MCP-Server de Mapas Mentais
A Python application that automatically generates different types of mind maps (presentation, comparison, beginner/intermediate content, problem analysis, and review) to help organize ideas visually through Claude Desktop integration.
README
MCP-Server de Mapas Mentais
Índice
- Introdução
- Estrutura do projeto
- Tecnologias utilizadas
- Requisitos
- Como instalar no Claude Desktop
- Links úteis
- Contribuições
- Licença
- Contato
Introdução
O projeto mapas_mentais é uma aplicação Python que gera mapas mentais automatizados para facilitar o estudo, revisão, comparação e apresentação de temas diversos. Utilizando a ideia de MCP-server, o sistema oferece insights ao interagir diretamente com o Claude Desktop por meio dos modelos Claude. Ideal para estudantes, professores e profissionais que desejam organizar ideias de forma visual e eficiente, o projeto é facilmente extensível e pode ser integrado a outros sistemas de automação ou assistentes virtuais.
Estrutura do projeto
A ideia desse projeto surgiu a partir das explicações do professor Sandeco Macedo, da UFG (Universidade Federal de Goiás), sobre MCPs por meio do livro MCP e A2A para Leigos . É um MCP-Server simples que utiliza somente o pacote FastMCP, seguindo também as orientações do repositório oficial do Model Context Protol, da Anthropic.
Os seis tipos de mapas mentais utilizados neste MCP-Server são:
- apresenta - Gera um mapa mental para apresentações sobre um tema;
- compara - Gera um mapa mental comparando dois temas;
- inicial - Gera um mapa mental de conhecimentos iniciais sobre o tema;
- intermediario - Gera um mapa mental de conhecimentos intermediários sobre o tema;
- problemas - Gera um mapa mental de análise de problemas relacionados ao tema;
- revisa - Gera um mapa mental para revisão de conteúdo sobre um tema.
Tecnologias utilizadas
<div> <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/c0604008-f730-413f-9c4e-9b06c0912692" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/76e7aca0-5321-4238-9742-164c20af5b4a" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/57ffab5c-81a9-4821-8301-67391854789b" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/cf957637-962d-4548-87d4-bbde91fadc22" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/18c95cc3-d8bc-486c-b0cf-b5d128980176" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/775a6ce6-3474-436b-b6f6-7f1f9192a878" />   <img align="center" height="60" width="80" src="https://github.com/user-attachments/assets/abafaea5-eb57-4965-9130-7816280a8d84" /> </div>
Requisitos
- Python instalado (versão 3.10 ou superior);
- Pacote
uvinstalado; - Claude Desktop instalado.
Como instalar no Claude Desktop
Agora vou detalhar como foi o meu passo a passo no Windows 11, utilizando o terminal (atalho CTRL + SHIFT + ') no VSCode:
- Instalei a versão mais atualizada do Python
- Já no VSCode, eu utizei o terminal para verificiar a versão do python com o comando
python --version - Depois eu instalei o
uvcom o comandopip install uv - Para conferir se estava tudo certo, eu utilizei o comando
uv - Para criar a pasta do projeto, eu utilizei este comando
mkdir “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais”
[!IMPORTANT] Não necessariamente quer dizer que você utilizará o mesmo caminho, pode ser que você queira utilizar outro caminho, como este abaixo
mkdir "C:\Users\seu_usuario\mapas_mentais"Ou você pode simplesmente fazer o download do zip desse projeto para a sua máquina pelo caminho
Code>Download ZIPaqui mesmo no GitHub
- Chamei a pasta que eu tinha acabado de criar
cd “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais” - Utilizei o comando abaixo para abrir outra janela do VSCode e continuar com os demais comandos direto na pasta
code .
[!IMPORTANT] Se não quiser criar a pasta via terminal, você pode criar uma nova pasta na sua área de trabalho ou outro local que se lembre facilmente, a fim de utilizar o atalho no VSCode
CTRL+ODepois é só procurar a pasta que acabou de criar, clicar nela e abrir no VSCode. Ou somente importar a pasta completa desse repositório no seu VSCode.
- Voltando ao terminal, utilizei o comando abaixo para inicializar um novo projeto Python, criando arquivos de configuração e dependências automaticamente
uv init - Utilizei em seguida o comando abaixo para criar um ambiente virtual Python isolado para instalar dependências do projeto
uv venv - Para ativar o .venv, utilizei o comando abaixo
.venv\Scripts\Activate.ps1 - Adicionei a dependência MCP, necessária para o projeto
uv add mcp[cli] - Verifiquei se estava tudo ok, com o comando abaixo
uv run mcp
[!IMPORTANT] Se aparecer esta informação abaixo no seu terminal é porque está tudo certo
- Para criar o arquivo
server.py, eu utilizei esse comandouv init --script server.py
[!TIP] Como você pode já ter baixado a pasta desse repositório, então o arquivo
server.pyjá estará lá no seu VSCode nessa altura do campeonato.
- Instalei o json abaixo do MCP-Server diretamente no arquivo
claude_desktop_config.json"mapas_mentais": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "mcp", "run", "C:\\Users\\meu_usuario\\OneDrive\\area_de_trabalho\\mapas_mentais\\server.py" ] }
[!IMPORTANT] Se você já instalou o Claude Desktop corretamente, siga o caminho para acessar o arquivo
claude_desktop_config.jsonno seu computador
14a. Com o Claude Desktop aberto, utilize o atalhoCTRL+,
14b. Clique na abaDesenvolvedore depois emEditar configuração
14c. Procure o arquivoclaude_desktop_config.jsone edite no VSCode corretamente
14d. Salve o arquivo comCTRL+S
14e. Feche o Claude Desktop e abra novamente depois de alguns segundos
14f. Confira no ícone de martelo se as ferramentas do MCP "mapas_mentais" estão instaladas corretamente
As ferramentas foram nomeadas como `"apresenta", "compara", "inicial", "intermediario", "problemas" e "revisa".
Links úteis
- Documentação oficial do Model Context Protocol - Você saberá todos os detalhes dessa inovação da Anthropic
- Site oficial da Anthropic - Para ficar por dentro das novidaddes e estudos dos modelos Claude
- Como baixar o Claude Desktop - Link direto para download
- Como instalar o VSCode- Link direto para download
- Documentação oficial do pacote uv - Você saberá todos os detalhes sobre o
uve como ele é importante no python - venv — Criação de ambientes virtuais - Explicação completa de como funcionam os venvs
- Conjunto de ícones de modelos de IA/LLM - site muito bom para conseguir ícones do ecossistema de IA
- Devicon - site bem completo também com ícones gerais sobre tecnologia
Contribuições
Contribuições são bem-vindas! Se você tem ideias para melhorar este projeto, sinta-se à vontade para fazer um fork do repositório.
Licença
Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
Contato
Mário Lúcio - Prazo Certo® <div> <a href="https://www.linkedin.com/in/marioluciofjr" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/-LinkedIn-%230077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white"></a> <a href = "mailto:marioluciofjr@gmail.com" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/-Gmail-%23333?style=for-the-badge&logo=gmail&logoColor=white"></a> <a href="https://prazocerto.me/contato" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/prazocerto.me/contato-230023?style=for-the-badge&logo=wordpress&logoColor=white"></a> </div>
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。