Internship·2026·23 Fev - 6 Jun 2026 (15 semanas)

Plataforma de Documentação com Assistente IA e Servidor MCP

Plataforma automatizada de documentação com geração de sites Astro Starlight multi-idioma, assistente conversacional RAG e servidor MCP universal, desenvolvida durante o estágio de 15 semanas na DevScope (Porto).

Secção 01

Automatizando a documentação técnica e raciocínio de IA.

Desenvolvida como resultado central do estágio curricular de 15 semanas na DevScope (Porto), esta plataforma substitui ferramentas comerciais SaaS como o GitBook ao transformar repositórios Markdown em portais estáticos multi-idioma com zero dependências de cloud externa proprietária.

O sistema integra 6 componentes modulares: RagApi (.NET 8 para ingestão), RAG Server (motor de inferência Node.js), Chatbot Widget (widget JS IIFE integrável em qualquer site), Backoffice (portal de configuração React 19), devscope-docs-engine (CLI TypeScript para pipelines CI/CD com tradução incremental por blocos) e devscope-mcp (servidor Python Model Context Protocol para agentes de IA).

6Componentes modulares

< $14/mêsCusto operacional est. em Azure

Multi-tenantIsolamento estrito por tenant

AzureStorage & Azure AI Foundry

Secção 02

O Problema & Desafios Chave

A DevScope dependia de plataformas SaaS comerciais como o GitBook (>$300/ano) para publicar a documentação técnica dos seus produtos. Estas soluções apresentavam custos recorrentes elevados, limitações de personalização, vendor lock-in e ausência de controlo sobre o processamento e alojamento dos dados.

Os mecanismos tradicionais de pesquisa por palavra-chave em sites estáticos falhavam quando os engenheiros pesquisavam em linguagem natural com terminologia diferente, tornando essencial um assistente RAG inteligente e isolamento multi-produto.

Desafios Chave de Engenharia

Isolamento multi-tenant seguro entre produtos ao nível da base de dados vetorial (Azure CosmosDB)
Arquitetura de IA independente de fornecedores (abstração de LLM, embeddings e vector DBs via interfaces)
Tradução incremental por blocos semânticos com Azure AI Foundry sem re-traduzir conteúdo inalterado
Servidor universal Model Context Protocol (MCP) expondo a documentação a agentes de IA (Claude Desktop, Cursor, Copilot)
Publicação automática dos sites estáticos gerados no Azure Blob Storage (container $web) via CI/CD

Secção 03

Arquitetura & Decisões Técnicas

Arquitetura modular em camadas com separação clara entre ingestão de Markdown (devscope-docs-engine), API REST de ingestão (RagApi), motor de inferência RAG (RAG Server), servidor MCP (devscope-mcp) e widgets de apresentação.

Diagrama de Topologia & Fluxo de Componentes

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Porquê Esta Arquitetura

Independência total de fornecedores: modelos LLM, embeddings e bases de dados vetoriais totalmente abstracionados por variáveis de ambiente
CLI nativa para CI/CD (devscope-docs-engine) que executa diretamente na pipeline e versiona traduções no Git
Servidor MCP permite que qualquer agente de IA externo (Cursor, Copilot, Claude) consulte o conhecimento de produtos de forma uniforme
Isolamento multi-tenant estrito que previne contaminação de dados entre diferentes produtos DevScope

Secção 04