O que é OpenTakeoff?
O OpenTakeoff mede plantas de construção para orçamentos: áreas de piso e parede, comprimentos, contagens e as quantidades de material que resultam disso, na escala de cada folha. Tem duas interfaces sobre um mesmo motor. Pessoas arrastam um PDF, uma imagem ou um conjunto de plantas compactado para uma tela no navegador, definem a escala, traçam ambientes e exportam um relatório e um conjunto de plantas marcado; agentes de IA operam a mesma geometria por um servidor MCP com 58 ferramentas via stdio.
O trabalho de um agente chega à tela como proposta tracejada que uma pessoa aceita ou rejeita, e cada forma registra sua escala, o método que a desenhou e se foi uma pessoa ou um agente quem desenhou. As exportações incluem CSV, JSON, Excel, DXF, um PDF marcado, um orçamento e um PDF de proposta. Tudo roda no navegador e fica guardado em IndexedDB e localStorage; nada é enviado.
É escrito em TypeScript pela Kentucky AI, cujo fundador comanda a área de orçamentos de uma empresa comercial de pisos. O código era Apache-2.0 até a tag apache-2.0-final e agora é AGPL-3.0. O pacote MCP, opentakeoff-mcp, chegou à versão 0.9.100 em 25 de outubro de 2026. A Kentucky AI também vende um espaço de trabalho hospedado Premium com seus próprios modelos de visão e de linguagem.
OpenTakeoff vale a pena?
O OpenTakeoff é uma tentativa séria de deixar um agente fazer o levantamento de quantitativos, e o desenho entrega alguém que orça obras para viver. Medir uma folha sem escala é recusado em vez de receber um valor padrão; ambientes são traçados nas faces internas das paredes; quando uma varredura de símbolos ou uma derivação não tem certeza, ela diz por quê e devolve coordenadas em vez de um número plausível. Um agente pode assinar o próprio trabalho, mas só uma pessoa na tela pode aplicar o selo APPROVED.
O lado dos agentes é grande. O servidor MCP oferece 58 ferramentas agrupadas por etapa, de load_plan e set_scale, passando por measure_polygon, symbol_sweep e sweep_schedule_row, até create_rfi, set_pricing e export_marked_pdf. A demo do projeto mostra um agente levantando três quartos de pacientes em uma planta de acabamentos de um prédio federal, 743,64 pés quadrados no total, com cada exportação chegando à tela como proposta para o operador aceitar. Tantas ferramentas consomem contexto em toda sessão, e os preços sempre vêm do orçamentista, nunca do agente.
É um projeto jovem com um recurso desligado. O One-Click Area, o detector de ambientes por preenchimento, está temporariamente bloqueado enquanto é revalidado em mais plantas, então por enquanto os ambientes são traçados à mão ou com measure_polygon. O repositório foi criado em junho de 2026, tem 754 estrelas e 16 colaboradores e lança versões MCP com frequência; só outubro trouxe orçamento, uma árvore de folhas e um motor de ambientes mais rápido.
A licença mudou. O código até a tag apache-2.0-final continua Apache-2.0, mas as versões atuais são AGPL-3.0 com acordo de contribuidor e uma cláusula de atribuição da seção 7(b); uma empresa que opere uma cópia modificada para clientes precisa publicar suas mudanças. Diante de softwares de quantitativos pagos para desktop, o argumento dele é mais estreito e mais forte: não custa nada, mantém as plantas na sua máquina e foi feito desde o início para que um agente meça enquanto uma pessoa dá a palavra final.
Onde ele se destaca
Uma orçamentista em uma subempreiteira de pisos com cinco pessoas
Medir áreas de acabamento em um conjunto de plantas sem pagar por software de quantitativos
Abrir o app web, seguir o primeiro levantamento guiado, definir a escala de cada folha e traçar ambientes com Area; os itens levam percentual de perda e são exportados para Excel e para um PDF marcado. O software não custa nada e as plantas ficam no navegador.
Um desenvolvedor em uma startup de tecnologia para construção
Fazer o Claude medir ambientes em uma planta de acabamentos e passar o resultado para uma orçamentista
claude mcp add opentakeoff -- npx -y opentakeoff-mcp, e pedir ao agente que carregue a planta, leia a nota de escala, chame set_scale e trace ambientes com measure_polygon. As formas dele chegam à tela como propostas que a orçamentista aceita; o custo do modelo vai na sua própria chave de API.
A equipe de pré-construção de uma construtora
Rodar uma cópia privada para a equipe sem mandar plantas a um fornecedor
Fazer fork do repositório e publicar no Netlify ou em qualquer hospedagem estática; nada se comunica com fora. O uso interno não gera obrigações, mas sob AGPL-3.0 uma cópia modificada oferecida a clientes precisa publicar as mudanças.
Antes de decidir
- Configuração
- A tela não precisa de instalação: abra opentakeoff.kentucky-ai.com. O servidor MCP precisa de Node 20 ou mais recente e roda com npx -y opentakeoff-mcp; documentado para Claude Code, Codex CLI, Cursor, VS Code, Claude Desktop (um arquivo .mcpb) e Docker.
- Integrações
- 58 ferramentas MCP via stdio, além de recursos de folha e um recurso takeoff://wiki; importa PDFs, imagens e conjuntos de plantas compactados; exporta CSV, JSON, Excel, DXF, PDF marcado, orçamento e PDF de proposta; listado no registro oficial de MCP.
- Dados e privacidade
- Só no cliente: o trabalho fica em IndexedDB e localStorage e nunca é enviado. O recurso opcional Contribute envia apenas geometria derivada a um servidor de captura que você mesmo opera. AGPL-3.0 para o código atual, Apache-2.0 até a tag apache-2.0-final.
- Custo em escala
- O app e o servidor MCP são gratuitos também para uso comercial; as sessões de agente usam seu próprio provedor de modelos. O Premium hospedado da Kentucky AI custa $99 por mês para um assento com 300 créditos de IA, $299 para três assentos com 800 e $89 por assento adicional.
- Limites
- O One-Click Area está bloqueado até ser revalidado; o agente nunca preenche preços; 22 issues e pull requests abertos; a lista longa de ferramentas ocupa contexto em toda sessão de agente.
O que é bom
- Gratuito, roda no navegador, plantas nunca são enviadas
- 58 ferramentas MCP que compartilham motor e formato de arquivo com a tela
- Trava de escala e aprovação só humana tornam o trabalho do agente revisável
- Cada forma registra escala, método e autor
- Exporta PDF marcado, Excel, DXF, CSV e propostas
O que não é
- Detecção de ambientes One-Click Area temporariamente bloqueada
- Mudou de Apache-2.0 para AGPL-3.0 com CLA
- 58 ferramentas ocupam muito contexto do agente
- Projeto jovem; a maioria dos recursos é de 2026
Ideal para
Orçamentistas de pisos e acabamentos que querem uma ferramenta de quantitativos gratuita, e desenvolvedores de agentes de IA que precisam medir plantas de obra sob revisão humana.
OpenTakeoff: perguntas frequentes
- OpenTakeoff vale a pena?
- O OpenTakeoff é uma ferramenta de quantitativos gratuita e confiável, feita por um orçamentista na ativa, e seu servidor MCP foi desenhado para que um agente possa medir mas só uma pessoa possa aprovar. Damos nota 3.9 de 5.
- Quanto custa OpenTakeoff?
- Gratuito sob AGPL-3.0, inclusive para orçamentos comerciais; para o trabalho de agentes você usa sua própria chave de API de modelo. O Premium hospedado da Kentucky AI custa $99/mês para um assento ou $299/mês para três.
- Quais são as desvantagens de OpenTakeoff?
- Detecção de ambientes One-Click Area temporariamente bloqueada; mudou de Apache-2.0 para AGPL-3.0 com CLA; 58 ferramentas ocupam muito contexto do agente; projeto jovem; a maioria dos recursos é de 2026.
- Para quem OpenTakeoff é indicado?
- Orçamentistas de pisos e acabamentos que querem uma ferramenta de quantitativos gratuita, e desenvolvedores de agentes de IA que precisam medir plantas de obra sob revisão humana.
- Quanto custa OpenTakeoff para uma equipe ou em produção?
- O app e o servidor MCP são gratuitos também para uso comercial; as sessões de agente usam seu próprio provedor de modelos. O Premium hospedado da Kentucky AI custa $99 por mês para um assento com 300 créditos de IA, $299 para três assentos com 800 e $89 por assento adicional.
- OpenTakeoff é seguro para dados da empresa?
- Só no cliente: o trabalho fica em IndexedDB e localStorage e nunca é enviado. O recurso opcional Contribute envia apenas geometria derivada a um servidor de captura que você mesmo opera. AGPL-3.0 para o código atual, Apache-2.0 até a tag apache-2.0-final.
Respostas verificadas em 5 de nov. de 2026.