Sobre o projeto

O ContextForge é um registro e proxy de código aberto que federa MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) e APIs REST/gRPC em um único endpoint unificado para clientes de IA. Ele fornece governança centralizada, descoberta e observabilidade em toda a infraestrutura de IA. As principais capacidades incluem: - **Tools Gateway**: MCP, REST, tradução de gRPC para MCP e compressão TOON - **Agent Gateway**: protocolo A2A, roteamento de agentes compatíveis com OpenAI e Anthropic - **API Gateway**: limitação de taxa, autenticação, retentativas e proxy reverso para serviços REST - **Extensibilidade por Plugins**: mais de 40 plugins para transportes, protocolos e integrações adicionais - **Observabilidade**: rastreamento OpenTelemetry com Phoenix, Jaeger, Zipkin e outros backends OTLP Ele funciona como um servidor MCP totalmente compatível, implantável via PyPI ou Docker, e escala para ambientes multicluster no Kubernetes com federação e cache baseados em Redis. O projeto inclui uma Admin UI para gerenciamento, configuração e monitoramento de logs em tempo real, com suporte a implantações em redes isoladas (airgapped). O ContextForge suporta federação entre múltiplos serviços MCP e REST, integração A2A para agentes de IA externos (OpenAI, Anthropic, personalizados), tradução de gRPC para MCP por meio de descoberta automática de serviços baseada em reflexão, e virtualização de APIs legadas como ferramentas e servidores compatíveis com MCP. Ele oferece transporte sobre HTTP, JSON-RPC, WebSocket, SSE e Streamable HTTP, com transporte stdio disponível para uso no lado do servidor. Os recursos integrados incluem autenticação, retentativas, limitação de taxa com tokens OAuth com escopo de usuário e suporte incondicional ao cabeçalho X-Upstream-Authorization. O projeto fornece implantações escaláveis via Docker ou PyPI, cache baseado em Redis e federação multicluster. Ele inclui mais de 7.000 testes, alvos de Makefile, live reload e hooks de pre-commit para desenvolvimento. As opções de início rápido incluem instalação via PyPI, Docker Compose com PostgreSQL e Redis, Helm para Kubernetes e implantações em contêiner único com Docker ou Podman. O projeto requer Python ≥ 3.11 e fornece documentação abrangente, incluindo um guia de configuração em 5 minutos, documentação completa e orientações sobre descontinuação.