Integrações

Editores, harnesses e conectores que existem de verdade hoje: não os que um README torceu pra existir.

O ValorBrain conversa com qualquer cliente MCP e qualquer cliente HTTP. As páginas abaixo são as combinações que nós mesmos rodamos ou para as quais publicamos instaladores. Os passos de conexão têm uma fonte única, o connect.md, repetida no Começo rápido.

Conectar

O caminho canônico até um vbm_ funcionando, em até três comandos.

Claude Code

claude mcp add --transport http com bearer vbm_, ou stdio.

Codex

codex mcp add com --bearer-token-env-var VALORBRAIN_MCP_TOKEN.

Gemini CLI

httpUrl em ~/.gemini/settings.json.

Cursor / Windsurf

~/.cursor/mcp.json com bearer vbm_, ou OAuth DCR.

VS Code

.vscode/mcp.json com type http.

Devin

MCP personalizado com HTTP e OAuth: cada pessoa entra como ela mesma.

Grok

Templates de harness + stdio pela CLI.

Hermes

Plugin MemoryProvider nativo.

OpenClaw

Plugin de slot memory.

ZCode

Plugin de marketplace com hooks e uma skill.

Conectores

Notion, Drive, Slack, GitHub, Linear, HubSpot, Jira e Granatum: BYOK, planos pagos. E o custom connector do claude.ai.

Hospedado vs on-premise

Hospedado (comece por aqui): nenhum engine na sua máquina. O harness fala com o MCP em https://mcpbrain.valor.digital/mcp com um token vbm_ (o mcp_token do signup, ou um criado em Settings → MCP tokens), ou com a REST em https://valorbrain-api.valor.digital, com o mesmo vbm_ ou com a chave legada vb_agent_ (a api_key do signup). O MCP aceita só vbm_: uma chave vb_ no MCP volta 401 wrong_credential_type.

Qualquer cliente que só fala stdio usa npx -y @valorbrain/cli mcp como comando do servidor. A instalação completa com regras e hooks, opcional, é npx -y @valorbrain/connect@latest --token <vbm_…>.

On-premise (Enterprise): o engine na sua rede é parte do plano Enterprise — não existe versão comunitária ou self-service, nem docker compose up público; a implantação é acompanhada pela nossa equipe. O que o Enterprise inclui.

O loop de qualidade (todo harness)

Consulte antes de responder — a memória manda na operação; os dados de treino, não.
Declare o que você usou — memory_used com os docids em que você se apoiou. Quando o humano confirmar ou corrigir, passe verdict.

Se um README mandar rodar valorbrain setup harness <name>, esse subcomando não existe na CLI publicada. Use a página daquele harness.