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Pipeline agêntico que transforma ideias em receita — para fundadores solo e bootstrappers.

Documentação

Asset Factory

Pipeline agêntico que transforma ideias em receita — para fundadores solo e bootstrappers.

npx -y asset-factory-mcp

Asset Factory Demo

Por que Asset Factory?

A maioria dos servidores MCP oferece uma única ferramenta. Uma integração com GitHub. Uma consulta de banco de dados. Um bot de Slack.

O Asset Factory oferece 42 ferramentas que funcionam como um pipeline — o playbook completo, da ideia bruta à receita validada, rodando dentro do cliente de IA que você já usa.

Chega de paralisia diante da página em branco. Comece com scout e o sistema diz exatamente o que fazer a seguir, a cada etapa do caminho.
Cada etapa alimenta a próxima. A pesquisa de compradores flui para o design da oferta. O design da oferta flui para o copy da campanha. O copy da campanha flui para a validação. Nada é desperdiçado.
Matemática antes dos ativos. A economia unitária é validada antes de você construir qualquer coisa. Você nunca passará semanas construindo uma oferta que não funciona no seu orçamento.
Teste ideias por US$ 50, não US$ 5.000. rapid_test dá sinal em 3-5 dias com uma landing page e tráfego pago — antes de você se comprometer com o pipeline completo.
Sua IA se torna uma cofundadora, não um chatbot. Ela não apenas responde perguntas. Ela executa um sistema de negócios estruturado com você.

Instalação

npm install -g asset-factory-mcp

Ou execute diretamente sem instalar:

npx -y asset-factory-mcp

Início Rápido

Claude Desktop

Adicione ao seu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "asset-factory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "asset-factory-mcp"],
      "env": {
        "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

Cursor

Adicione às suas configurações MCP (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "asset-factory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "asset-factory-mcp"],
      "env": {
        "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

A partir do código-fonte

git clone https://github.com/ZionHopkins/asset-factory-mcp.git
cd asset-factory-mcp
npm install
npm run build
node dist/index.js

Como Funciona

O Asset Factory é um sistema de ferramentas em duas camadas:

Camada A — 42 Ferramentas SOP (somente leitura): Cada ferramenta valida pré-requisitos contra pipeline-state.json, carrega contexto upstream de estágios anteriores, verifica learnings.json em busca de padrões e retorna instruções SOP completas enriquecidas com esse contexto. Sua IA executa as instruções.

Camada B — 3 Ferramentas Utilitárias (mutações): update_pipeline_state, save_asset, capture_learning. Elas lidam com todas as gravações de estado e criação de arquivos. Sua IA as chama após executar cada SOP.

O Pipeline

Five entry points:

1. scout            → Full pipeline (research → offer → build → deploy → validate)
2. rapid_test       → Quick $50-100 test (signal in 3-5 days)
3. passive_deploy   → Marketplace assets (after research)
4. tournament       → Batch-evaluate 3-5 ideas through Layer 1 simultaneously
5. portfolio_triage → Rank existing pipelines by profit velocity, select top N

Fluxo Completo do Pipeline

LAYER 1 (Strategist):
  scout → autonomy → market_intel → research → build_blocks → stress_test → unit_economics

LAYER 2 (Builder):
  name_lock → platform + product → deploy → qa → validate_prep

LAYER 3 (Validator):
  validate_check (daily) → validate_decide → feedback → iterate

TRAFFIC (Paid):
  traffic_strategy → channels → creative_test → funnel_optimize → scale

ORGANIC GROWTH (runs parallel with paid):
  content_engine → content_repurpose → seo_check (monthly)

BOLD ACTION (post-QA):
  bold_action → credibility compression playbook

REVENUE PHASE MANAGEMENT (optional overlay):
  portfolio_triage → revenue_review (weekly)
  Phases: Signal → Cash → Repeat → Scale

CROSS-CUTTING:
  status | daily_check | lessons | voice_extract | dream_100 | tournament

Cada ferramenta verifica pré-requisitos automaticamente. Se você tentar executar research antes de concluir market_intel, receberá uma mensagem clara de STAGE_BLOCKED informando exatamente o que executar primeiro.

Referência de Ferramentas

Ferramentas SOP (42)

Ferramenta	Descrição	Pré-requisitos
`scout`	Varredura de mercado — pega uma ideia bruta, determina viabilidade	Nenhum (ponto de entrada)
`autonomy`	Pontuação de Autonomia do Agente — viabilidade de produto construível por IA	scout
`market_intel`	Pesquisa de mercado aprofundada com pontuação competitiva	scout, autonomy
`research`	Motor de Comprador Terapêutico — pesquisa profunda de persona	market_intel
`build_blocks`	7 Blocos de Construção a partir da pesquisa de compradores	research
`stress_test`	Pontuação de oferta em 10 dimensões	build_blocks
`unit_economics`	Modelagem de CPA, LTV e ponto de equilíbrio	stress_test
`name_lock`	Travar nome de negócio/produto	stress_test, unit_economics
`platform`	Seleção e pontuação de stack tecnológico	stress_test
`product`	Design de arquitetura de produto	stress_test, name_lock
`deploy`	Geração de páginas de vendas, e-mails e copy de anúncios	name_lock, platform, product
`qa`	Portão de alinhamento de persona com 7 verificações	deploy
`validate_prep`	Pacote de implantação de validação	deploy, qa
`validate_check`	Verificação diária de saúde de 60 segundos	validate_prep
`validate_decide`	Veredito de fim de janela	validate_prep
`feedback`	Diagnóstico de desempenho e roteamento de correções	deploy
`traffic_strategy`	Pesquisa e pontuação de canais de tráfego	deploy
`channels`	Configuração e setup de canais	traffic_strategy
`creative_test`	Teste de variações de criativos de anúncios	channels
`funnel_optimize`	Testes de CRO em todo o funil de conversão	channels
`scale`	Escala sistemática de canais validados	creative_test
`traffic_analytics`	Relatórios de desempenho e atribuição	channels
`dream_100`	Estratégia de relacionamento e outreach	research
`passive_deploy`	Pontuação e especificações de ativos de marketplace	research
`passive_check`	Verificações de desempenho agendadas	passive_deploy
`passive_compound`	Implantar ativos relacionados em torno de âncoras	passive_deploy
`passive_portfolio`	Revisão trimestral do portfólio	passive_deploy
`rapid_test`	Teste rápido de ideia — landing page + anúncios	Nenhum (ponto de entrada)
`rapid_check`	Métricas diárias vs. limites	rapid_test
`rapid_graduate`	Graduar teste para o pipeline completo	rapid_check
`rapid_status`	Painel de todos os testes rápidos	Nenhum
`status`	Relatório de status do pipeline	Nenhum
`daily_check`	Pulso diário de operações de 5 minutos	Campanhas ativas
`lessons`	Biblioteca de padrões — capturar e recuperar	Nenhum
`voice_extract`	Extração de voz de marca a partir de conteúdo	qa
`content_engine`	Pesquisa de clusters de tópicos, geração de conteúdo SEO/GEO	qa, validate_prep
`content_repurpose`	Reaproveitamento de conteúdo multi-plataforma em uma única passada	content_engine
`seo_check`	Auditoria mensal de SEO/GEO com rastreamento de citações de IA	content_engine
`tournament`	Avaliar em lote 3-5 ideias pela Camada 1	Nenhum (ponto de entrada)
`bold_action`	Playbook de Ação Audaciosa — movimento de credibilidade irreversível de maior alavancagem	qa
`portfolio_triage`	Classificar pipelines por Pontuação de Velocidade de Lucro, aplicar limite ativo	Nenhum (ponto de entrada)
`revenue_review`	Avaliação semanal de fase de receita (Sinal → Dinheiro → Repetição → Escala)	Nenhum (ponto de entrada)

Ferramentas Utilitárias (3)

Ferramenta	Descrição
`update_pipeline_state`	Atualizar pipeline-state.json com caminhos de notação por pontos
`save_asset`	Salvar arquivos no diretório assets/[market-name]/
`capture_learning`	Capturar padrões reutilizáveis em learnings.json

Estrutura de Diretórios do Projeto

O Asset Factory cria e gerencia arquivos no diretório do seu projeto:

your-project/
├── pipeline-state.json      # Pipeline progress tracking
├── learnings.json            # Pattern library across pipelines
└── assets/
    └── [market-name]/
        ├── research/         # Scout reports, buyer research, market intel
        ├── building-blocks/  # The 7 Building Blocks
        ├── product/          # Product Architecture Blueprint
        ├── copy/             # Sales letters, email sequences
        ├── campaigns/        # Landing pages, ad copy
        ├── traffic/          # Traffic strategy, creative tests, analytics
        ├── validation/       # Deployment packages, daily checks, verdicts
        ├── voice/            # Brand voice calibration
        ├── passive-portfolio/ # PADA outputs
        ├── rapid-test/       # Rapid test assets
        ├── bold-action/      # Bold Action playbook
        └── content/          # Organic growth engine outputs
            ├── pillar/       # 2,000-4,000 word guides
            ├── spokes/       # 1,000-2,000 word pages
            ├── repurposed/   # Multi-platform assets per source
            ├── schema/       # JSON-LD files
            ├── seo-config/   # robots.txt, sitemap, brand signals
            └── audits/       # Monthly SEO/GEO audit reports

Configuração

O diretório do projeto é resolvido na seguinte ordem:

Variável de ambiente ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR
Argumento de linha de comando --project-dir=
Diretório de trabalho atual

Primeiro Uso

Quando você executa status sem um pipeline existente, verá:

Três caminhos disponíveis:

rapid_test — Teste de tráfego pago de US$ 50-100 em 3-5 dias

scout — Pipeline ativo completo com pesquisa e validação aprofundadas

passive_deploy — Ativos de marketplace (requer pesquisa primeiro)

Melhores Práticas

Começando

Comece com status — sempre execute isso primeiro. Ele lê o estado do seu pipeline e informa exatamente onde você está e o que fazer a seguir.
Nova ideia? Use rapid_test primeiro — não execute o pipeline completo em uma ideia não validada. Gaste US$ 50-100 para obter sinal em 3-5 dias. Se for aprovada, então execute scout.
Um pipeline por vez — você pode executar vários testes rápidos em paralelo, mas concentre-se em um pipeline completo por vez. Trocar de contexto mata o momentum.

Durante o Pipeline

Siga a ordem — o sistema de pré-requisitos existe por um motivo. Cada etapa alimenta a próxima. Pular market_intel significa que research não tem contexto competitivo. Pular stress_test significa que você pode construir ativos para uma oferta quebrada.
Não pule qa — ele captura desalinhamento promessa-produto, estatísticas sem atribuição e desvio de persona. Todo ativo que toca um comprador deve passar pelo portão de QA.
Execute daily_check todos os dias durante a validação — leva 60 segundos e detecta problemas antes que eles queimem orçamento.
Use lessons após cada decisão importante — vereditos (ADVANCE/KILL), testes rápidos aprovados, vencedores de testes de criativos. A biblioteca de padrões torna cada pipeline futuro mais inteligente.

Trabalhando com a IA

Deixe a IA executar o SOP completo — cada ferramenta retorna instruções completas. Não interrompa no meio. Deixe-a concluir a pesquisa, gerar os entregáveis e salvar os arquivos.
Revise decisões de Nível 3/4 com cuidado — o sistema pausará e pedirá sua opinião sobre seleção de mercado, precificação, decisões de kill e qualquer coisa que envolva dinheiro real. Essas pausas são intencionais.
Confie na matemática — unit_economics dirá se os números funcionam no seu orçamento. Se o veredito for NON-VIABLE, não tente forçar. Siga em frente ou ajuste a oferta.

Escalando

Valide antes de escalar — scale exige vencedores de criativos comprovados com 30+ conversões. Escalar campanhas não validadas é a maneira mais rápida de queimar dinheiro.
Componha seus aprendizados — ativos passivos que atingem o status ANCHOR devem acionar passive_compound. Um ativo comprovado pode gerar 5-10 ativos relacionados.
Execute traffic_analytics semanalmente — a deriva de atribuição acontece. O que funcionou na semana passada pode não funcionar na próxima. Fique por cima dos dados.

Erros Comuns a Evitar

Não construa ativos antes de stress_test passar — um veredito GO significa que a oferta é estruturalmente sólida. REVISE ou REBUILD significa corrigir a fundação primeiro.
Não pule name_lock — mudar o nome do negócio depois que os ativos são construídos significa reconstruir tudo. Trave-o cedo.
Não ignore sinais de KILL — se as métricas do teste rápido atingirem os limites de kill, mate-o. Se a validação disser KILL, capture as lições e siga em frente. Custo afundado não é estratégia.
Não publique sem a liberação de qa — copy não revisado com alegações sem atribuição ou desalinhamento de persona prejudica a confiança e as taxas de conversão.
Não execute o pipeline completo para toda ideia — é para isso que serve o rapid_test. Teste 5-10 ideias barato, depois invista o pipeline completo no vencedor.

Sistema de Fase de Receita (Novo na v1.2.0)

Camada opcional que acompanha a progressão da receita em quatro fases:

Fase	Meta	Portão para Avançar
Sinal	Obter intenção expressa	Inscrição por e-mail, depósito, resposta de DM
Dinheiro	Fechar a primeira venda	Primeiro pagamento recebido
Repetição	Fechar 3+ no mesmo preço	3 vendas acumuladas
Escala	Atingir MRR alvo	Receita mensal sustentada

Como habilitar: Execute portfolio_triage para selecionar pipelines ativos. Pipelines selecionados recebem revenue_phase: "signal". Execute revenue_review semanalmente para acompanhar o progresso.

scout agora inclui uma Verificação de Realidade do Ciclo de Vendas que estima dias até a primeira venda por mercado (VERDE <=14d, YELLOW 15-30d, RED >30d). Isso alimenta a Pontuação de Velocidade de Lucro usada por portfolio_triage.

Suíte de Testes de QA Automatizados (Novo na v1.1.0)

O pipeline inclui uma suíte de testes de QA automatizados que roda em 3 pontos:

Portão	Quando	O Que Detecta
Pré-Implantação	Antes de `deploy` gerar ativos	Pesquisa ausente, matemática de economia unitária quebrada, texto de espaço reservado
Pós-Implantação	Depois que os ativos são gravados, antes de `qa`	Problemas de HTML, chaves de API expostas, comprimento do assunto de e-mail, CTAs ausentes
Pós-QA	Após correções de persona	Problemas estruturais introduzidos pelas correções

Módulos de teste em qa-tests/:

test_landing_page.py — Estrutura HTML, presença de CTA, detecção de segredos
test_campaign_assets.py — Validação de e-mail/anúncio, consistência de marca
test_research_report.py — Completude de seções, densidade de citações, detecção de contradições
test_unit_economics.py — Positividade de margem, proporção CAC/LTV, verificação de matemática

Requer: Python 3.10+

Listagens

Listado em MCP Server Hub | MCP Registry

Licença

MIT