Execução estruturada para workflows de desenvolvimento com IA.
Transforma documentos de requisitos em grafos de tasks persistentes, navegáveis pelo agente.
Três problemas que toda sessão de coding com IA tem:
- Seu agente esquece — todo chat novo começa do zero, ele reinventa o plano cada vez.
- PRDs viram paredes de texto — ninguém relê, o agente improvisa as features.
- Zero rastreabilidade — você não consegue dizer o que foi feito, o que travou nem por que uma decisão foi tomada.
mcp-graph resolve isso. Pega seu PRD, transforma num grafo de tasks persistente que o agente navega em vez de improvisar — tudo guardado em SQLite local. Sem cloud, sem chave de API de LLM.
💡 MCP = Model Context Protocol. É o padrão que faz seu agente de IA (Claude Code, Cursor, Copilot) enxergar ferramentas externas como o mcp-graph. Você não precisa entender o protocolo — só saber que
.mcp.jsoné o arquivo onde o agente descobre quais ferramentas estão disponíveis.
Você (humano)
└─ CLI de IA (Claude Code · Copilot CLI · Cursor) ← agente roda aqui, sem memória
├─ mcp-graph (servidor MCP, v10.x) ← memória estruturada do projeto
└─ mcp-graph CLI (v11 beta) ← porta humana + auto-hooks + skills
↓
workflow-graph/graph.db (a "memória" persistente)
| Sem mcp-graph | Com mcp-graph |
|---|---|
| "Faz um SaaS pra mim" → caos | PRD → tasks atômicas com critérios de aceite |
| Agente esquece entre sessões | SQLite persistente, contexto comprimido entre sessões |
| TDD opcional, depende do humor do agente | Hook bloqueia commit sem teste primeiro |
| Dois agentes em paralelo brigam | unified-gate mantém ambos sincronizados |
| "Tá pronto?" → adivinhação | mcp-graph status responde em 200ms |
mcp-graph init # cria grafo + configs do IDE
mcp-graph add task --title "fix login" # ou: importar PRD inteiro com import_prd <arquivo>
mcp-graph start <id> # status → in_progress, mostra checklist TDD
mcp-graph finish # status → done, sugere a próximaNão tem PRD ainda? Use este exemplo (login básico, ~3 tasks) para testar
import_prdantes de escrever o seu.
100% offline. Determinístico. Reproduzível.
Dois caminhos — escolha um. O CLI v11 é opt-in e totalmente backward-compat: instalações v10 existentes continuam funcionando sem mudar nada.
npm install -g @mcp-graph-workflow/mcp-graphAdicione ao .mcp.json (Claude Code, Cursor, IntelliJ) ou .vscode/mcp.json (Copilot):
{
"mcpServers": {
"mcp-graph": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@mcp-graph-workflow/mcp-graph"]
}
}
}Dentro do seu agente: init → import_prd <arquivo> → plan_sprint → start_task / finish_task.
⚠️ Neste caminho, o comandomcp-graphnão é instalado. Os exemplosmcp-graph init,mcp-graph nextetc. mostrados acima e nos demais docs não funcionam aqui — você usa só as MCP tools dentro do seu agente. Se você quer o REPLmcp-graphe os hooks automáticos, escolha o Caminho 2 abaixo.
npm install -g @mcp-graph-workflow/mcp-graph
npm install -g @mcp-graph-workflow/cli@betaNo seu projeto:
cd seu-projeto
mcp-graph init # grafo + configs do IDE + .claude/skills
mcp-graph hooks install --profile balanced # automação do Claude Code (opcional, recomendado)
mcp-graph repl # REPL interativo — digite /help para descobrirPré-requisitos: Node.js ≥ 18. Sem Docker, sem infra externa, sem chave de API de LLM.
Comece por aqui:
- Quickstart — 60 segundos com
mcp-graph - Guia — passo a passo completo (PT-BR)
- Cheatsheet — todos os comandos em uma página
Aprofunde:
- Mapa de superfície v10 → v11 — três modos lado a lado: tool do Claude, shell
mcp-graph, slash do REPL - Troubleshooting — resolva problemas comuns
- Glossário — vocabulário em linguagem clara
- PRD de exemplo — para testar
import_prdsem precisar escrever um PRD do zero
Este projeto é um experimento ativo de pesquisa de Mestrado (UNOPAR). Para contexto acadêmico, citação (BibTeX/ABNT) e a hipótese de pesquisa: veja docs/_internal/RESEARCH.md.
- Open Source: AGPL v3 — gratuita para uso open-source e de pesquisa
- Comercial: licença comercial disponível para uso proprietário
- Atribuição: NOTICE.md — metodologias originais e créditos requeridos