Tuteliq

Ferramentas de segurança baseadas em IA para detectar aliciamento, bullying, ameaças e interações prejudiciais em conversas. O servidor integra a API de detecção de risco comportamental da Tuteliq por meio do Model Context Protocol (MCP), permitindo que assistentes de IA analisem padrões de interação em vez de depender de moderação por palavras-chave. Casos de uso incluem segurança de plataformas, moderação de chat, proteção infantil e conformidade com regulamentações como o EU Digital Services Act (DSA), COPPA e KOSA.

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Documentação

Servidor MCP Tuteliq

Servidor MCP para Tuteliq - ferramentas de segurança infantil com IA para Claude

Documentação da API • Painel • Confiança • Registro de alterações • Discord

O que é isto?

O Servidor MCP Tuteliq traz ferramentas de segurança infantil com IA diretamente para o Claude, Cursor e outros assistentes de IA compatíveis com MCP. Peça ao Claude para verificar mensagens em busca de bullying, detectar padrões de aliciamento ou gerar planos de ação de segurança.

Lê o contexto, não apenas palavras-chave. Cada detector entende gírias codificadas, emojis, leetspeak, algospeak e evasão deliberada de filtros, e pondera a conversa em torno de uma mensagem — para distinguir provocações em jogos de assédio direcionado, em vez de afogar sua equipe em falsos positivos. Essa resiliência a linguagem codificada é abrangente em toda a plataforma (aplica-se a aliciamento, fraude, radicalização e demais, não apenas bullying) e é construída a partir de nossa própria pesquisa sobre como agentes mal-intencionados evadem a moderação. Em um benchmark interno de casos de linguagem codificada e evasão de filtros, a Tuteliq detectou aproximadamente 1,7x mais desses casos do que APIs líderes de moderação de propósito geral (conjunto de 319 casos de evasão; fornecedores não nomeados).

Modo rápido. Passe verdict_only: true em detect_grooming ou detect_bullying para obter apenas o veredito (nível de risco, sinalizações, ação recomendada) sem a análise detalhada por mensagem — menor latência para triagem em tempo real. O veredito em si permanece inalterado.

Resultados interativos. Em hosts que suportam MCP Apps, os resultados são renderizados como cartões interativos em vez de blocos de JSON — veja Widgets interativos abaixo.

Widgets interativos

Doze widgets retornam um cartão renderizado em vez de texto bruto em hosts que suportam MCP Apps (Claude desktop e web, e outros clientes compatíveis com MCP). Em qualquer outro lugar, os mesmos dados chegam como structuredContent, então nada depende da interface.

Cada cartão carrega a mesma moldura: uma barra de cromo nomeando a ferramenta que produziu o resultado, o resultado em si e um rodapé com a nota de tratamento de dados e um link para o Centro de Confiança. Em uma transcrição com uma dúzia de resultados, a barra de cromo é o que indica qual é qual.

Widget	Ferramentas
Resultado de detecção	`detect_bullying`, `detect_grooming`, `detect_unsafe`, `analyze` e as demais ferramentas `detect_*`
Multi-endpoint	`analyse_multi`
Emoções	`analyze_emotions`
Mídia	`analyze_voice`, `analyze_image`, `analyze_video`, `analyze_document`
Mídia sintética	`detect_synthetic_text`, `detect_synthetic_image`, `detect_synthetic_audio`, `detect_synthetic_video`
Plano de ação	`get_action_plan`
Relatório de incidente	`generate_report`
Visão geral de incidentes	`get_incidents_overview`
Lista de incidentes	`list_incidents`
Detalhe do incidente	`get_incident`
Tendências de incidentes	`get_incident_trends`
Fila de moderação	`moderation_queue`

A gravidade é classificável por cor. A rampa varia monotonicamente de seguro a crítico, permitindo comparar dois chips sem ler seus rótulos:

Nível	Cor
`critical`	`#9C3A29`
`high`	`#C2543A`
`medium`	`#D98A3D`
`low`	`#B7C2D4`
`safe`	`#19B79A`

Notas de design. Os widgets são deliberadamente sóbrios. Eles relatam aliciamento, automutilação e abuso, e um cartão que anima ou pulsa diante do leitor transforma material já angustiante em um alarme impossível de ignorar. A gravidade é transmitida por uma régua e um glifo, não por movimento. O cartão de apoio em crise lidera com reafirmação em vez da cor de gravidade, e seus números de linha de apoio são os maiores alvos do cartão, porque transcrever dígitos sob estresse é onde as pessoas falham.

Os widgets são renderizadores somente leitura por design. Selecionar incidentes no widget de lista monta a lista de IDs para uma chamada batch_review_incidents que você mesmo dispara — a chamada mutável ainda passa pela etapa de aprovação do seu host, mantendo o humano no circuito.

Trabalhando nos widgets

npm run preview:ui   # builds every widget against fixture data
open dist-preview/__preview.html

O código-fonte dos widgets está em ui/src. Os tokens de design são centralizados em ui/src/theme.ts; prefira-os a literais de cor para que a paleta permaneça em um único lugar.

Ferramentas disponíveis (81 MCP)

Detecção de segurança

Ferramenta	Descrição
`detect_bullying`	Analisar texto para bullying, assédio e toxicidade em jogos — incluindo gírias codificadas, emojis e evasão deliberada de filtros, com contexto que distingue provocações de dano real
`detect_grooming`	Detectar padrões de aliciamento e comportamento predatório em conversas
`detect_unsafe`	Identificar conteúdo inseguro (automutilação, violência, material explícito)
`analyze`	Verificação de segurança abrangente rápida (bullying + inseguro)
`analyse_multi`	Executar múltiplos endpoints de detecção em um único texto em uma chamada
`batch_analyze`	Analisar até 50 itens em uma única solicitação — todos os doze tipos de detecção (bullying, aliciamento, inseguro, emoções, engenharia social, fraude em aplicativos, golpe romântico, recrutamento de mulas, dano por jogo, controle coercitivo, exploração de vulnerabilidade, radicalização) — ideal para triagem em massa
`analyze_emotions`	Analisar conteúdo emocional e indicadores de estado mental — aceita texto único ou conversas completas
`get_action_plan`	Gerar orientação adequada à idade para situações de segurança
`generate_report`	Criar relatórios de incidente a partir de conversas

Detecção de fraude e dano

Ferramenta	Descrição
`detect_social_engineering`	Detectar táticas de engenharia social (pretexto, fabricação de urgência, suplantação de autoridade)
`detect_app_fraud`	Detectar fraude baseada em aplicativos (plataformas de investimento falsas, aplicativos de phishing, armadilhas de assinatura)
`detect_romance_scam`	Detectar padrões de golpe romântico (bombardeio de amor, solicitações financeiras, engano de identidade)
`detect_mule_recruitment`	Detectar táticas de recrutamento de mulas financeiras (ofertas de dinheiro fácil, compartilhamento de contas bancárias)
`detect_gambling_harm`	Detectar indicadores de dano relacionado a jogos de azar (perseguir perdas, ocultação, sofrimento)
`detect_coercive_control`	Detectar padrões de controle coercitivo (isolamento, controle financeiro, monitoramento, ameaças)
`detect_vulnerability_exploitation`	Detectar exploração de indivíduos vulneráveis (idosos, deficientes, em dificuldade financeira)
`detect_radicalisation`	Detectar indicadores de radicalização (retórica extremista, enquadramento nós-vs-eles, aliciamento ideológico)

Análise de voz, imagem, vídeo e documentos

Ferramenta	Descrição
`analyze_voice`	Transcrever áudio e executar análise de segurança na transcrição
`analyze_image`	Analisar imagens para segurança visual + extração de texto OCR
`analyze_video`	Analisar arquivos de vídeo para preocupações de segurança via extração de quadros-chave (suporta mp4, mov, avi, webm, mkv)
`analyze_document`	Analisar documentos PDF para preocupações de segurança — detecção multi-endpoint por página com hash de cadeia de custódia (máx. 50MB, 100 páginas)

Detecção de conteúdo sintético

Ferramenta	Descrição
`detect_synthetic_text`	Detectar texto gerado por IA em 10 categorias de segurança infantil (CSAM sintético, roteiros de deepfake, aliciamento por IA)
`detect_synthetic_image`	Pipeline forense de 6 sinais: IA de visão, metadados EXIF, estatísticas de pixels, Credenciais de Conteúdo C2PA, marcas d'água, pHash
`detect_synthetic_audio`	Forense de sinal duplo: transcrição + visão de espectrograma mel + estatísticas quantitativas de áudio
`detect_synthetic_video`	Análise de 5 trilhas: visão por quadro, consistência facial temporal, correlação de sincronização labial, áudio espectral, transcrição

Verificação de identidade e idade

Ferramenta	Descrição
`create_verification_session`	Criar uma sessão para verificação de idade ou identidade — retorna uma URL para o usuário concluir o fluxo
`get_verification_session`	Consultar o status da sessão — retorna inteligência documental completa (MRZ, código de barras, autenticidade, correspondência facial, vivacidade)
`cancel_verification_session`	Cancelar uma sessão ativa (nenhum crédito consumido)

Incidentes e moderação

Leia o armazenamento de incidentes, faça triagem de uma fila e registre decisões de moderadores. As ferramentas de revisão emitem recibos assinados para evidência de supervisão humana do Art. 14 da Lei de IA da UE.

Ferramenta	Descrição
`get_incidents_overview`	Contagens por categoria, gravidade, fonte, status e plataforma em um período
`list_incidents`	Lista de incidentes paginada e filtrável
`get_incident`	Detalhe completo de um incidente, incluindo a trajetória de risco entre mensagens
`get_incident_trends`	Volume de incidentes agrupado por hora, dia ou semana, dividido por gravidade
`moderation_queue`	Console de triagem do moderador: a fila não revisada, o próximo item e — opcionalmente — seu próprio rastro de análise e decisão recomendada, renderizados para aprovação humana. Somente leitura
`review_incident`	Registrar uma decisão do moderador (confirmar / rebaixar / escalar / reclassificar / descartar) com recibo assinado
`batch_review_incidents`	Aplicar uma decisão em muitos incidentes em uma única chamada
`get_audit_receipt`	Buscar o recibo assinado para uma inferência passada
`get_audit_logs`	Consultar o log de auditoria

A decisão é do moderador, e o cartão o faz assumi-la. Os botões de ação chamam review_incident através do host, porque um moderador clicando em "Escalar" é a decisão humana. Eles não disparam em um único clique: review_incident persiste uma substituição e emite um recibo de auditoria assinado do Art. 12 e exige um reason_code, então o botão abre um seletor de motivo e um segundo clique confirma. Nada é jamais padronizado nesse recibo em nome do moderador.

O raciocínio, a confiança e o rastro de análise no cartão são fornecidos pelo assistente chamador e são rotulados como tal — um argumento para um humano ponderar, não uma medição da Tuteliq.

Passe operator_name para marcar o cabeçalho com o nome do cliente ou da equipe. Omita-o e o cartão fica sem marca — nunca é padronizado para um espaço reservado.

Gerenciamento de webhooks

Ferramenta	Descrição
`list_webhooks`	Listar todos os webhooks configurados
`create_webhook`	Criar um novo endpoint de webhook
`update_webhook`	Atualizar a configuração do webhook
`delete_webhook`	Excluir um webhook
`test_webhook`	Enviar um payload de teste para verificar o webhook
`regenerate_webhook_secret`	Regenerar o segredo de assinatura do webhook

Preços

Ferramenta	Descrição
`get_pricing`	Obter planos de preços disponíveis
`get_pricing_details`	Obter preços detalhados com recursos e limites

Uso e cobrança

Ferramenta	Descrição
`get_usage_history`	Obter histórico de uso diário
`get_usage_by_tool`	Obter uso por ferramenta/endpoint
`get_usage_monthly`	Obter uso mensal com informações de cobrança
`get_usage_summary`	Obter resumo do período de cobrança atual (usado, limites, créditos comprados)
`get_usage_quota`	Obter status de limite de taxa em tempo real — verificação pré-voo antes de execuções em lote

Configuração de políticas

Ferramenta	Descrição
`get_policy`	Obter a política de detecção da conta (limiares de sinalização/bloqueio por categoria, moderação automática)
`set_policy`	Atualizar a configuração da política de detecção da conta

Regras de automação de políticas

Ferramenta	Descrição
`list_policy_rules`	Lista todas as regras de automação (bloquear/sinalizar/escalar/notificar/somente registrar em detecções correspondentes)
`create_policy_rule`	Cria uma regra que age automaticamente quando detecções correspondem às suas condições
`get_policy_rule`	Obtém detalhes completos de uma única regra
`update_policy_rule`	Atualiza qualquer subconjunto dos campos de uma regra (ex.: pausar com `enabled: false`)
`delete_policy_rule`	Exclui permanentemente uma regra
`evaluate_policy_rules`	Executa simulação de regras contra um resultado de detecção hipotético

Configurações de Detecção

Ferramenta	Descrição
`get_detection_settings`	Ver quais endpoints de detecção estão habilitados/desabilitados + contexto padrão
`update_detection_settings`	Habilita/desabilita endpoints, define contexto padrão
`reset_detection_settings`	Restaura os padrões (todos os endpoints habilitados)

Inteligência de Ameaças (nível Business+)

Ferramenta	Descrição
`get_intelligence_trends`	Tendências anônimas de ameaças em toda a rede por endpoint/categoria/idade/plataforma/geografia
`get_emerging_threats`	Padrões emergentes de ameaças em uma janela recente
`get_weekly_digest`	Resumo semanal: resumo, principais categorias, mudanças notáveis
`get_risk_trends`	Tendências anônimas de risco global

Conta GDPR

Ferramenta	Descrição
`delete_account_data`	Exclui todos os dados da conta (Direito ao Apagamento)
`export_account_data`	Exporta todos os dados da conta como JSON (Portabilidade de Dados)
`record_consent`	Registra consentimento do usuário para processamento de dados
`get_consent_status`	Obtém status atual de consentimento
`withdraw_consent`	Retira um consentimento previamente concedido
`rectify_data`	Corrige dados do usuário (Direito à Retificação)
`get_audit_logs`	Obtém trilha de auditoria de todas as operações de dados

Gerenciamento de Violações

Ferramenta	Descrição
`log_breach`	Registra uma nova violação de dados (inicia o prazo de notificação de 72 horas)
`list_breaches`	Lista todas as violações de dados, opcionalmente filtradas por status
`get_breach`	Obtém detalhes de uma violação de dados específica
`update_breach_status`	Atualiza o status da violação e o progresso da notificação

Parâmetros Comuns

Campos de Contexto

Todas as ferramentas de detecção aceitam um objeto context opcional. Esses campos influenciam a pontuação de gravidade e a classificação:

Campo	Tipo	Descrição
`language`	`string`	Código ISO 639-1 (ex.: `"en"`, `"sv"`). Detectado automaticamente se omitido.
`ageGroup`	`string`	Faixa etária (ex.: `"10-12"`, `"13-15"`, `"under 18"`). Aciona pontuação calibrada por idade.
`platform`	`string`	Nome da plataforma (ex.: `"Discord"`, `"Roblox"`). Ajusta a detecção para normas da plataforma.
`relationship`	`string`	Contexto do relacionamento (ex.: `"classmates"`, `"stranger"`).
`sender_trust`	`string`	Status de verificação do remetente: `"verified"`, `"trusted"` ou `"unknown"`.
`sender_name`	`string`	Nome do remetente (usado com `sender_trust`).

Comportamento de `sender_trust`

Quando sender_trust está definido como "verified" ou "trusted":

AUTH_IMPERSONATION é totalmente suprimido — um remetente verificado não pode estar se passando por uma autoridade
URGENCY_FABRICATION é suprimido para informações rotineiras sensíveis ao tempo (agendas, prazos, compromissos)
O conteúdo só é sinalizado se contiver elementos genuinamente maliciosos (roubo de credenciais, links de phishing, demandas financeiras)
Isso evita falsos positivos em mensagens institucionais legítimas (notificações escolares, lembretes hospitalares, avisos governamentais)

`support_threshold`

Controla quando recursos de apoio em crises (linhas de ajuda, linhas de texto, recursos web) são incluídos na resposta:

Valor	Comportamento
`low`	Incluir apoio para gravidade Baixa e acima
`medium`	Incluir apoio para gravidade Média e acima
`high`	(Padrão) Incluir apoio para gravidade Alta e acima
`critical`	Incluir apoio apenas para gravidade Crítica

Nota: Gravidade Crítica sempre inclui recursos de apoio independentemente da configuração do limite.

Valores de Endpoint `analyse_multi`

A ferramenta analyse_multi aceita até 10 endpoints por chamada. Valores de endpoint válidos:

ID do Endpoint	Descrição
`bullying`	Detecção de bullying e assédio
`grooming`	Detecção de padrões de aliciamento
`unsafe`	Detecção de conteúdo inseguro (automutilação, violência, material explícito)
`social-engineering`	Engenharia social e pretextos
`app-fraud`	Padrões de fraude baseados em aplicativos
`romance-scam`	Padrões de golpe romântico
`mule-recruitment`	Recrutamento de "mulas" financeiras
`gambling-harm`	Danos relacionados a jogos de azar
`coercive-control`	Padrões de controle coercitivo
`vulnerability-exploitation`	Exploração de indivíduos vulneráveis
`radicalisation`	Indicadores de radicalização

Instalação

Tuteliq é um servidor MCP hospedado em https://api.tuteliq.ai/mcp. A maioria dos clientes deve conectar com OAuth e não instalar nada.

Conectar com OAuth (recomendado)

Aponte o cliente para a URL sem credenciais e faça login pelo navegador. Tuteliq implementa OAuth 2.1 com registro dinâmico de cliente e PKCE, então o cliente se registra automaticamente. Nada é colado em um arquivo de configuração, e o acesso é revogado pelo painel em vez de editar sua máquina.

Claude Desktop: Configurações > Conectores, Adicionar conector personalizado, nomeie-o Tuteliq, URL https://api.tuteliq.ai/mcp, depois Conectar e aprove no navegador.

Claude Code, Cursor, Windsurf e outros clientes que suportam servidores remotos:

{
  "mcpServers": {
    "tuteliq": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.tuteliq.ai/mcp"
    }
  }
}

No Claude Code, execute /mcp para iniciar o login se ele não abrir automaticamente.

Token estático (headless e automação)

OAuth precisa de um navegador, então um pipeline de CI, cron job ou contêiner não consegue concluí-lo. Envie um token no cabeçalho Authorization em vez disso, gerado no painel em Configurações > Plugins. Esta é uma credencial de longa duração: mantenha-a fora do controle de versão e prefira OAuth sempre que houver um navegador disponível.

{
  "mcpServers": {
    "tuteliq": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.tuteliq.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-secure-token"
      }
    }
  }
}

stdio (clientes sem suporte a servidor remoto)

Para clientes que só falam stdio. Isso executa um processo local que chama a mesma API hospedada, então as ferramentas são idênticas; apenas o transporte e a autenticação diferem.

{
  "mcpServers": {
    "tuteliq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tuteliq/mcp"],
      "env": {
        "TUTELIQ_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Exemplos de Uso

Uma vez configurado, você pode pedir ao Claude:

Detecção de Bullying

"Verifique se esta mensagem é bullying: 'Ninguém gosta de você, simplesmente vá embora'"

Resposta:

## ⚠️ Bullying Detected

**Severity:** 🟠 Medium
**Confidence:** 92%
**Risk Score:** 75%

**Types:** exclusion, verbal_abuse

### Rationale
The message contains direct exclusionary language...

### Recommended Action
`flag_for_moderator`

Detecção de Aliciamento

"Analise esta conversa em busca de padrões de aliciamento..."

Verificação Rápida de Segurança

"Esta mensagem é segura? 'Eu não quero mais estar aqui'"

Análise de Emoções

"Analise as emoções em: 'Estou tão estressado com a escola e ninguém me entende'"

Plano de Ação

"Me dê um plano de ação para uma criança de 12 anos sofrendo cyberbullying"

Relatório de Incidente

"Gere um relatório de incidente a partir destas mensagens..."

Análise de Voz

"Analise este arquivo de áudio para segurança: /caminho/para/gravacao.mp3"

Análise de Imagem

"Verifique esta captura de tela para conteúdo prejudicial: /caminho/para/captura.png"

Gerenciamento de Webhooks

"Liste meus webhooks" "Crie um webhook para incidentes críticos em https://example.com/webhook"

Uso

"Mostre meu uso mensal"

Detecção de Conteúdo Sintético

"Esta imagem é gerada por IA? /caminho/para/imagem-suspeita.jpg" "Verifique se este áudio é um clone de voz: /caminho/para/voz.mp3" "Analise este vídeo em busca de indicadores de deepfake: /caminho/para/video.mp4" "Este texto é gerado por IA? 'O texto gerado para analisar...'" "Mostre o perfil de conteúdo sintético para o cliente cust_xyz789"

Verificação de Identidade e Idade

"Crie uma sessão de verificação de idade" "Crie uma sessão de verificação de identidade com passaporte como documento preferido" "Verifique o status da sessão de verificação abc123" "Cancele a sessão de verificação abc123"

Detecção de Fraude

"Verifique esta mensagem para engenharia social: 'Sua conta será suspensa a menos que você verifique agora'" "Isso é um golpe romântico? 'Eu sei que acabamos de nos conhecer online, mas preciso de ajuda com uma conta médica'"

Comece Agora (Grátis)

Crie uma conta Tuteliq gratuita
Vá para seu Painel e gere uma Chave de API
Para Claude Desktop e outros plugins MCP, gere um Token Seguro em Configurações > Plugins
Use a chave de API para acesso direto via API/SDK, ou o Token Seguro ao conectar via MCP

Requisitos

Node.js 18+
Chave de API Tuteliq

Idiomas Suportados (27)

O idioma é detectado automaticamente quando não especificado. Idiomas beta têm boa precisão, mas podem ter casos extremos em comparação com o inglês.

Idioma	Código	Status
Inglês	`en`	Estável
Espanhol	`es`	Beta
Português	`pt`	Beta
Francês	`fr`	Beta
Alemão	`de`	Beta
Italiano	`it`	Beta
Holandês	`nl`	Beta
Polonês	`pl`	Beta
Romeno	`ro`	Beta
Turco	`tr`	Beta
Grego	`el`	Beta
Tcheco	`cs`	Beta
Húngaro	`hu`	Beta
Búlgaro	`bg`	Beta
Croata	`hr`	Beta
Eslovaco	`sk`	Beta
Esloveno	`sl`	Beta
Lituano	`lt`	Beta
Letão	`lv`	Beta
Estoniano	`et`	Beta
Maltês	`mt`	Beta
Irlandês	`ga`	Beta
Sueco	`sv`	Beta
Norueguês	`no`	Beta
Dinamarquês	`da`	Beta
Finlandês	`fi`	Beta
Ucraniano	`uk`	Beta

Melhores Práticas

Agrupamento de Mensagens

As ferramentas de bullying e conteúdo inseguro analisam um único campo text por solicitação. Se você estiver analisando uma conversa, concatene uma janela deslizante de mensagens recentes em uma única string em vez de enviar cada mensagem individualmente. Palavras únicas ou fragmentos curtos não têm contexto para detecção precisa e podem ser explorados para contornar filtros de segurança.

A ferramenta de aliciamento já aceita um array messages[] e analisa a conversa completa em contexto.

Redação de PII

Habilite PII_REDACTION_ENABLED=true na sua API Tuteliq para remover automaticamente e-mails, números de telefone, URLs, handles sociais, IPs e outras PII de resumos de detecção e payloads de webhook. O texto original ainda é analisado por completo — apenas as saídas armazenadas são limpas.

Idiomas Suportados

Tuteliq suporta 27 idiomas com detecção automática — nenhuma configuração necessária.

Inglês (estável) e 26 idiomas beta: Espanhol, Português, Ucraniano, Sueco, Norueguês, Dinamarquês, Finlandês, Alemão, Francês, Holandês, Polonês, Italiano, Turco, Romeno, Grego, Tcheco, Húngaro, Búlgaro, Croata, Eslovaco, Lituano, Letão, Estoniano, Esloveno, Maltês e Irlandês.

Todos os 24 idiomas oficiais da UE + Ucraniano, Norueguês e Turco. Cada idioma inclui diretrizes de segurança específicas da cultura, cobrindo gírias locais, padrões de aliciamento, vocabulário codificado de automutilação e técnicas de evasão de filtros.

Consulte a documentação de Suporte a Idiomas para detalhes.

Suporte

Documentação da API: docs.tuteliq.ai
Discord: discord.gg/7kbTeRYRXD
E-mail: support@tuteliq.ai

Privacidade e Legal

Tuteliq processa conteúdo para análise de segurança em nome do operador (o titular da chave de API). O servidor MCP é um transporte fino que encaminha solicitações para api.tuteliq.ai via TLS — nenhum conteúdo de texto, áudio, imagem ou vídeo é armazenado localmente pelo pacote MCP.

Tópico	Link
Política de Privacidade	tuteliq.ai/privacy
Termos de Serviço	tuteliq.ai/terms
Acordo de Processamento de Dados	tuteliq.ai/legal/dpa
Transparência em IA	tuteliq.ai/ai-transparency
Contato	privacy@tuteliq.ai

O que é coletado, usado e armazenado

Autenticação: chaves de API (no lado do servidor) ou tokens de acesso OAuth 2.1 (conectores Claude / Cursor). Os tokens OAuth são emitidos por api.tuteliq.ai e seguem o fluxo padrão de descoberta RFC 9728 / RFC 8414.
Conteúdo das solicitações: texto, áudio, imagens, vídeo e PDFs que você envia para ferramentas de detecção ou análise são processados em memória pela API upstream. O conteúdo não é retido além da solicitação, a menos que você ative explicitamente os recursos de histórico no painel.
Metadados armazenados: carimbos de data/hora das solicitações, nome da ferramenta, status, latência e consumo de créditos — usados para análises de uso, cobrança e registros de auditoria.
Redação de PII: ative PII_REDACTION_ENABLED=true para remover e-mails, números de telefone, URLs, perfis sociais e IPs dos resumos armazenados e payloads de webhooks. A entrada original ainda é analisada por completo; apenas as saídas armazenadas são higienizadas.
Subprocessadores e retenção: consulte o DPA.
Seus direitos: o MCP expõe ferramentas de GDPR (export_account_data, delete_account_data, record_consent, withdraw_consent, rectify_data, get_audit_logs) para que você possa exercer os direitos do titular dos dados diretamente do seu cliente.

Licença

Licença MIT — consulte LICENSE para obter detalhes.

Obtenha Certificação — Grátis

A Tuteliq oferece um programa de certificação gratuito para qualquer pessoa que queira aprofundar sua compreensão sobre segurança infantil online. Complete uma trilha, passe no quiz e ganhe seu certificado oficial Tuteliq — verificado e compartilhável.

Três trilhas disponíveis:

Trilha	Para quem é	Duração
Pais e Cuidadores	Pais, responsáveis, avós, professores, treinadores	~90 min
Jovens (10–16)	Jovens que querem aprender a identificar manipulação	~60 min
Empresas e Plataformas	Gerentes de produto, equipes de confiança e segurança, CTOs, oficiais de conformidade	~120 min

Comece aqui → tuteliq.ai/certify

100% Grátis — sem necessidade de login
Certificado verificável ao concluir
Abrange reconhecimento de aliciamento, sextorsão, cyberbullying, obrigações regulatórias (KOSA, DSA da UE) e mais

A Missão: Por Que Isso Importa

Antes de decidir contribuir ou patrocinar, leia estes números. Eles não são projeções. Não são estimativas de um pitch deck. São estatísticas verificadas da Universidade de Edimburgo, UNICEF, NCMEC e Interpol.

302 milhões de crianças são vítimas de exploração e abuso sexual online todos os anos. Isso é 10 crianças a cada segundo. (Childlight / Universidade de Edimburgo, 2024)
1 em cada 8 crianças no mundo foi vítima de imagens sexuais não consensuais no último ano. (Childlight, 2024)
370 milhões de meninas e mulheres vivas hoje sofreram estupro ou agressão sexual na infância. Estima-se que 240–310 milhões de meninos e homens passaram pelo mesmo. (UNICEF, 2024)
29,2 milhões de incidentes de suspeita de exploração sexual infantil foram relatados à CyberTipline do NCMEC somente em 2024 — contendo 62,9 milhões de arquivos (imagens, vídeos). (NCMEC, 2025)
546.000 relatos de aliciamento online (adultos aliciando crianças) em 2024 — um aumento de 192% em relação ao ano anterior. (NCMEC, 2025)
Aumento de 1.325% nos relatos de material de abuso sexual infantil gerado por IA entre 2023 e 2024. A tecnologia que deveria proteger as crianças está sendo usada como arma contra elas. (NCMEC, 2025)
100 relatos de sextorsão por dia ao NCMEC. Desde 2021, pelo menos 36 adolescentes do sexo masculino tiraram a própria vida por terem sido vítimas de sextorsão. (NCMEC, 2025)
84% dos relatos são resolvidos fora dos Estados Unidos. Este não é um problema americano. Esta é uma emergência global. (NCMEC, 2025)

A criptografia de ponta a ponta está tornando as plataformas cegas. Em 2024, as plataformas relataram 7 milhões de incidentes a menos do que no ano anterior — não porque o abuso parou, mas porque elas não conseguem mais vê-lo. As ferramentas que detectam imagens conhecidas estão falhando. Os sistemas que dependem de moderadores humanos estão sobrecarregados. A tecnologia para detectar comportamento — padrões de aliciamento, escalada, manipulação — em conversas de texto em tempo real existe agora. Ela está rodando em api.tuteliq.ai.

A questão não é se essa tecnologia é possível. A questão é se construímos a empresa para colocá-la em todos os lugares onde ela precisa estar.

A cada segundo que esperamos, outra criança é prejudicada.

Temos a tecnologia. Precisamos do apoio.

Se esta missão é importante para você, considere patrocinar nosso trabalho de código aberto para que possamos continuar construindo as ferramentas que protegem as crianças — e mantê-las gratuitas e acessíveis para todos.

_{Feito com carinho pela segurança infantil pela equipe Tuteliq}