depct: Servidor MCP Fornece Análise e Documentação em Tempo Real para Claude

O que o depct faz
depct é um servidor MCP que dá ao Claude Code acesso a documentação sempre atualizada, análise de runtime, mapas de dependência e diagramas de arquitetura. Ele instrumenta seu runtime Node.js para capturar o comportamento da aplicação e gera documentação estruturada que o Claude lê antes de começar a codificar.
Configuração e Instrumentação de Runtime
Para começar a usar o depct, execute:
npx depct.dev startA ferramenta instrumenta seu runtime Node.js e captura:
- Rotas HTTP
- Consultas ao banco de dados
- Cadeias de middleware
- Chamadas externas
- Códigos de resposta
Estrutura da Documentação e Níveis de Confiança
O depct gera documentação de runtime estruturada marcada com três níveis de confiança:
- Observado: Visto acontecer durante o runtime
- Inferido: Evidência forte a partir de padrões de runtime
- Hipótese: Risco possível baseado na análise
O que o Claude tem acesso
- Documentação completa que está sempre atualizada com as alterações do Claude
- Erros de runtime com localização do arquivo, endpoint, código de status e contagem de ocorrências
- Visão geral da arquitetura mostrando como os serviços se conectam e onde as dependências quebram
- Detecção de mudanças quebradas - se uma renomeação de rota ou atualização de dependência causar falhas, isso é mostrado imediatamente
Resultados dos Testes
Durante os testes, os dados de erro de runtime imediatamente informaram ao Claude que os erros eram 404s de tráfego de sonda atingindo rotas indefinidas. Isso teria exigido ler código e logs do servidor para montar manualmente. O gráfico de chamadas mostrou um loop próprio no middleware sem qualquer instrumentação manual. Após uma renomeação de rota, atualizar a documentação exigiu apenas uma chamada de ferramenta em vez de caçar cada referência da documentação.
Como funciona com o Claude
O Claude lê a documentação gerada antes de começar a codificar. Quando o Claude termina de fazer alterações, o depct atualiza incrementalmente a documentação automaticamente sem nenhuma etapa manual necessária.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

Fullerenos: Camada de memória persistente de código aberto para agentes de codificação reduz tokens em 64% no SWE-bench
Fullerenes usa um grafo de conhecimento SQLite local construído via Tree-sitter para dar a agentes de codificação como Claude Code memória persistente, reduzindo o uso de tokens em 64% no SWE-bench e até 96,6% em benchmarks internos.

Configuração do RouteLLM para Roteamento de Tarefas de IA com Custo-Eficiente
Um usuário do Reddit compartilha uma configuração do Docker Compose que combina o modelo local Qwen3.5:4b da Ollama com o GitHub Copilot via OpenWire, usando o RouteLLM para direcionar tarefas complexas para o GPT-4o enquanto lida com tarefas mais simples localmente.
OpenClaw no Android: Computador de IA privado do tamanho de um polegar roda OpenClaw em uma VM
O PlugClaw da Trustkernel é um stick USB do tamanho de um polegar que roda Android e OpenClaw em uma VM dedicada, adicionando um agente de GUI para interagir com aplicativos Android em qualquer telefone ou laptop.

Avaliando localmente Qwen 3.6 27B como co-agente validador de Codex
Um desenvolvedor criou um conjunto de avaliação reproduzível para testar perfis GGUF do Qwen 3.6 27B (llama.cpp) como um validador auxiliar para Codex, descobrindo que perfis de contexto 128k são necessários para tarefas de contexto longo e que há perda mínima de precisão com cache KV q8.