MCP 服务器

ODM Decision Center MCP Server

Enables AI assistants to interact with IBM ODM Decision Center for managing business rules, decision tables, ruleflows, and project generation.

README

Servidor MCP para ODM Decision Center

Um servidor MCP (Model Context Protocol) que fornece ferramentas com IA para operações do IBM ODM Decision Center. Este servidor permite que assistentes de IA interajam com o ODM Decision Center através de um protocolo padronizado.

🎯 Visão Geral

Este projeto implementa um servidor MCP que expõe 8 ferramentas especializadas para gerenciar projetos do IBM ODM Decision Center, incluindo:

Criação e gerenciamento de regras de negócio
Tabelas de decisão
Ruleflows (orquestração)
Variáveis e vocabulário
Geração de projetos com suporte a XOM

🚀 Interfaces Disponíveis

1. Watson Orchestrate (Recomendado para Produção)

Integração nativa com IBM Watson Orchestrate para automação de processos empresariais.

# Iniciar adaptador do Orchestrate
./start_orchestrate.sh  # Linux/Mac
start_orchestrate.bat   # Windows

📖 Documentação completa do Watson Orchestrate

2. Interface Web (Streamlit)

Interface web interativa para desenvolvimento e testes.

streamlit run watson_web_ui.py

3. CLI (Linha de Comando)

Cliente de linha de comando para automação e scripts.

python watson_mcp_client.py

📋 Pré-requisitos

Python 3.8+
IBM ODM Decision Center (instância em execução)
Servidor Backend Java (ODMHttpServer) para operações de regras
Cliente de IA compatível com MCP (Claude Desktop, etc.)

🚀 Início Rápido

1. Instalação

# Clone o repositório
git clone <url-do-repositorio>
cd MEUMCP

# Crie o ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # No Windows: .venv\Scripts\activate

# Instale as dependências
pip install fastmcp requests

2. Configuração

Configure as variáveis de ambiente:

# API do Decision Center
export DC_BASE_URL="http://seu-servidor-odm:9060/decisioncenter-api/v1"
export DC_USERNAME="odmAdmin"
export DC_PASSWORD="sua-senha"

# Servidor Backend Java (para operações de regras)
export OTHER_BASE_URL="http://localhost:8080"

# Servidor MCP
export MCP_TRANSPORT="stdio"  # ou "http"
export HTTP_HOST="0.0.0.0"    # se usar HTTP
export HTTP_PORT="8000"       # se usar HTTP

3. Execute o Servidor

python decision_center_mcp_server_Regras.py

📁 Estrutura do Projeto

MEUMCP/
├── decision_center_mcp_server_Regras.py  # Servidor MCP principal
├── tools/                                 # Ferramentas MCP (8 módulos)
│   ├── tools_variables.py                # Gerenciamento de variáveis
│   ├── tools_rules.py                    # Criação de regras
│   ├── tools_decisiontables.py           # Tabelas de decisão
│   ├── tools_ruleflows.py                # Orquestração de ruleflows
│   ├── tools_vocab.py                    # Consultas ao vocabulário BOM
│   ├── tools_decisioncenter.py           # API REST do DC
│   ├── tools_project_generator.py        # Geração de projetos
│   └── tools_chatbot.py                  # Integração com IA
├── helpers/                              # Clientes utilitários
│   ├── dc_rest_client.py                # Cliente REST do Decision Center
│   └── http_java_client.py              # Cliente do backend Java
├── examples/                             # Exemplos de uso
│   ├── criar_projeto_completo.py        # Criação de projeto completo
│   ├── criar_projeto_com_xom.py         # Projeto com XOM
│   ├── gerar_vocabulario.py             # Geração de vocabulário
│   └── list_tools.py                    # Listar ferramentas disponíveis
├── tests/                                # Scripts de teste
├── docs/                                 # Documentação
└── data/                                 # Arquivos de exemplo

🛠️ Ferramentas Disponíveis

1. criar_variables - Gerenciamento de Variáveis

Crie e gerencie variáveis de negócio com verbalizações adequadas.

2. criar_regra - Criação de Regras

Crie regras de negócio com sintaxe BAL (Business Action Language).

3. criar_decision_table - Tabelas de Decisão

Crie e gerencie tabelas de decisão.

4. criar_ruleflow - Orquestração de Ruleflows

Crie ruleflows para orquestrar a execução de regras.

5. consultar_vocabulario_bom - Consultas ao Vocabulário

Consulte o vocabulário e classes do BOM (Business Object Model).

6. operacoes_decision_center - API REST do DC

Acesso direto às operações da API REST do Decision Center.

7. gerar_projeto_odm - Geração de Projetos

Gere projetos ODM completos com suporte a XOM.

8. integracao_chatbot - Integração com IA

Integre com assistentes de IA para interações em linguagem natural.

📖 Documentação

Arquitetura - Arquitetura e design do sistema
Referência da API - Documentação completa da API
Contribuindo - Diretrizes de contribuição

🔧 Detalhes de Configuração

Conexão com o Decision Center

O servidor se conecta ao IBM ODM Decision Center usando a API REST:

DC_BASE_URL = "http://seu-servidor:9060/decisioncenter-api/v1"
DC_USERNAME = "odmAdmin"
DC_PASSWORD = "sua-senha"

Servidor Backend Java

As operações de regras requerem um servidor backend Java (ODMHttpServer):

OTHER_BASE_URL = "http://localhost:8080"

Este servidor gerencia:

Criação e validação de regras
Geração de XML de ruleflows
Operações de tabelas de decisão
Verbalização de variáveis

🎯 Exemplos de Uso

Criar um Projeto Completo

from examples.criar_projeto_completo import criar_projeto_completo

# Criar projeto com regras e ruleflow
criar_projeto_completo(
    project_name="AprovacaoCredito",
    branch_name="Main"
)

Criar Regras de Negócio

# Regras são criadas usando sintaxe BAL
regra_bal = """
se a idade do cliente é pelo menos 18
    e o score de crédito é pelo menos 650
então
    definir o status de aprovação como "APROVADO";
"""

Criar Ruleflow

# Ruleflows orquestram a execução de regras
ruleflow_xml = """
<Ruleflow xmlns="http://schemas.ilog.com/Rules/7.0/Ruleflow">
  <Body>
    <TaskList>
      <StartTask/>
      <RuleTask>
        <RuleList package="validacao"/>
      </RuleTask>
      <StopTask/>
    </TaskList>
  </Body>
</Ruleflow>
"""