10 projetos MCP menos conhecidos que valem uma olhada

Os servidores MCP famosos conectam um assistente a produtos que você já paga. Os novos mais interessantes dão a um agente de código capacidades que ele nunca teve: uma memória das sessões passadas, um celular para testar, um mapa da sua base de código, uma visão atualizada das suas dependências, até uma régua para plantas de obra. Aqui estão dez que analisamos, o que cada um faz bem e onde cada um pede a sua confiança.

Memória e contexto para agentes de código

deja-vu (4,2) resolve o agente que esqueceu o dia de ontem. Em vez de pedir ao agente que decida o que lembrar, ele indexa as transcrições que o Claude Code, o Codex e o Cursor já gravam em disco, então uma correção resolvida no Codex no mês passado pode aparecer hoje em uma sessão do Claude Code. O projeto informa 97,2% de recall at 5 no benchmark LongMemEval-S e consultas abaixo de um milissegundo. O porém: a busca é por palavras-chave, a menos que você adicione um endpoint de embeddings, e as transcrições que ele lê ainda podem conter segredos.

Repowise (4,1) constrói um mapa local de um repositório, do código e do histórico do git até a autoria e a cobertura de testes, que o agente consulta em vez de fazer grep arquivo por arquivo. No teste dos próprios mantenedores, com 43 perguntas sobre o Django, um agente com o Repowise fez 3,8 chamadas de ferramenta em vez de 7,2. O primeiro índice completo de um repositório grande é lento, e a licença AGPL-3.0 importa se você pretende embuti-lo em um produto.

stalemap (3,8) ataca o código escrito para a versão da biblioteca com que o modelo foi treinado, e não para a que você fixou. Ele compara as definições de tipos de duas versões e entrega ao agente só as APIs que mudaram nas partes que o seu código importa. Em um teste pré-registrado de 66 tarefas, o Claude Sonnet 5.5 passou em 89% das sessões com o stalemap contra 68% sem ele. Cobre só JavaScript e TypeScript e aumenta o custo de uma sessão típica em cerca de 22%.

XERJ (3,6) é um motor de busca local para pastas grandes de código, documentos e logs, rápido e em grande parte compatível com a API do Elasticsearch. Leia as instruções para agentes antes de instalar: por padrão, elas mandam o agente enviar relatórios ao projeto automaticamente, e o guia de início rápido roda sem autenticação nem TLS.

Agentes que podem ver e tocar

agent-device (4,3) fecha o ciclo do trabalho mobile: um agente que escreveu uma tela de login pode abrir o app em um simulador ou aparelho real, digitar credenciais de teste, tocar no botão e conferir o que aparece. Ele trabalha com snapshots de acessibilidade compactos em vez de capturas de tela, o que mantém cada passo barato, e reivindica aparelhos por git worktree para que dois agentes não disputem um simulador. Ainda está em versões 0.x.

Scrapling (4,4) é o scraper para sites que reagem: uma única biblioteca Python que vai de uma busca simples a uma sessão de navegador furtiva sem reescrever o seu código de parsing, e reencontra elementos depois que um site renomeia suas classes. O servidor MCP entrega isso a um agente. Os recursos anti-bot deixam com você o risco jurídico e de termos de serviço, e o robots.txt só é respeitado se você ligar essa opção.

screenpipe (3,7) grava sua tela e seu áudio, mantém tudo na sua máquina e deixa agentes pesquisarem via MCP, então "qual era o site que eu vi ontem?" tem resposta. Ele também captura mensagens privadas e senhas que aparecem na tela, envia analytics por padrão e, desde junho de 2026, está sob uma licença comercial: gratuito para uso pessoal, mas empresas precisam de um plano Enterprise.

Criação

ffmpeg-skill dá a um agente 42 ferramentas FFmpeg tipadas para cortar, juntar, legendar, remover silêncios e reformatar vídeo, tudo processado localmente. Para clipes centrados em fala, com etapas de confirmação cuidadosas, o editonny (3,4) é a alternativa mais estreita e mais cautelosa, embora tenha doze dias de vida e tenha sido testado principalmente em Macs.

Audio Studio MCP (3,7) gera música instrumental e efeitos sonoros com o Stable Audio 3 no seu próprio Mac ou PC com NVIDIA, e depois faz o trabalho tedioso de um editor de áudio: loops sem emendas, loudness normalizada para um alvo, fades e exportação para uma engine de jogo. Exige Apple Silicon ou uma placa NVIDIA de 8 GB, não faz vocais, e os pesos do modelo exigem uma licença Enterprise acima de US$ 1 milhão de receita.

OpenTakeoff (3,9) mostra até onde o MCP vai além do software. É uma ferramenta gratuita de levantamento de quantitativos para plantas de obra, criada por um orçamentista em atividade, cujo servidor MCP permite que um agente defina uma escala, meça áreas, conte símbolos e orce quantidades com 58 ferramentas. Ele se recusa a medir uma prancha sem escala em vez de adivinhar, e só uma pessoa pode aplicar o selo de aprovação. A licença passou de Apache-2.0 para AGPL-3.0, e 58 ferramentas ocupam boa parte do contexto de um agente.

Como testá-los com segurança

A maioria roda localmente, o que mantém seus dados na sua máquina, mas dá a eles amplo acesso a ela. Leia primeiro a licença e as configurações padrão, adicione um servidor de cada vez e observe o que o agente faz com ele por algumas sessões antes de depender dele.

Nossa opinião: os melhores servidores MCP não se limitam mais a buscar coisas. Eles dão ao agente uma memória, um par de mãos ou a cautela de um especialista, e os que valem a pena manter são os que dizem claramente quando não têm certeza.