ABNT Copilot MCP

Servidor Model Context Protocol para Padronização, Auditoria e Conformidade Documental Acadêmica (ABNT/IBGE)

1. Apresentação e Justificativa Científica

A elaboração de manuscritos técnico-científicos no Brasil — compreendendo Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC), dissertações de mestrado, teses de doutorado e artigos para periódicos — exige estrita consonância com o arcabouço normativo estabelecido pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) e pelas diretrizes de representação tabular do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Apesar da ampla disseminação de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como assistentes na pesquisa acadêmica, observa-se uma taxa reincidente de desvios normativos e alucinações estruturais, tais como:

1. Persistência de padrões revogados: Utilização de autoria em CAIXA ALTA dentro de parênteses, prática formalmente extinta pela atualização da ABNT NBR 10520:2023;
2. Inconsistências bibliográficas cruzadas: Citações órfãs no corpo do texto e obras listadas nas referências finais que jamais foram citadas;
3. Ausência de distinção tipográfica entre Tabelas e Quadros: Violação sistemática das Normas Tabulares do IBGE (1993), que estabelecem o fechamento aberto para dados quantitativos e fechado para representações conceituais;
4. Desvios de impessoalidade: Frequente introdução de pronomes em primeira pessoa e asserções opinativas desprovidas de respaldo empírico ou bibliográfico.

O ABNT Copilot MCP (abnt-mcp) implementa uma camada de infraestrutura via Model Context Protocol (MCP), dotando ambientes de desenvolvimento, clientes de IA e pesquisadores de mecanismos programáticos de auditoria, formatação formal, consulta em bases científicas indexadas e compilação direta para PDF.

2. Marco Regulatório e Normas Contempladas

O servidor foi arquitetado sob auditoria estrita das seguintes normas vigentes:

3. Arquitetura dos Pilares e Motor SDD (Spec-Driven Development)

O núcleo do sistema opera segregado em pilares modulares governados por especificações canônicas (specs/):

abnt-mcp/
├── specs/               # Especificações SDD Canônicas (Normas, Schema e Contratos MCP)
├── src/abnt_mcp/
│   └── pillars/
│       ├── diagnostics.py   # Pilar 1: Análise Estrutural (14724/6022), Tom Científico e Auditoria
│       ├── writing.py       # Pilar 2: Citações 2023, Referências 6023, Resumos e Figuras
│       ├── compiler.py      # Pilar 3: Compilação Multi-engine (Typst Rust Nativo e LaTeX)
│       ├── advisory.py      # Pilar 4: Crossref, SciELO, BibTeX por DOI e Simulação de Banca
│       └── spec.py          # Motor SDD: Manifesto Científico abnt.spec.json / SPEC.md

Pilar 1: Analisar & Diagnosticar

• Validação Estrutural (NBR 14724 e NBR 6022): Valida a hierarquia documental para monografias (NBR 14724) e artigos científicos periódicos (NBR 6022), emitindo diagnósticos rastreáveis por IDs canônicos (NBR14724-R01, NBR14724-R02, NBR6022-R01, NBR6024-R01). Analisa fontes .tex, .md, .typ e arquivos compilados .pdf.
• Auditoria Cruzada Citações vs. Referências: Identifica chaves órfãs no texto e entradas inertes no arquivo .bib, compatível com chamadas LaTeX (\cite, \citeonline, \apud, \citep), Markdown ([@ref], @ref) e Typst (@ref).
• Análise de Impessoalidade e Rigor: Detecta pronomes de primeira pessoa, adjetivação hiperbólica, coloquialismos e parágrafos sem fundamentação.

Pilar 2: Redigir & Reformular

• Formatador de Citações (NBR 10520:2023): Assegura autoria em caixa baixa-alta dentro de parênteses (Silva; Santos, 2023) e posicionamento do ponto final após os parênteses da indicação da fonte.
• Formatador de Figuras e Ilustrações (NBR 14724): Gera a chamada textual obrigatória, identificação superior (Figura X – Título) e fonte no rodapé (Fonte: Elaborado pelo autor (Ano).) acoplada sem vãos.
• Diferenciação Tabular IBGE (1993): Implementa o padrão canônico com laterais e divisórias abertas em Tabelas e fechamento em moldura completa para Quadros.
• Formatador de Equações e Fórmulas (NBR 14724 item 5.9 e NBR14724-R04): Equações centralizadas e destacadas do texto com numeração consecutiva entre parênteses à margem direita, com explicação de variáveis iniciada por "onde:" sem recuo de parágrafo e entrelinha simples.
• Gerador de Resumo (NBR 6028:2021): Síntese em parágrafo único de 150 a 500 palavras estruturada em contexto, objetivo, metodologia, resultados e conclusão.

Pilar 3: Testar & Compilar

• Motor Tipográfico Nativo Embutido: Compilação ultra-rápida via biblioteca nativa em Rust (typst), entregando arquivos .pdf diretamente sem demandar a instalação de distribuições externas de LaTeX no sistema operacional.
• Ciclo Completo abnTeX2: Suporte ao ciclo multi-pass (pdflatex -> bibtex -> pdflatex -> pdflatex) ou latexmk para resolução irrestrita de referências cruzadas [?].
• Linter de Sintaxe Pré-compilação: Mapeamento de ambientes desbalanceados (\begin{...} sem \end{...}) e caracteres especiais desprotegidos com identificação da linha exata.

Pilar 4 & Motor SDD: Mentoria, Banca Examinadora e Especificação Científica

• Escrita Acadêmica Orientada a Especificação (abnt.spec.json & SPEC.md): Formaliza em 3 camadas o Perfil Normativo, a Matriz Científica (OBJ-01, OBJ-02...) e os Capítulos Planejados, auditando automaticamente se cada objetivo específico prometido na Introdução foi desenvolvido no texto e respondido na Conclusão.
• Recuperação de Literatura Primária: Consulta em tempo real às APIs abertas do Crossref e da rede SciELO, obtendo metadados completos (DOI, resumo, periódico e autores).
• Consistência de BibTeX por DOI: Obtenção automática de metadados oficiais diretamente de doi.org com deduplicação nativa.
• Simulador de Banca Avaliadora: Avaliação determinística do alinhamento entre os objetivos específicos da abnt.spec.json e os achados das Considerações Finais, formulando arguições personalizadas para objetivos pendentes.

4. Especificação Técnica das Interfaces MCP

O servidor expõe formalmente 19 ferramentas, 3 prompts orientados e 8 recursos canônicos sob a especificação do Model Context Protocol:

4.1. Ferramentas Operacionais (@mcp.tool)

4.2. Prompts de Orientação e Revisão (@mcp.prompt)

• revisar_capitulo(texto, foco): Instruções parametrizadas para parecer técnico contendo nota de rigor científico, diagnóstico de impessoalidade e proposta de reformulação.
• formatar_citacao(trecho, autor, ano, pagina, tipo): Geração de blocos canônicos de citação para Markdown, LaTeX (abntex2) e Typst.
• simular_banca(projeto_path): Análise de vulnerabilidades metodológicas, conformidade com a introdução e as principais perguntas de arguição para defesa oral.

4.3. Recursos Canônicos Integrados (@mcp.resource)

• abnt://guia/citacoes: Síntese executiva da ABNT NBR 10520:2023.
• abnt://guia/estrutura: Checklist completo da NBR 14724:2011 e NBR 6024:2012.
• abnt://guia/referencias: Matriz tipológica de referências bibliográficas da NBR 6023:2018.
• abnt://guia/sdd: Guia de Escrita Acadêmica Orientada a Especificações (SDD).
• abnt://template/latex: Template funcional completo para LaTeX configurado com abnTeX2.
• abnt://template/typst: Template funcional moderno em Typst com geometria física 3-3-2-2.
• abnt://template/markdown: Template Pandoc com cabeçalho YAML e metadados para CSL.
• abnt://template/spec: Template JSON em 3 camadas do manifesto abnt.spec.json.

5. Instalação e Execução

O servidor é compatível com Python >=3.10 e preparado para execução direta através do gerenciador de ambientes uv:

Execução Instantânea via uvx (Zero Configuração)

# Via PyPI:
uvx abnt-mcp

# Ou diretamente da Release oficial no GitHub:
uvx --from git+https://github.com/PedroSmaxY/abnt-mcp@v0.2.0 abnt-mcp

Instalação via Gerenciador de Pacotes

# Utilizando uv:
uv pip install abnt-mcp

# Utilizando pip tradicional:
pip install abnt-mcp

# Execução do servidor MCP (transporte stdio padrão):
abnt-mcp

6. Configuração nos Ambientes de Pesquisa

Claude Desktop

Edite o arquivo de configuração do Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS / Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "abnt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["abnt-mcp"]
    }
  }
}

Cursor IDE

No diretório raiz da sua pesquisa ou globalmente nas preferências do Cursor, configure .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "abnt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["abnt-mcp"]
    }
  }
}

Google Antigravity / Gemini CLI

No arquivo de registro de servidores MCP (mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "abnt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["abnt-mcp"]
    }
  }
}

7. Garantia de Qualidade, Cobertura e CI/CD

A integridade do código-fonte e a fidelidade às normas técnicas são aferidas de forma contínua através de uma suíte automatizada no pytest, com auditoria de cobertura de código via pytest-cov e esteira de integração contínua (GitHub Actions CI/CD) multiplataforma.

7.1 Execução da Suíte de Testes

# Execução da suíte completa com análise de cobertura
uv run pytest -v --cov=abnt_mcp --cov-report=term-missing

============================= 76 passed in 1.25s =============================
tests/test_advisory.py (4 testes)     -> Consulta Crossref/SciELO, DOI e Simulador de Banca
tests/test_compiler.py (4 testes)     -> Linter de ambientes, tratamento de logs e engines
tests/test_diagnostics.py (6 testes)  -> Estrutura NBR 14724, auditoria de citações e tom científico
tests/test_edge_cases.py (23 testes)  -> Casos de borda (paginação NBR 14724, autores compostos, localizadores, IBGE vs ABNT)
tests/test_parsers.py (9 testes)      -> Extratores LaTeX/MD/Typst, validação de caixa alta e extração de PDF
tests/test_sdd.py (13 testes)         -> Trava Anti-Drift SDD, CHANGELOG/SemVer, scaffolding, PDF/logo institucional e relatórios
tests/test_server.py (6 testes)       -> Registro e execução de tools, prompts e resources
tests/test_writing.py (11 testes)     -> Citações 2023, Referências 6023, Resumo, Figuras e Tabelas

7.2 Relatório de Cobertura de Código

A suíte assegura 83% de cobertura global no núcleo do sistema:

7.3 Esteira de Integração Contínua (GitHub Actions)

A cada push ou pull request submetido à branch main, o pipeline automatizado (.github/workflows/ci.yml) valida o projeto em matriz cruzada:

• Sistemas Operacionais: Ubuntu Linux (ubuntu-latest) e Windows Server (windows-latest).
• Versões do Interpretador Python: 3.10, 3.11 e 3.12.
• Validações Automatizadas: Resolução determinística com uv sync, execução completa dos 69 testes (incluindo trava anti-drift SDD) com relatório XML de cobertura e teste de integridade da CLI (abnt-mcp --help).

8. Como Citar este Projeto

Caso utilize o ABNT Copilot MCP no desenvolvimento de sua pesquisa, dissertação, tese ou artigo científico, cite o repositório em conformidade com a ABNT NBR 6023:2018:

NOVAIS, Pedro Henrique da Silva. ABNT Copilot MCP: servidor Model Context Protocol para padronização e conformidade acadêmica. Versão 0.1.0. GitHub, 2026. Disponível em: https://github.com/PedroSmaxY/abnt-mcp. Acesso em: 24 out. 2026.

Entrada BibTeX:

@software{novais2026abntmcp,
  author       = {Novais, Pedro Henrique da Silva},
  title        = {ABNT Copilot MCP: Servidor Model Context Protocol para Padronização e Conformidade Acadêmica},
  version      = {0.1.0},
  year         = {2026},
  publisher    = {GitHub},
  url          = {https://github.com/PedroSmaxY/abnt-mcp}
}

9. Governança SDD, Licença e Contribuições

Este projeto é disponibilizado sob a licença de código aberto MIT e regido por Desenvolvimento Orientado a Especificações (Spec-Driven Development — SDD).

Antes de propor alterações ou submeter um Pull Request, consulte obrigatoriamente:

• CONTRIBUTING.md: Protocolo técnico-científico de colaboração, convenção de branches, commits semânticos e matriz de rastreabilidade.
• AGENTS.md & CLAUDE.md: Diretrizes mandatórias de sincronização de especificações (specs/) para agentes de Inteligência Artificial.
• specs/: Catálogo normativo canônico (01-normative-catalog.spec.md), especificação do manifesto científico (02-research-spec-schema.spec.md) e contratos de ferramentas MCP (03-mcp-tools-contract.spec.md).