NavisCoord by HorizunGroup

NavisCoord

Sua próxima reunião de coordenação começa com uma decisão, não com 10.000 linhas de conflitos.

Conecte o Autodesk Navisworks ao ChatGPT Desktop Work, Claude Desktop, Claude Code e Codex. Pergunte o que importa, inspecione as evidências e monte um plano de coordenação.

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Começar · Evidências de versão · Relatar um problema

1.1.1 é pública: download estável · entrada oficial no MCP Registry.

“Analise o modelo aberto. Mostre os problemas de coordenação mais importantes, explique suas prioridades e prepare o plano de trabalho. Mostre-me as alterações propostas antes de aplicá-las.”

O NavisCoord combina um add-in nativo do Navisworks com um servidor MCP de código aberto. O mecanismo roda na sua estação de trabalho Windows. O runtime de desktop inclui suas dependências Python: nenhuma instalação de Python, chave de API ou ferramentas de build são necessárias para o servidor local empacotado. Seu cliente de IA escolhido e a licença do Autodesk permanecem produtos separados.

O que você pode fazer

Pergunte	Receba
“O que precisa de atenção primeiro?”	Problemas classificados com pontuações determinísticas e as razões por trás deles
“Esses são realmente problemas separados?”	Grupos delimitados espacialmente, colapso de duplicatas e conflitos originais rastreáveis
“Uma mudança poderia resolver várias ocorrências?”	Hipóteses de causa raiz, evidências medidas e todas as ocorrências afetadas
“O que mudou desde a última entrega?”	Identidades persistentes de problemas, snapshots salvos e uma comparação de mudanças
“Prepare a reunião de coordenação.”	Pacotes de trabalho, responsabilidade por disciplina, relatórios narrativos e imagens em PDF
“Conecte isso ao Revit e ao Power BI.”	IDs de elementos de autoria, arquivos de handoff estruturados e tabelas para ferramentas downstream
“Aplique o plano revisado.”	Escritas direcionadas com verificações de documento/revisão e verificação por leitura de retorno

53 ferramentas. Um servidor. Quatro clientes. Explore o guia de ferramentas.

Escolha seu cliente

Cliente	Instalação
ChatGPT Desktop — Work	Execute o instalador do plugin de desktop e abra Plugins → Personal → NavisCoord → Install
Codex	Use o mesmo plugin pessoal ou registre o executável com codex mcp add
Claude Desktop	Instale a versão .mcpb, que inclui o servidor autônomo
Claude Code	Instale naviscoord-mcp@horizun-navis ou registre o executável com claude mcp add

Todos os quatro conectam-se à estação de trabalho local. O ChatGPT Desktop usa um plugin local; OpenAI Platform, um túnel e uma chave de API em runtime não fazem parte desta instalação. Consulte a documentação de plugin de desktop da OpenAI.

Instale as duas partes

1. Add-in do Navisworks: feche o Navisworks e execute Install-NavisCoord.ps1. Ele detecta sua versão instalada, verifica as somas de verificação da versão e faz backup dos arquivos gerenciados.
2. Seu cliente de IA: instale o pacote de desktop ou .mcpb em Releases. Siga as instruções específicas do cliente.
3. Abra o Navisworks Manage, carregue sua federação e pergunte: “Verifique o NavisCoord, identifique o documento ativo e analise seus conflitos.”

Windows e uma licença de Autodesk Navisworks Manage 2024, 2025 ou 2026 são necessários para coordenação ao vivo. O mecanismo de análise autônomo também pode processar exportações salvas sem o Navisworks.

Feito para tornar as evidências inspecionáveis

• Filtragem conservadora: um nome de categoria sozinho não prova que uma sobreposição de porta, luva ou laje é intencional. Regras de hospedagem/contato exigem evidência de relacionamento.
• Verificações de atualidade: mudanças em geometria, propriedades, seleções salvas ou resultados de conflitos invalidam a análise usada para escritas derivadas.
• Execução completa: uma decisão dobrada mantém suas ocorrências individuais no write-back e nos handoffs do Revit.
• Propostas medidas: alternativas de movimento usam limites de elementos. São propostas para verificação contra a geometria circundante e restrições de projeto.
• Comparações honestas de entrega: um problema ausente em uma análise posterior não é automaticamente rotulado como “resolvido.” Cobertura, exclusões e mudanças de origem permanecem visíveis.
• Instalação reproduzível: dependências fixadas, somas de verificação de artefatos, um runtime autônomo e instalação com consciência de rollback.

O registro de verificação de versão distingue verificações automatizadas, testes de aceitação do Navisworks e verificação de clientes. Uma listagem de diretório ou uma suíte de testes aprovada não é uma promessa de que o software nunca falhará. A revisão externa de marketplace é registrada separadamente de nossos testes.

Funciona com seu padrão de coordenação

Carregue um perfil da empresa para controlar disciplinas, mapeamentos de categoria/arquivo, tolerâncias, prioridades e regras de coordenação. Comece com o perfil de exemplo. Um modelo com dados de disciplina ou nível ausentes é identificado explicitamente para que a equipe possa mapeá-lo antes de confiar na classificação.

O NavisCoord produz evidências e ações de coordenação propostas. A aprovação de engenharia e as edições no aplicativo de autoria permanecem com a equipe do projeto. Arquivos de handoff carregam os IDs necessários para continuar com ferramentas como Horizun Revit MCP e Horizun PBI MCP.

Política de Privacidade

O NavisCoord não envia o modelo completo nem telemetria para um serviço da Horizun. As saídas de ferramentas solicitadas podem incluir nomes de modelos, propriedades de elementos, coordenadas e imagens; seu cliente de IA recebe essas saídas. Leia a política de privacidade e o modelo de segurança.

Build e contribuição

python -m pytest server/tests -q
dotnet run --project addin/NavisCoord.Tests -c Release

Consulte Testes, Versões e Contribuição. Por favor, relate casos reproduzíveis com informações sensíveis do projeto removidas.

Se o NavisCoord ajudar sua equipe, compartilhe um exemplo de coordenação reproduzível e dê uma estrela no repositório para que outros coordenadores BIM possam encontrá-lo.

MIT · Construído por HorizunGroup · Independente de Autodesk, OpenAI e Anthropic.