MCP Project

Uma plataforma de engenharia de dados moderna implementando o Model Context Protocol (MCP) para garantir governança e interoperabilidade.

Visão Geral

Este projeto implementa uma arquitetura completa de engenharia de dados com:

• Ingestão de múltiplas fontes (APIs, bancos SQL/NoSQL, Kafka)
• Armazenamento em Data Lake e Data Warehouse
• Transformação com dbt e Apache Spark
• Orquestração com Apache Airflow
• Monitoramento e qualidade de dados com Great Expectations
• Exposição de dados via APIs REST (FastAPI) e dashboards (Metabase)
• Implementação do Model Context Protocol (MCP) para governança

Requisitos

• Python 3.10+
• Docker e Docker Compose
• Acesso a serviços de nuvem (opcional para implantação)

Configuração do Ambiente

1. Clone este repositório
2. Copie .env.example para .env e configure suas variáveis
3. Crie um ambiente virtual: uv venv .venv
4. Ative o ambiente: source .venv/bin/activate
5. Instale as dependências: uv pip install -r requirements.txt

Estrutura do Projeto

mcp-project/ ├── data/ # Armazenamento local de dados ├── scripts/ # Scripts utilitários ├── airflow/ # DAGs e configurações do Airflow ├── dbt/ # Modelos de transformação dbt ├── spark/ # Jobs Spark para processamento ├── api/ # API FastAPI para exposição de dados ├── config/ # Configurações, incluindo MCP └── tests/ # Testes unitários e de integração Copy

Uso

[Documentação detalhada de uso será adicionada...]