
Servidor MCP de Brownmatter
Quais servidores MCP são de Brownmatter, do registro oficial e encontrados perguntando ao próprio domínio, se respondem e o que oferecem. Um programa verificou cada item; nada foi copiado da página do produto.
lido em 2026-10-29
- Nome no registroai.brownmatter/brainzverificado no registro MCP
O nome no registro fica sob brownmatter.ai. O registro só libera esse espaço de nomes para quem prova controle do domínio por DNS ou HTTP.
- Estadorespondeverificado em 2026-10-29
- Ferramentas16
- O servidor se chamabrainz-cloud
- Versão do servidor0.1.0
- Versão do protocolo2025-06-18
Em 2026-10-29 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 598 ms.
- As ferramentas fazem assemble token-budgeted context briefings for subagent prompts; queue and claim agent tasks wired to specs and code areas, mas não invite teammates to browse the same product knowledge graph.
- Verificado em 5 dos 7 dias necessários para julgar a confiabilidade.
Depois de conectar
- Para "assemble token-budgeted context briefings for subagent prompts", a primeira chamada provável é get_context.
- delete_concept, create_task, create_vault alteram dados sem login: qualquer pessoa com o endereço pode chamá-las.
Dito por regras a partir das medições acima. A primeira chamada provável é a escolha de um modelo na lista de ferramentas; leia a descrição antes de confiar nela.
- Nota INITE MCPdepois de uma semanaa nota precisa de 7 verificações diárias: 5 até agora
- O que um agente consegue fazer com ele2 de 3 casos de uso
- Respondeumedindo5 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
- Mediana da primeira resposta488 ms
- Espaço no contexto do agente≈ 5.839 tokensas definições de todas as ferramentas (17), que o agente carrega a cada turno
- Definições das ferramentasA · 100 de 100
- Resultados tipados0 de 17 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez
- Todas as ferramentas passam nas seis verificações.
O que um agente consegue fazer com ele
- consegue · assemble token-budgeted context briefings for subagent prompts
- consegue · queue and claim agent tasks wired to specs and code areas
- não consegue · invite teammates to browse the same product knowledge graph
Cada caso de uso do produto foi perguntado ao Jev junto com a lista de ferramentas deste servidor: um agente consegue fazer isso com essas ferramentas?
Vale conferir
- Ferramentas que alteram dados, em um servidor que responde sem login: delete_concept, create_task, create_vault
Um programa verifica o servidor uma vez por dia: initialize e tools/list, sem modelo. Os tokens são o tamanho das definições, a cerca de quatro caracteres por token. A nota é a média de seis verificações do nome, da descrição, do esquema e das anotações de cada ferramenta; diz se as ferramentas estão bem descritas, não se funcionam. A nota pesa só o que foi medido: se responde (25%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%), uso (10%) e a facilidade de conectar (10%). Uma parte não medida fica de fora, e uma instrução oculta limita a nota a 40. O estado dos servidores MCP dos fornecedores: método e números →
search_conceptsSearch the product knowledge vault by free-text query. Useful when you need product knowledge but don't yet know which concept ids exist. Returns ranked hits (id, title, type, score, snippet) only; get_concept returns one full note and…
get_conceptFetch one concept by exact id: full markdown body, metadata, and its direct graph neighbors (each with the relation that connects it). Use after search_concepts or when another note wiki-links an id you need in full. The neighbors list…
get_relatedWalk the knowledge graph outward from a concept and return everything within `depth` hops, with distance and the edge path that reached it. Use to map the blast radius before changing a feature (what depends on it, what constrains it…
get_contextAssemble a markdown briefing of the concepts most relevant to a query and/or explicit ids, expanded through the graph and trimmed to a token budget. The briefing is self-contained, so it can be handed to another agent or pasted into a…
upsert_conceptWrite a concept note into the vault (creates or overwrites the markdown file, then reindexes it). Use to capture new product knowledge discovered during a task — a decision made, a constraint hit, a pattern adopted — so future agents can…
delete_conceptRemove a concept from the vault and all of its outgoing edges. Use to clear a note that is wrong, obsolete, or junk (e.g. a probe or test node that shouldn't be in the graph). Idempotent: deleting an id that doesn't exist is a no-op…
link_conceptsAdd a typed, directed edge between two existing concepts by editing the `from` note's frontmatter (e.g. lead-scoring depends_on contact-model). Use when you notice a relationship the vault is missing. Both concepts should already exist…
list_conceptsEnumerate concept metadata (no bodies), optionally filtered by product, type, or a single tag. Use to get the lay of the land in an unfamiliar vault, to audit what exists (e.g. all decisions for a product), or when search vocabulary isn't…
vault_statsSummarize the vault: counts of concepts and edges, the products and tags in use, a breakdown by concept type, and whether semantic search is available. Useful for gauging how much knowledge is here and which product/tag filters exist.
onboardIndex an existing product's codebase into this vault. {action: "start"} returns the onboarding playbook: a method for surveying the codebase and recording its product knowledge (domains, features, stories, specs, workflows, decisions…
syncRe-index an onboarded vault after the code changes (drift). {action: "start"} returns the sync playbook: the vault's last_synced_at, a coverage map over the concepts' code_areas, and a method for re-indexing only what changed (you run git…
dreamDreaming: a scheduled consolidation sweep over this vault. Light stages what changed since the last dream (near-duplicate concepts, finished task outcomes, hygiene counts); REM asks an LLM for proposals; deep applies the ones that pass…
list_tasksList the vault's work pile: `task`-type concepts with their lifecycle (open/taken/done), oldest first, including who has taken each one (takenBy). Filter by taskStatus or by the domain the tasks are part_of. Read-only; take_task is what…
take_taskClaim a task and get its briefing in one call. Pass an `id` to claim a specific task, or omit it to claim the next open task (oldest open by createdAt then id). Atomically flips the task to "taken" and records takenBy/takenAt; errors if…
complete_taskMark a task done. Sets taskStatus=done + doneAt and appends `outcome` to the task body as an Outcome section. The result carries a one-line `reminder` that the rest of the graph is not updated automatically.
create_taskTurn a finding into first-class work: creates a `task`-type concept with taskStatus=open and the given relations — part_of a domain, `realizes` stories/features, `governed_by` specs — plus codeAreas pointing at where the work lands. Use…
Como conectar
Adicione o servidor à configuração do seu cliente MCP. Claude Desktop, Cursor e a maioria dos outros clientes leem este formato:
{
"mcpServers": {
"brainz": {
"type": "http",
"url": "https://brainz.brownmatter.ai/mcp"
}
}
}Adicionar
Claude Code, no terminal
claude mcp add --transport http brownmatter https://brainz.brownmatter.ai/mcpAdicionar ao CursorAdicionar ao VS Code
claude.ai, ChatGPT e outros clientes: adicione https://brainz.brownmatter.ai/mcp como conector personalizado nas configurações.
Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.
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