autor-texto-seguro
Enables secure text authoring and privacy-focused document processing through MCP. Provides tools for style analysis, conservative text revision, comparison with author samples, and removal of metadata from DOCX/PDF files.
README
Autor de Texto Seguro — MCP para ChatGPT e Claude
Este projeto implementa um servidor Model Context Protocol (MCP) para conectar ferramentas de revisão autoral e privacidade documental a clientes compatíveis, incluindo Claude e ChatGPT. O servidor não usa um modelo de IA externo, não persiste o texto recebido e não tenta determinar ou ocultar a origem de um texto.
Limite importante: este MCP não implementa evasão de detectores, falsificação de autoria, remoção de supostos “hashes de IA” ou promessa de indetectabilidade. Detectores fazem inferências probabilísticas e arquivos simples não possuem um hash universal de IA que possa ser apagado. A ferramenta de metadados remove apenas propriedades internas do arquivo, não registros externos, logs, histórico de serviços ou inferências estilísticas.
Ferramentas disponíveis
| Ferramenta | Finalidade | Entrada principal |
|---|---|---|
analisar_estilo |
Produz métricas observáveis, como tamanho médio das frases, diversidade lexical, primeira pessoa e pontuação. | texto |
revisar_texto |
Faz normalização mecânica conservadora, como espaços duplicados, linhas excedentes e pontuação repetida. | texto, tom_desejado opcional |
comparar_com_amostra_autoral |
Compara características observáveis de uma amostra fornecida pelo autor com um texto-alvo. | amostra_autoral, texto_alvo |
limpar_metadados_documento |
Remove metadados comuns de DOCX e PDF; aceita também TXT, MD, CSV e JSON sem alteração do conteúdo. | nome_arquivo, arquivo_base64 |
A comparação de estilo serve para ajudar o autor a revisar consistência e adequação da própria voz. Ela não fornece probabilidade de autoria humana, classificação de texto como “humano” ou “IA”, nem garantia de resultado perante qualquer detector.
Instalação
Use Python 3.10 ou superior. Em um ambiente virtual recomendado, execute:
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Para conferir a instalação:
python3 -m py_compile server.py
pytest -q
Execução local por stdio
O transporte stdio é adequado para clientes que iniciam o processo localmente, como o Claude Desktop. No arquivo de configuração do cliente, utilize o caminho absoluto do Python e do servidor:
{
"mcpServers": {
"autor-texto-seguro": {
"command": "/caminho/absoluto/autor-texto-mcp/.venv/bin/python",
"args": [
"/caminho/absoluto/autor-texto-mcp/server.py",
"--transport",
"stdio"
]
}
}
}
Depois de salvar a configuração, reinicie o cliente e confirme se as quatro ferramentas aparecem. Consulte a documentação do seu cliente para o caminho exato do arquivo de configuração.
Execução remota para ChatGPT e Claude
Para um único endpoint atender os dois ecossistemas, este projeto usa Streamable HTTP no caminho /mcp. O padrão MCP define stdio para subprocessos locais e Streamable HTTP para servidores independentes acessíveis por HTTP.1
Inicie o servidor com um token forte:
export MCP_BEARER_TOKEN='substitua-por-um-token-longo-e-aleatorio'
python3 server.py --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000
Em produção, coloque o processo atrás de HTTPS, por exemplo, com um proxy reverso ou uma plataforma de hospedagem. Não exponha o endpoint HTTP sem autenticação. O endereço que será informado aos clientes terá este formato:
https://seu-dominio.example/mcp
O token deve ser enviado como Authorization: Bearer <token>. Não coloque o token em um repositório público, em uma mensagem compartilhada ou no código-fonte.
ChatGPT
O ChatGPT conecta-se a servidores MCP remotos. Em contas e workspaces que tenham Developer Mode e custom MCP apps disponíveis, o administrador ou usuário autorizado pode abrir as configurações de Apps, criar um app personalizado, informar o endpoint HTTPS, selecionar o mecanismo de autenticação Bearer e escanear as ferramentas. A disponibilidade depende do plano e das permissões do workspace; a documentação oficial informa que a conexão direta com servidores locais não é feita sem um túnel seguro.2
Após a criação, habilite somente as ferramentas necessárias e teste primeiro analisar_estilo e revisar_texto. A documentação oficial recomenda validar servidores personalizados, especialmente quando possuem ações que modificam dados; este projeto é somente de processamento do conteúdo enviado e não possui ferramentas de escrita em sistemas externos.2
Claude
Para o Claude API, o MCP Connector aceita um servidor remoto por URL e permite configurar um token Bearer. A configuração deve usar o endpoint /mcp e habilitar o conjunto de ferramentas desejado. Exemplo conceitual, conforme a estrutura documentada pela Anthropic:3
{
"mcp_servers": [
{
"type": "url",
"url": "https://seu-dominio.example/mcp",
"name": "autor-texto-seguro",
"authorization_token": "SEU_TOKEN"
}
],
"tools": [
{
"type": "mcp_toolset",
"mcp_server_name": "autor-texto-seguro"
}
]
}
O Claude Desktop também pode usar o modo local stdio, quando o próprio aplicativo iniciar o processo. Para a API do Claude, a documentação informa que o servidor precisa estar publicamente acessível por HTTP; servidores locais stdio não são conectados diretamente por esse recurso.3
Segurança e privacidade
O servidor processa os dados na memória durante a chamada e não possui código para gravar textos em banco de dados ou enviá-los a outro modelo. Ainda assim, o operador da infraestrutura deve proteger logs do proxy, métricas, backups e arquivos temporários. Em produção, use HTTPS, token longo e aleatório, limites de tamanho, controle de acesso e rotação de credenciais.
A ferramenta de limpeza recebe arquivos em Base64. Para PDFs, a reconstrução pode não preservar certos recursos avançados e pode invalidar assinaturas digitais; por isso, mantenha o arquivo original e valide o resultado antes de usá-lo. Para DOCX, são removidas propriedades comuns do docProps/core.xml. Para TXT, MD, CSV e JSON, o conteúdo é devolvido sem alteração porque esses formatos não têm, em regra, propriedades internas equivalentes às de DOCX/PDF.
Validação
A suíte local contém cinco testes automatizados:
5 passed
Também foi validada uma chamada real ao endpoint Streamable HTTP, com autenticação Bearer, descoberta das quatro ferramentas e execução de analisar_estilo.
Estrutura
autor-texto-mcp/
├── server.py
├── requirements.txt
├── README.md
├── integration_check.py
└── tests/
├── conftest.py
└── test_server.py
Referências
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。