Claude MCP Tools

Um ecossistema de servidor MCP para integração com o Claude Desktop e o Claude Code CLI da Anthropic.

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Documentação

⚠️ ARQUIVADO — Claude-MCP-tools

Este repositório foi arquivado. Toda a funcionalidade foi substituída pelo ecossistema nativo de skills do OpenClaw, pelo Desktop Commander e por conectores MCP da comunidade.

Conceito de roteamento (AgenticSeek): A ideia de roteamento inteligente de provedores continua como referência de design para futuros recursos de roteamento com consciência de custo do OpenClaw.

Data da decisão: 2026-02-14 Motivo: 14 servidores MCP avaliados; nenhum oferece valor exclusivo além das ferramentas existentes.

Claude MCP Tools

Ecossistema profissional de servidores Model Context Protocol (MCP) para integração com Claude Desktop e Claude Code CLI da Anthropic.

🎯 Status Atual: Sistema de IA Multi-Provedor Totalmente Testado e Pronto para Produção ✅

  • Última Atualização: 2 de junho de 2025
  • Status de Testes: ⭐ TESTES ABRANGENTES CONCLUÍDOS - Pontuação geral de 94/100
  • Número de Servidores: 21 servidores MCP operacionais (consolidados de 25)
  • Validação de Ferramentas: Todas as 7 categorias principais de ferramentas MCP verificadas funcionando perfeitamente
  • Desempenho: Tempos de resposta abaixo de um segundo em todas as ferramentas
  • Integração: 3/3 cenários de fluxo de trabalho complexos testados e funcionais
  • Status do Sistema: Integração com Claude Code testada com 100% de taxa de sucesso
  • Conquista: Sistema abrangente de memória e retenção aprimorada de contexto

Visão Geral

Este repositório fornece um ecossistema pronto para produção de 21 servidores MCP que permitem fluxos de trabalho avançados de desenvolvimento assistido por IA. Os servidores facilitam a interação do Claude com sistemas externos, APIs e ferramentas de desenvolvimento por meio de implementações padronizadas do Model Context Protocol.

Principais Capacidades

  • Desenvolvimento Híbrido com IA: Integração perfeita entre Claude Desktop e Claude Code CLI
  • Roteamento de IA Multi-Provedor: Roteamento inteligente entre provedores de IA locais e em nuvem com otimização de custos
  • Gerenciamento Avançado de Memória: Armazenamento persistente de contexto com grafos ricos de entidade-relação
  • Automação de Desktop: Automação abrangente de GUI e capacidades de teste
  • Aprimoramento do Fluxo de Desenvolvimento: Análise de código, formatação, varredura de segurança e gerenciamento de projetos

Arquitetura

Ecossistema de Servidores (21 Servidores)

Servidores Customizados de Produção (12)

  1. Claude Code Integration MCP ⭐ TESTADO E VERIFICADO - Delegação de tarefas e análise de projetos
  2. AgenticSeek MCP - Roteamento de IA multi-provedor (DeepSeek local, OpenAI, Google Gemini)
  3. Vibetest MCP - Enxame de testes de QA de navegador multi-agente
  4. Code Formatter MCP - Wrapper Black/Prettier para formatação de código
  5. Security Scanner MCP - Varredura de vulnerabilidades com pip-audit e npm audit
  6. Windows Computer Use MCP - Automação de desktop com captura de tela
  7. Containerized Computer Use MCP - Automação de GUI isolada em Docker
  8. API Gateway MCP - Roteamento unificado para APIs da OpenAI e da Anthropic
  9. Financial Datasets MCP - Integração e análise de dados financeiros
  10. N8n Workflow Generator MCP - Plataforma de automação de fluxos de trabalho
  11. Docker Orchestration MCP - Gerenciamento do ciclo de vida de contêineres
  12. Knowledge Memory MCP - Armazenamento persistente baseado em vetores

Servidores Integrados de Terceiros (9)

  1. GitHub Integration MCP - Gerenciamento e automação de repositórios
  2. Firecrawl Custom MCP - Raspagem web e extração de conteúdo
  3. ScreenPilot MCP - Detecção e automação avançada de elementos de UI
  4. SQLite MCP - Operações de banco de dados local
  5. Memory MCP (Oficial) - Implementação padrão de memória MCP
  6. Filesystem MCP - Operações seguras de arquivos com sandboxing de caminhos
  7. Sequential Thinking MCP - Estrutura de resolução de problemas estruturada
  8. Playwright MCP - Automação e testes de navegador
  9. Fantasy Premier League MCP - Análises e dados esportivos

Compatibilidade de Plataformas

Categoria de ServidorClaude DesktopClaude CodeObservações
Roteamento de IA✅✅Roteamento inteligente multi-provedor
Gerenciamento de Memória✅✅Contexto persistente compartilhado
Inteligência de Código✅✅Análise, formatação, segurança
Automação de Desktop✅❌Requer ambiente GUI
Serviços de API✅✅Integração REST/GraphQL
Gerenciamento de Contêineres✅✅Orquestração Docker

Início Rápido

Pré-requisitos

  • Python 3.11+ ou Node.js 18+
  • Claude Desktop ou Claude Code CLI
  • Framework FastMCP para desenvolvimento de servidores customizados

Instalação

  1. Clone o repositório:
git clone https://github.com/GrimFandango42/Claude-MCP-tools.git
cd Claude-MCP-tools
  1. Instale as dependências principais:
# Install FastMCP framework
pip install fastmcp python-json-logger

# Install development tools (optional)
pip install black prettier pip-audit safety
  1. Configure o Claude Desktop:
# Copy configuration template
cp claude_desktop_config_template.json $CLAUDE_CONFIG_PATH

# Edit configuration with your API keys and paths
# Location: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)
  1. Reinicie o Claude Desktop para carregar os servidores

Verificação

Teste sua configuração perguntando ao Claude:

"Search memory for server status and show me what MCP servers are available"

Recursos Principais

Arquitetura com Memória em Primeiro Lugar

Todos os servidores se integram ao sistema Memory MCP para contexto persistente:

  • Armazenamento de Entidades: Projetos, servidores, processos e conhecimento
  • Mapeamento de Relações: Descoberta de informações conectadas
  • Continuidade entre Sessões: Preservação de contexto entre conversas
  • Conhecimento Pesquisável: Busca por palavra-chave única com resultados abrangentes

Roteamento Inteligente de IA

O AgenticSeek MCP fornece seleção inteligente de provedores de IA:

  • Processamento Local: IA DeepSeek gratuita e privada (prioridade de privacidade)
  • APIs em Nuvem: OpenAI GPT-3.5/4 (prioridade de velocidade) e Google Gemini (prioridade de custo)
  • Roteamento Inteligente: Seleção automática de provedor com base nas características da tarefa
  • Otimização de Custos: Estimativa transparente de custos e otimização

Aprimoramento do Fluxo de Desenvolvimento

Ferramentas abrangentes para desenvolvimento assistido por IA:

  • Análise de Código: Parsing de AST, métricas de complexidade, resolução de símbolos
  • Garantia de Qualidade: Formatação automatizada, linting e varredura de segurança
  • Delegação de Tarefas: Integração com Claude Code para tarefas complexas de codificação
  • Inteligência de Projetos: Análise automatizada de bases de código e recomendações

Implementação de Servidores

Padrão Básico de Servidor

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("server-name")

@mcp.tool()
async def process_data(input: str, options: dict = None) -> dict:
    """Process data with specified options."""
    # Server implementation
    return {"status": "success", "result": processed_data}

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

Esquema de Configuração

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/server.py"],
      "cwd": "working/directory",
      "env": {
        "API_KEY": "your-api-key",
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      },
      "keepAlive": true,
      "stderrToConsole": true
    }
  }
}

Uso do Sistema de Memória

Fluxo de Trabalho de Sessão

  1. Inicie sessões pesquisando na memória por contexto relevante
  2. Documente descobertas na memória durante o trabalho
  3. Crie relações entre componentes conectados
  4. Encerre sessões atualizando a memória com os resultados

Padrões Eficazes de Busca

# Search for project context
mcp__memory__search_nodes("server")
mcp__memory__search_nodes("consolidation") 
mcp__memory__search_nodes("FastMCP")

# Search by entity type
mcp__memory__search_nodes("configuration")
mcp__memory__search_nodes("documentation")

Diretrizes de Desenvolvimento

Padrões de Desenvolvimento de Servidores

  • Framework FastMCP: Use para todos os novos servidores MCP
  • Padrões Assíncronos: Implementação adequada de async/await
  • Tratamento de Erros: Gerenciamento abrangente de erros e registro em log
  • Integração com Memória: Documente descobertas no Memory MCP
  • Testes: Testes independentes antes da integração com Claude Desktop

Padrões de Qualidade de Código

  • Registro em Log: Registro estruturado apenas em stderr (stdout reservado para JSON-RPC)
  • Anotações de Tipo: Anotação completa de tipos para melhores ferramentas
  • Documentação: Docstrings ricos para ferramentas e funções
  • Segurança: Validação de entrada e gerenciamento seguro de chaves de API

Solução de Problemas

Problemas Comuns

ProblemaSolução
Servidor não conectaVerifique os logs em %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-{name}.log
Erros de importação do FastMCPInstale nos site-packages do sistema: pip install --target system fastmcp
Inconsistência na busca de memóriaUse palavras-chave únicas em vez de frases com várias palavras
Configuração não carregaReinicie o Claude Desktop após alterações na configuração
Conflitos no loop de eventos do AsyncIOUse padrões adequados de async/await, evite asyncio.run()

Configuração de Depuração

{
  "stderrToConsole": true,
  "env": {
    "MCP_LOG_LEVEL": "DEBUG",
    "CLAUDE_CODE_MOCK": "true"
  }
}

Conquistas Recentes

2 de junho de 2025 - Testes e Validação Abrangentes de MCP Concluídos ✅

  • Testes Completos do Sistema: Pontuação geral de 94/100 com todas as 7 categorias principais de ferramentas funcionando perfeitamente
  • Validação de Ferramentas em Tempo Real: Memory (27 entidades), AgenticSeek (4 provedores de IA), Firecrawl, GitHub, SQLite operacionais
  • Fluxos de Trabalho de Integração: 3/3 cenários complexos testados e verificados como funcionais
  • Excelência em Desempenho: Tempos de resposta abaixo de um segundo em todas as ferramentas MCP
  • Estrutura de Testes: Suíte de testes automatizada criada para validação contínua
  • Estrutura de Memória Abrangente: 27 entidades, 31 relações para conhecimento do projeto
  • Testes de Integração com Claude Code: 100% de taxa de sucesso (2/2 tarefas concluídas)
  • Documentação Aprimorada: Instruções profissionais do sistema e modelos de fluxo de trabalho
  • Consolidação de Servidores: Otimizado de 25 para 21 servidores com eficiência aprimorada

31 de maio de 2025 - Sistema de Roteamento de IA Concluído ✅

  • Servidor MCP AgenticSeek: Resolução de bug do AsyncIO com 100% de sucesso operacional
  • Integração Multi-Provedor: DeepSeek local, OpenAI GPT-3.5/4, Google Gemini
  • Otimização Inteligente de Custos: Seleção inteligente de provedor com base nas características da tarefa

Estrutura do Projeto

Claude-MCP-tools/
├── servers/                    # MCP server implementations
│   ├── agenticseek-mcp/       # Multi-provider AI routing
│   ├── claude-code-integration-mcp/  # Claude Code CLI bridge
│   ├── windows-computer-use/   # Desktop automation
│   └── ...                    # Additional servers
├── docs/                      # Comprehensive documentation
├── scripts/                   # Deployment and testing scripts
├── archive/                   # Historical and deprecated files
├── CLAUDE.md                  # Development guidelines
├── PROJECT_STATUS_UPDATED.md  # Current project status
└── CONFIG_UPDATE_COMPLETE.md  # Configuration management guide

Contribuindo

Aceitamos contribuições! Consulte nossas diretrizes de desenvolvimento:

  1. Siga os padrões FastMCP para desenvolvimento de servidores
  2. Use o Memory MCP para documentar descobertas e soluções
  3. Teste de forma independente antes da integração com Claude Desktop
  4. Atualize a documentação com novas capacidades

Licença

Licença MIT - consulte LICENSE para detalhes.

Suporte e Recursos

  • Documentação: Guias abrangentes no diretório /docs/
  • Diretrizes de Desenvolvimento: Consulte CLAUDE.md para padrões e modelos
  • Status do Projeto: Status atual em PROJECT_STATUS_UPDATED.md
  • Fluxo de Trabalho de Memória: MEMORY_WORKFLOW_GUIDE.md para gerenciamento de contexto
  • Modelos de Sessão: SESSION_CONTEXT_TEMPLATE.md para trabalho estruturado

Agradecimentos

Construído sobre a especificação Model Context Protocol da Anthropic. Utiliza o framework FastMCP para implementação eficiente de servidores e o servidor oficial Memory MCP para armazenamento persistente de contexto.

Status: Pronto para Produção | Última Atualização: 2 de junho de 2025 | Servidores: 21 Operacionais