TCC

- Abordagem Experimental: Validação empírica com controle de variáveis
- Métricas Objetivas: Performance, segurança e experiência do usuário
- Testes Reproduzíveis: Framework automatizado para validação
- Análise Estatística: Dados quantitativos com intervalos de confiança

Este TCC foi desenvolvido seguindo umworkflow orientado a código e versionamento, com várias vantagens:
- 📚 Versionamento Completo: Todo conteúdo (código + texto acadêmico) versionado com Git
- ✍️ Markdown + LaTeX: Facilidade de escrita + poder de formatação acadêmica
- 🔗 Gestão de Referências: BibTeX para consistência bibliográfica
- ⚙️ Automação: Scripts para conversão Markdown → LaTeX → PDF
- 🔧 Integração: Código e documentação no mesmo repositório
- 🔁 Reprodutibilidade: Qualquer pessoa pode reproduzir o ambiente
- 👥 Colaboração: Formato texto facilita revisões e sugestões

TCC/ ├── 📄 README.md # Este arquivo ├── 📄 pre-projeto.md # Proposta inicial da pesquisa ├── 📄 CITATION.md # Formatos de citação ├── 📄 DOCUMENTATION_INDEX.md # Índice completo da documentação ├── 📄 QUICK_START.md # Guias de início rápido ├── 📄 RESEARCH_SUMMARY.md # Resumo executivo da pesquisa ├── 🛠️ Makefile # Comandos de automação │ ├── 📚 article/ # Documentação acadêmica │ ├── 📖 article.md # Artigo principal (fonte) │ ├── 📄 article.pdf # Artigo final compilado │ ├── 📚 references.bib # Referências bibliográficas │ ├── 🖼️ images/ # Figuras e diagramas │ └── ⚙️ Makefile # Compilação LaTeX │ ├── 🤖 mcp-openapi-server/ # Gerador automático MCP │ ├── 📦 package.json # Dependências e scripts │ ├── 🔧 src/ # Código fonte │ ├── 🧪 test/ # Testes unitários │ └── 📖 README.md # Documentação técnica │ ├── 💬 chat-client/ # Cliente multi-servidor │ ├── 🌐 chat.html # Interface web │ ├── ⚙️ backend-server.js # Servidor backend │ ├── 📦 package.json # Scripts específicos do sistema │ ├── 🧪 tests/ # Testes E2E (Playwright) │ └── 📊 test-results/ # Resultados experimentais │ ├── 🏭 equipments-dummy-app/ # App teste - Equipamentos │ ├── 📦 package.json # Scripts e dependências │ └── 🔧 src/ # API REST Hono.js + TypeScript │ ├── 👥 professionals-dummy-app/ # App teste - Profissionais │ ├── 📦 package.json # Scripts e dependências │ └── 🔧 src/ # API REST Hono.js + TypeScript │ └── 🔖 bookmarks/ # Pesquisa organizada ├── 📚 bookmarks.json # Links de referência └── 💾 save-bookmarks.sh # Script de backup

@mastersthesis{zanoni2025openapi, title = {Transformando APIs em Interfaces Conversacionais: Validação da Abordagem OpenAPI-MCP para Agentes Baseados em IA}, author = {Zanoni, Lucas de Castro}, school = {Centro Universitário UniSATC}, year = {2025}, type = {Trabalho de Conclusão de Curso}, program = {Engenharia de Software}, address = {Criciúma, SC, Brasil}, url = {https://github.com/Castrozan/TCC} }

This is a web browser that enables your coding agent, such as Claude Code, to visit websites on your behalf and assist you in identifying bugs or creating UI test cases.

Arbitrary code execution and tool-use platform for LLMs by Riza

Agent-native developer Q&A API with MCP + A2A endpoints for citations, job pickup, and answer submission.

An AI agent using the Model Context Protocol (MCP) with a Node.js server providing REST resources for users and messages.

A server that dynamically creates MCP endpoints from any OpenAPI specification URL.

Turn any OpenAPI 3.0 spec into an MCP server with zero code — deploy to Cloudflare Workers, Node.js, Docker, or run locally via npx, with a built-in OAuth 2.1 server for MCP clients that require custom connector authentication.

Open-source, self-hosted AI gateway with built-in MCP client and server support for connecting MCP tools to AI applications.

Search 15,000+ AI tools, check agent-compatibility scores, find alternatives, and audit dependencies before calling any external API or MCP.

An MCP server for any web application with an OpenAPI specification, connecting AI models to external tools and data services.

A zero-configuration tool to automatically expose FastAPI endpoints as MCP tools.