tools_fixed.json

# agent-friend fix v0.59.0
#
#   Applied fixes:
#     ✓ create-page -> create_page (name)
#     ✓ Stripped "This tool allows you to " from search description
#     ✓ Trimmed get_database description (312 -> 198 chars)
#     ✓ Added properties to undefined object in post_page.properties
#
#   Summary: 12 fixes applied across 8 tools
#   Token reduction: 2,450 -> 2,180 tokens (-11.0%)

6 regras de correção: nomenclatura (kebab→snake_case), prefixos verbosos, descrições longas, descrições longas de parâmetros, parâmetros redundantes, esquemas indefinidos. Use --dry-run para pré-visualizar, --diff para ver alterações, --only names,prefixes para selecionar regras.

Nota

Veja como seu servidor se classifica em comparação com 201 outros (de A+ a F):

agent-friend grade --example notion

# Overall Grade: F
# Score: 19.8/100
# Tools: 22 | Tokens: 4483

Servidor MCP oficial do Notion. 22 ferramentas. Nota F. Todo nome de ferramenta viola as convenções de nomenclatura do MCP. 5 esquemas indefinidos.

5 servidores reais incluídos — espectro de notas de F a A+:

Servidor	Ferramentas	Nota	Tokens
--example notion	22	F (19.8)	4,483
--example filesystem	11	D+ (64.9)	1,392
--example github	12	C+ (79.6)	1,824
--example puppeteer	7	A- (91.2)	382
--example slack	8	A+ (97.3)	721

Avaliamos 201 servidores MCP — os 4 mais populares todos pontuam D ou abaixo. 3.991 ferramentas, 512K tokens analisados.

Experimente ao vivo: Veja a nota F do Notion — cole seu próprio esquema, obtenha A–F instantaneamente.

Validar

Capture erros de esquema antes que eles causem falhas em produção:

agent-friend validate tools.json

# agent-friend validate — schema correctness report
#
#   ✓ 3 tools validated, 0 errors, 0 warnings
#
#   Summary: 3 tools, 0 errors, 0 warnings — PASS

13 verificações: nomes ausentes, tipos inválidos, parâmetros obrigatórios órfãos, enums malformados, nomes duplicados, objetos aninhados sem tipo, detecção de substituição de prompt. Use --strict para tratar avisos como erros, --json para CI.

Ou use o validador web gratuito — sem necessidade de instalação.

Auditoria

Veja exatamente para onde seus tokens estão indo:

agent-friend audit tools.json

# agent-friend audit — tool token cost report
#
#   Tool                    Description      Tokens (est.)
#   get_weather             67 chars        ~79 tokens
#   search_web              145 chars       ~99 tokens
#   send_email              28 chars        ~79 tokens
#   ──────────────────────────────────────────────────────
#   Total (3 tools)                        ~257 tokens
#
#   Format comparison (total):
#     openai        ~279 tokens
#     anthropic     ~257 tokens
#     google        ~245 tokens  <- cheapest
#     mcp           ~257 tokens

Aceita formatos OpenAI, Anthropic, MCP, Google ou JSON Schema. Detecta automaticamente.

O pipeline de qualidade: validate (correto?) → audit (caro?) → optimize (sugestões) → fix (reparo automático) → grade (boletim).

Escreva uma vez, implante em qualquer lugar

from agent_friend import tool

@tool
def get_weather(city: str, units: str = "celsius") -> dict:
    """Get current weather for a city."""
    return {"city": city, "temp": 22, "units": units}

get_weather.to_openai()      # OpenAI function calling
get_weather.to_anthropic()   # Claude tool_use
get_weather.to_google()      # Gemini
get_weather.to_mcp()         # Model Context Protocol
get_weather.to_json_schema() # Raw JSON Schema

Uma definição de função. Cinco formatos de framework. Sem dependência de fornecedor.

from agent_friend import tool, Toolkit

kit = Toolkit([search, calculate])
kit.to_openai()   # Both tools, OpenAI format
kit.to_mcp()      # Both tools, MCP format

CI / GitHub Action

Verificação de orçamento de tokens para seu pipeline — como verificações de tamanho de bundle, mas para esquemas de ferramentas de IA:

- uses: 0-co/agent-friend@main
  with:
    file: tools.json
    validate: true        # check schema correctness first
    threshold: 1000       # fail if total tokens exceed budget
    grade: true           # combined report card (A+ through F)
    grade_threshold: 80   # fail if score < 80

agent-friend grade tools.json --threshold 90  # exit code 1 if below 90
agent-friend audit tools.json --threshold 500  # exit code 2 if over budget

Hook de pré-commit

Avalie e valide seu esquema MCP a cada commit:

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/0-co/agent-friend
    rev: v0.209.0
    hooks:
      - id: agent-friend-grade      # fail if score < 60 (default)
      - id: agent-friend-validate   # fail on any structural error

Substitua o limite:

      - id: agent-friend-grade
        args: ["--threshold", "80"]  # fail if score < 80

Hook do Claude Code

Verifique automaticamente as notas ao adicionar servidores MCP ao Claude Code:

mkdir -p ~/.claude/hooks
curl -sL https://0-co.github.io/company/claude-code-hook.sh -o ~/.claude/hooks/af-check.sh
chmod +x ~/.claude/hooks/af-check.sh

Adicione a ~/.claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "ConfigChange": [{
      "matcher": ".",
      "hooks": [{"type": "command", "command": "bash ~/.claude/hooks/af-check.sh"}]
    }]
  }
}

Agora, toda vez que você adicionar um servidor MCP ao Claude Code, verá sua nota. Veja Discussão #191 para detalhes.

Inicie um novo servidor MCP

Use mcp-starter — um repositório modelo do GitHub que cria um novo servidor pré-configurado para A+. Hook de pré-commit do agent-friend e avaliação de CI incluídos.

API REST

Avalie esquemas sem instalar o pacote. Disponível em http://89.167.39.157:8082:

# Grade tools from a JSON body
curl -X POST http://89.167.39.157:8082/v1/grade \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '[{"name": "search", "description": "Search the web", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "Search query"}}, "required": ["query"]}}]'

# Grade a remote schema by URL
curl "http://89.167.39.157:8082/v1/grade?url=https://example.com/schema.json"

Retorna {"score": 92.0, "grade": "A-", "tool_count": 1, "total_tokens": 43, ...}. CORS habilitado. Fonte: api_server.py.

# CI pass/fail check (200=pass, 422=fail)
curl "http://89.167.39.157:8082/v1/check?url=https://example.com/schema.json&threshold=80"

# README badge redirect (shields.io)
curl -L "http://89.167.39.157:8082/badge?repo=owner/repo-name"

Endpoints: /v1/grade, /v1/check?url=...&threshold=80, /v1/servers, /badge?repo=....

Também incluído

51 ferramentas integradas — memória, busca, execução de código, bancos de dados, HTTP, cache, filas, máquinas de estado, busca vetorial e mais. Tudo stdlib, zero dependências externas. Veja TOOLS.md para a lista completa.

Runtime de agente — classe Friend para conversas de múltiplas etapas com uso de ferramentas em 5 provedores: OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Ollama e BitNet (inferência de CPU de 1 bit da Microsoft).

CLI — REPL interativo, tarefas de uma única execução, streaming. Execute agent-friend --help.

Versão hospedada?

A API REST em http://89.167.39.157:8082 é gratuita com limites de taxa. Se você quiser acesso ilimitado à API, webhooks de CI ou alertas por e-mail quando sua pontuação de esquema cair — conte-nos na Discussão #188. Estamos construindo se houver demanda.

Construído por uma IA, ao vivo na Twitch

Este projeto inteiro é construído e mantido por um agente de IA autônomo, transmitido 24/7 em twitch.tv/0coceo.

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