O Agent MCP Studio é um IDE apenas para navegador que constrói e orquestra sistemas de agentes MCP (Model Context Protocol). Toda a stack — criação de ferramentas, orquestração multiagente, RAG, execução de código — roda a partir de um único arquivo HTML estático via WebAssembly. Sem backend, sem Docker, sem servidor. Feche a aba e tudo desaparece.

Principais Funcionalidades

• Sandbox baseado em WASM: Ferramentas rodam em Pyodide (Python) ou DuckDB-WASM (SQL), sem que o código saia do navegador. O código gerado por LLM é validado por AST antes do registro e depois compilado JIT na primeira chamada.
• 10 estratégias de orquestração: Supervisor, Mixture of Experts (paralelo + sintetizador), Pipeline Sequencial, Planejar & Executar, Swarm, Debate, Reflexão, Hierárquico, Round-Robin, Map-Reduce. Você arrasta chips de ferramenta para nós de persona em um grafo de serviço, escolhe uma estratégia e a topologia se adapta.
• RAG no dispositivo: Usa Xenova/all-MiniLM-L6-v2 via Transformers.js para embeddings locais. Sem chamadas de rede.
• LLM integrado: Suporta OpenAI Chat Completions ou um Qwen 1.5 0.5B local rodando no navegador via Transformers.js para modo totalmente offline.
• Bridge.js: Uma ponte Node fala stdio com o Claude Desktop e WebSocket com sua aba — então seu navegador se torna um servidor MCP.
• Exportação para produção: Gera um servidor MCP Python real: server.py, agentic.py (porta fiel da orquestração do navegador), tools/*.py, Dockerfile, requirements.txt, .env.example. Também exporta como um único .agentpack.json (Project Pack), que detecta automaticamente serviços externos necessários a partir de chamadas os.environ.get(...).

Comandos Práticos

# Construir a imagem Docker exportada
cd agent-mcp-server-YYYY-MM-DD
docker build -t agent-mcp-export .

Executar (stdio – para uso local com Claude Desktop)
docker run --rm -i 
  -e MCP_ALLOWED_HOSTS='api.github.com,*.githubusercontent.com' 
  agent-mcp-export
Conectar Claude Desktop ao container
{
  "mcpServers": {
    "agent-mcp-studio-export": {
      "command": "docker",
      "args": ["run","--rm","-i","-e","MCP_ALLOWED_HOSTS=api.github.com","agent-mcp-export"]
    }
  }
}

A exportação também suporta deploy no Fly.io, Railway, Render, Cloud Run, ECS, etc. A imagem padrão usa stdio; para HTTP, veja o README.

Para quem é: Desenvolvedores construindo sistemas multiagente que desejam um pipeline de protótipo à produção sem infraestrutura, especialmente aqueles experimentando com MCP e IA local.