@expertcustom/aurora-mcp

Servidor MCP (Model Context Protocol) que conecta Claude Code — e qualquer outro cliente MCP — às IAs do Aurora. Permite listar, inspecionar e conversar com as IAs configuradas no seu workspace Aurora diretamente do seu editor.

Como funciona

Claude Code  ──stdio──>  npx @expertcustom/aurora-mcp  ──HTTPS+JWT──>  Aurora backend

As credenciais do provider (OpenAI/Claude/Gemini) ficam no backend, vinculadas a cada IA. O MCP nunca enxerga essas chaves — ele só repassa sua identidade Aurora (JWT) e o backend faz a chamada com a credencial da IA.

Pré-requisitos

• Node.js ≥ 20
• Conta no Aurora com permissão ia:read
• URL do backend Aurora (ex: https://ia.api.expertcustom.com.br)

Instalação

1) Login no Aurora

Uma vez por máquina:

npx @expertcustom/aurora-mcp login

O comando pergunta:

• Aurora URL — endpoint do backend (ex: https://ia.api.expertcustom.com.br)
• Email — seu email cadastrado no Aurora
• Senha — sua senha

O JWT fica salvo em ~/.config/aurora-mcp/credentials.json (modo 0600). Pra trocar de conta ou refazer o login, é só rodar de novo.

2) Registrar no Claude Code

Forma mais simples:

claude mcp add aurora -- npx -y @expertcustom/aurora-mcp

Ou edite manualmente o ~/.claude.json, seção mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "aurora": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@expertcustom/aurora-mcp"]
    }
  }
}

3) Verificar

Dentro do Claude Code, rode /mcp — deve aparecer aurora como connected.

Tools disponíveis (86)

| Categoria | Tools | |-----------|-------| | IAs | list_ais, get_ai_config, create_ai, update_ai, delete_ai | | Chat | chat_with_ai | | Conversas | list_conversations, get_conversation, delete_conversation, get_conversation_status, resume_conversation, close_conversation, handoff_ack, list_recent_conversations | | Skills | list_skills, get_skill, create_skill, update_skill, delete_skill, import_skill, export_skill, approve_skill, reject_skill, move_skill | | Skill Files | list_skill_files, get_skill_file, create_skill_file, update_skill_file, delete_skill_file, upload_skill_file | | Embeddings | list_embeddings, create_embedding, update_embedding, delete_embedding, delete_all_embeddings, get_embedding_stats | | Documents | list_documents, get_document, delete_document, upload_document | | UI Actions | list_ui_actions, get_ui_action, create_ui_action, update_ui_action, delete_ui_action, link_ui_action_to_ai, unlink_ui_action_from_ai, ui_action_stats | | MCP Servers | list_mcp_servers, get_mcp_server, create_mcp_server, update_mcp_server, delete_mcp_server, link_mcp_server_to_ai, unlink_mcp_server_from_ai | | Providers | list_providers, get_provider, create_provider, update_provider, delete_provider, test_provider | | Scheduled Tasks | list_schedules, get_schedule, create_schedule, update_schedule, delete_schedule | | Usuários | list_users, get_user, create_user, update_user, delete_user, transfer_user_resources, get_me | | Roles | list_roles, list_permissions, create_role, update_role_permissions, delete_role | | Settings | get_settings, update_settings | | Audit | list_audit | | Token Usage | token_usage | | Webhook Inspector | read_webhook_inspector, clear_webhook_inspector | | Status | get_status |

Todas as tools operam via API REST do Aurora. Credenciais de provider nunca são expostas.

Outros clientes MCP

Cursor, Continue, Cline e qualquer outro cliente MCP usam o mesmo formato — basta apontar o command para npx e os args para ["-y", "@expertcustom/aurora-mcp"].

Trocar de ambiente / fazer logout

Refaça o login apontando para outra URL:

npx @expertcustom/aurora-mcp login

Pra remover as credenciais:

rm ~/.config/aurora-mcp/credentials.json

Exemplos: Agendar Tarefas com a IA

A tool schedules permite que a IA crie, liste e gerencie tarefas agendadas. Exemplo de conversa:

Usuário: "Agende uma tarefa para gerar o boletim todo dia às 8h"

Claude (usando schedules tool):
  create_schedule({
    aiId: "aurora-123",
    title: "Gerar boletim diário",
    instruction: "Gere o boletim com dados de hoje",
    deliveryType: "email",
    target: "[email protected]",
    preset: { kind: "daily", hour: 8, minute: 0 }
  })

Resultado: Tarefa criada e agendada ✓

Tipos de entrega:

• email — envia resultado por email (requer target com email válido)
• whatsapp — envia no WhatsApp (requer target com número/chatId e IA com provider ativo)
• internal — resultado fica no histórico da conversa (sem target)

Presets de recorrência:

• { kind: "daily", hour: 8, minute: 30 } — todo dia às 8:30
• { kind: "weekly", weekday: 3, hour: 14, minute: 0 } — quarta-feira às 14:00
• { kind: "monthly", day: 1, hour: 9, minute: 0 } — 1º de cada mês às 9:00
• { kind: "hourly", everyHours: 3, minute: 15 } — a cada 3 horas na marca :15

Mais exemplos no dashboard Aurora → aba "Agendamentos".

Troubleshooting

• No Aurora credentials found — rode npx @expertcustom/aurora-mcp login primeiro.
• Aurora API error (401) — JWT expirou ou inválido. Refaça o login.
• Aurora API error (403) — sua role não tem ia:read. Fale com um admin.
• Aurora API error (404) em chat_with_ai/get_ai_config — name da IA não existe ou não pertence ao seu workspace. Confirme via list_ais.
• Aurora API error (409) em chat_with_ai — a IA está inativa ou sem credencial de provider. Ajuste no dashboard.