MeasureSoftGram AI

Servidor MCP (Model Context Protocol) que expõe os dados do MeasureSoftGram como ferramentas para modelos de linguagem (LLMs).

O que é possível fazer

Com esse MCP conectado, um LLM consegue:

• Listar organizações, produtos e releases cadastrados
• Consultar características, subcaracterísticas, métricas e medidas suportadas
• Verificar configurações e status de releases
• Acessar dados de análise e comparativos entre planejado e realizado
• Navegar pela árvore de relacionamentos entre entidades do MeasureSoftGram

Como vincular a sua IA?

Basta adicionar o MCP do seu agente através do comando enquanto roda o projeto localmente:

{
  "mcpServers": {
    "measuresoftgram": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

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Estrutura de pastas

src/msgram_mcp/
├── __init__.py
├── server.py               # ponto de entrada — sobe o FastMCP e registra as tools
├── client.py               # cliente HTTP compartilhado entre as tools
├── auth/
│   └── msgram_auth.py      # autenticação com o msgram-service
└── tools/
    ├── __init__.py
    ├── organizations.py
    ├── releases.py
    ├── supported_characteristics.py
    ├── supported_measures.py
    ├── supported_metrics.py
    └── entity_relationship_tree.py

tests/msgram_mcp/
├── test_client.py
├── test_server.py
└── auth/
    └── test_msgram_auth.py
└── tools/
    ├── test_organizations.py
    ├── test_releases.py
    ├── test_supported_characteristics.py
    ├── test_supported_measures.py
    ├── test_supported_metrics.py
    └── test_entity_relationship_tree.py

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Pré-requisitos

• Docker
• Docker Compose

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Configuração do ambiente

Copie os arquivos de variáveis de ambiente:

cp env-vars-example/.service.env env-vars/.service.env
cp env-vars-example/.mcp.env env-vars/.mcp.env

Preencha o .mcp.env com as credenciais:

SERVICE=http://service:8080/api/v1/
MSGRAM_USER=admin
MSGRAM_PASSWORD=admin

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Subindo o projeto

docker compose -f compose.dev.yaml up --build

Os serviços disponíveis após subir:

Serviço	URL
msgram-service	http://localhost:8080
mcp-server	http://localhost:8000
mcp-inspector	http://localhost:6274

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Rodando os testes

docker compose -f compose.dev.yaml exec mcp-server pytest -v