Orientação rápida para agentes de IA: AGENTS.md (mapa por tarefa, fluxo MCP e limites entre research/, fixtures e corpus).
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Repositório de pesquisa aplicada sobre extensão do GitHub Copilot via Model Context Protocol (MCP) customasizado, com foco em centralização de contexto, governança de corpus e redução de duplicação de .github/instructions em cenários com muitos repositórios.
Arquivos em .github/instructions e instruções nativas ajudam o contexto local, mas tendem a escalar mal quando o mesmo conhecimento precisa existir em dezenas ou centenas de repositórios: duplicação, drift, custo de manutenção e ausência de fonte única de verdade. Este repositório documenta uma linha de trabalho que combina instruções nativas mínimas (“thin”), um corpus normativo e um servidor MCP read-only em STDIO para recuperação sob demanda, além de experimentos e análises rastreáveis.
Esta iniciativa combina métodos complementares (detalhamento metodológico, critérios, limitações e rastreabilidade de artefatos em research/README.md):
- Planejamento orientado a épicos (BMAD) — decompõe inventário, MVP do servidor MCP, rollout multi-repo e protocolos de experimentação com critérios de aceite.
- Análise arquitetural comparativa — confronta transportes e modos de exposição MCP (STDIO, HTTP, híbrido; tools, resources, prompts) com trade-offs explícitos.
- Prototipação de MVP — implementa MCP
stdiocom conjunto inicial de tools de leitura/indexação sobreINSTRUCTIONS_ROOT. - Experimentação comparativa com baseline — registra condições paralelas (instruções locais, MCP, ausência de corpus estruturado) com controles explícitos de contaminação e de conteúdo.
- Encadeamento em fases (staged) — separa evidência sobre planejamento de evidência futura sobre código gerado, evitando extrapolação fora do escopo medido.
- Consolidação crítica e limitações declaradas — documenta o que foi provado, o que é projeção arquitetural e quais medições ainda faltam.
| Área | Caminho |
|---|---|
| Entrada para agentes (mapa por tarefa) | AGENTS.md |
| Políticas de uso do Copilot (camadas, checklists) | copilot-comportamento/README.md |
| Template de instruções nativas mínimas | templates/copilot-instructions.thin.md |
| Metodologia, análises e experimentos | research/README.md |
| Índice de análises técnicas datadas | research/analises/README.md |
| Registro de experimentos MCP | research/experimentos-mcp/README.md |
| Núcleo da pesquisa (código, prompts, propostas por tema) | research/nucleo-pesquisa/README.md |
| Planejamento BMAD (execução + épicos) | planning/bmad/README.md |
| Perguntas de pesquisa (prompts datados) | prompts/ |
| Respostas alinhadas aos prompts | responses/ |
| Servidor MCP (instalação, tools) | mcp-instructions-server/README.md |
| Corpus de exemplo | fixtures/instructions/ |
Leitura complementar: índice com resumo de cada análise em research/analises/README.md; exemplo de profundidade arquitetural (MCP × Copilot): research/analises/2026-04-09-analise-tecnica-mcp-copilot.md.
Instalação, configuração no IDE e smoke tests: mcp-instructions-server/README.md. Configuração de testes no workspace: .vscode/settings.json.
Reporte de vulnerabilidades e modelo de ameaça (incluindo o servidor MCP): SECURITY.md.
O código e a documentação neste repositório são disponibilizados sob a licença MIT: pode usar, modificar e distribuir o material, inclusive em projetos comerciais, desde que mantenha o aviso de copyright e o texto da licença nas cópias ou trabalhos derivados — o que preserva a referência à autoria original.
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