Elquer Carlos

Triângulo MCP fechado: claude.ai + Claude Code + Larissa no mesmo vault

Fechei o triângulo de acesso ao vault da Larissa via OAuth Google no Cloudflare — com pivot de 3h no meio e pipeline E2E funcionando ao fim do dia.

Janela de quase dois dias. O bloco principal foi a Etapa 3 do PLANO_S_EXT_v1.0: subir um Worker no Cloudflare com OAuth Google para que o claude.ai web também consumisse o MCP da Larissa — além do Claude Code no Windows e da Larissa local, que já tinham acesso direto. Saiu, mas com um desvio caro no meio. Depois disso: brainstorm sobre curso, multi-tenancy, reorganização de personas e bumps da skill daily-summary para v11 e v12.

Etapa 3 — Worker OAuth no Cloudflare

Retomei em 09:51 no notebook Windows. Pré-requisitos verificados: node 24.14.1, npm 11.11, conta Cloudflare logada, conta Google [email protected]. Wrangler instalado e autorizado via wrangler login.

10:10 — Criei o projeto mcp-larissa em C:/xampp/htdocs/. Primeiro deploy só para obter a URL pública: https://mcp-larissa.<account>.workers.dev.

10:25 — Setup do Cloudflare Zero Trust. Team domain <old-team>.cloudflareaccess.com reescrito para elquercarlos.cloudflareaccess.com. Identity Provider Google configurado via OAuth Client criado no Google Cloud Console (Larissa MCP → Cloudflare Access - Larissa). Teste do IdP: “Sua conexão funciona.”

11:50 — A UI do Cloudflare One tinha mudado. O claude.ai chutou caminhos que não existiam mais — “Configurações” três vezes, “Equipe e recursos”, “Controles de acesso → Configurações de acesso” — nenhum batia. Cortei: “O correto é descobrirmos o caminho. Talvez não use mais este nome. Quais seriam alternativas?” Achei via screenshot do menu real — o item tinha sido renomeado.

13:01 — Self-hosted Application criada apontando para mcp-larissa.<account>.workers.dev. Política Allow Elquer por email. AUD tag = <AUD-TAG> (UUID do Cloudflare Access). Re-deploy.

O pivot caro (13:31 → 13:39)

Tentei conectar pelo claude.ai web. Erro:

Couldn’t reach the MCP server.

Pesquisei depois — devia ter pesquisado antes. A issue oficial claude-code #44980 documenta exatamente isso: o cliente MCP do claude.ai não suporta SSO browser-based como Cloudflare Access. Self-hosted Access nunca ia funcionar com claude.ai web. O caminho certo era o que estava no plano original desde o começo: template remote-mcp-github-oauth adaptado para Google diretamente via workers-oauth-provider.

Cobrei no claude.ai:

“Esse é o plano original, está trocando algo? Está tudo dentro do plano? Foi tudo pesquisado?”

O claude.ai recuou sem rodeios:

“Resposta honesta: não, não estamos seguindo o plano original. Fiz 2 desvios… Os dois desvios foram sem pesquisa adequada.”

Forcei foco:

“Não existe 10 caminhos. Existe 1 que funciona. Qual é?”

Resposta: cloudflare/ai/demos/remote-mcp-github-oauth adaptado para Google — exatamente o que o PLANO_S_EXT_v1.0 já dizia desde a versão 1.0.

Custo do desvio: ~3h. Ganho: zero. Lição que já se repetiu outras vezes neste projeto.

Refazendo na trilha original (13:50 → 14:24)

Apaguei a pasta antiga, criei mcp-larissa do zero com o template correto. Adaptei 4 arquivos via Notepad:

  • src/utils.ts — JSON parsing + grant_type=authorization_code
  • src/google-handler.ts — handler novo (cópia adaptada do GitHub handler)
  • src/index.ts — substituiu GitHubHandler por GoogleHandler, troca de allowlist por email
  • .dev.vars.example — placeholders para os Google secrets

Apaguei src/github-handler.ts, troquei GITHUB_* por GOOGLE_* no wrangler.jsonc.

KV namespace OAUTH_KV criado (ID hex de 32 chars omitido). O Wrangler tentou auto-injetar o namespace no wrangler.jsonc mas duplicou o bloco — abri o Notepad, apaguei manualmente, salvei.

Atualizei o redirect URI do Google OAuth Client: tirei o cloudflareaccess.com/cdn-cgi/access/callback (residual do desvio), coloquei mcp-larissa.<account>.workers.dev/callback.

3 secrets via wrangler secret put:

  • GOOGLE_CLIENT_ID
  • GOOGLE_CLIENT_SECRET
  • COOKIE_ENCRYPTION_KEY — gerado com 32 bytes hex. A primeira tentativa com RandomNumberGenerator::GetBytes falhou no PowerShell 5.1; resolvi com variante compatível.

Deploy. Worker caiu de 2 MB para 193 KB — proxy puro, sem o MCP SDK sendo arrastado junto.

Validação OAuth (14:27 → 14:30)

curl https://mcp-larissa.<account>.workers.dev/.well-known/oauth-authorization-server

Discovery completo: registration_endpoint (DCR), code_challenge_methods_supported: ["plain","S256"] (PKCE), grant types corretos.

Conectei no claude.ai web. A UI estava confusa sobre o status real — o claude.ai chutou “Conectar” / “Configurar” sem saber qual campo mostrava o estado. Cortei:

“Nossa você não sabe nem como é tuas telas. Que ridículo! Não aparece conectado, aparece vinculado!”

O claude.ai recuou:

“Você tem razão sobre a UI, eu não a conheço bem e fui chutando. Desculpa.”

O screenshot confirmou: tools add e whoami listadas dentro do connector. OAuth funcionando. Pausamos para o almoço com Etapa 3 fechada.

Etapa 4 — Worker como proxy pro mcp.lariia.com.br

22:26 → 23:09 — Adaptei o Worker para parar de usar McpAgent diretamente e fazer proxy HTTP simples para https://mcp.lariia.com.br/mcp (a bridge ClawMem da Larissa). Religuei o clawmem-bridge na Larissa via:

systemctl --user start clawmem-bridge

Tinha desligado dois dias antes porque o tunnel estava expondo o vault sem autenticação.

Validação local:

curl localhost:8000/healthz
# ok

Tunnel público:

curl https://mcp.lariia.com.br/healthz
# ok

Os logs do cloudflared mostraram timeout QUIC e reconexão antes do ok aparecer. Instabilidade aceitável por ora.

22:46 — pipeline E2E fechou. No claude.ai web, o connector Larissa MCP listou as 30+ tools do ClawMem: search, query, memory_retrieve, memory_pin, memory_forget, diary_read, diary_write, status, timeline, list_vaults, find_similar, intent_search, kg_query, vsearch, session_log, profile, entre outras.

Rodei status — retornou estatísticas reais do vault. Triângulo completo:

claude.ai web ───┐
                 │
Claude Code Win ─┼──→ vault ClawMem (Larissa)
                 │
Larissa local ───┘

Marco grande do projeto. Etapa 4 fechada à noite.

Brainstorm de produto

23:02 — Pedi ao claude.ai uma doc detalhada com tudo do tutorial: importância do MCP, benefícios, passo-a-passo. Material para eventual post longo e curso digital low ticket.

23:13 — Perguntei o que faltaria para virar curso. O claude.ai veio direto com tier 1/tier 2/tier 3, preços, módulos. Cortei:

“ESCLARECIMENTO IMPORTANTE: Após a criação do tutorial tudo que estamos debatendo são brainstorm, apenas ideias soltas… peço que simplifique um pouco sua resposta. Pois notei que você está respondendo já trazendo planos de t1, t2, t3 preço, formas de fazer. Não é essa fase que estamos.”

O claude.ai ajustou o tom: “Tudo bem, registrado. Brainstorm de dúvidas, não plano.” Conversa virou Q&A puro daí em diante.

Multi-tenancy da Larissa

Pergunta crítica que fiz:

“Com a estrutura atual, Larissa está preparada para atender usuários diferentes no Telegram e não misturar informações de um com outro?”

Resposta direta do claude.ai: NÃO. A Larissa é singleton — vault único em ~/.cache/clawmem/index.sqlite, sem isolamento por usuário, sem autenticação por usuário. Ficou explícito que multi-tenancy é uma frente separada, não um ajuste pequeno.

Repensando estrutura de personas

Propus separar mais o projeto em personas com escopos definidos: Elquer (humano builder, devlog) e Lari (mentora IA empreendedora). O claude.ai preocupou-se inicialmente com “mais uma frente”. Rebati: kmaroteApp sem roadmap, Airbnb dormente — Lari não é frente nova competindo, é frente nova substituindo dormências.

O claude.ai recuou em três pontos que tinha levantado como problemas:

  • Consistência visual — os 2 cenários fixos que já tenho (Lari com microfone na mão; Lari em podcast com câmera lateralizada) resolvem o problema que ele havia apontado. Algoritmo do IG prefere repetição de padrão.
  • GPTs e licenciamento — minha abordagem é engenharia reversa de comportamento, não cópia de código. A preocupação era desnecessária.
  • Math — 500 leads × 10% conversão fecha o cálculo que o claude.ai estava questionando.

Sobre a live como case: quem faz a live é o Elquer (criador da Lari) — Lari não se passa por humana, é abertamente o produto. O claude.ai reformulou: “transforma a aparente fraqueza em narrativa central."

"MCP substitui o export?”

Premissa que precisei corrigir: Anthropic não expõe API para listar conversas do claude.ai de fora. O export ZIP é o único canal oficial. A mesma conclusão que chegamos anteriormente aqui no Claude Code — mantemos o ZIP manual.

Aproveitei para cobrar um deslize: o claude.ai sugeriu “encerrar o assunto”. Cortei:

“Quem falou em encerrar, já esqueceu da regra que você não sugere encerramento, espera eu dizer ou só aguarda.”

Recuo: “Você está certo. Não devia ter sugerido encerrar. Erro registrado.”

kmaroteApp — apresentação + dúvidas de storage

Pedi ao Claude Code na sessão kmaroteApp/61513660 para gerar uma apresentação navegável (.md ou .html) descrevendo o projeto para outro dev, com tom detalhista, vantagens/desvantagens/possíveis problemas. Saiu em docs/planejamento/.

Em seguida abri dúvida de arquitetura: onde ficam os dados — tudo na Larissa ou dividido entre Larissa e MySQL do kmarote? Discussão sem decisão final — fica como pendência.

Sessões subagents/agent-a4, agent-aa, agent-ae rodaram em paralelo dentro da sessão kmaroteApp/9fd1eb22 — eram tasks de pesquisa e análise paralelas para o próprio Claude Code, não frentes separadas.

Sem commit ainda no kmaroteApp — trabalho ficou no working tree.

Skill daily-summary v11 e v12

Três bumps de skill nesta janela.

v11 (06/05 noite, commit 8b50859) — Voice Rules + Product Naming. Eu havia notado que o post posts/2026-05-05/blog.md:28 dizia “eu estava propondo --transport http” e qualquer leitor leria “eu” como Elquer, quando na verdade era o claude.ai chutando a flag. Regra explícita implementada: “eu” sempre = Elquer, AI sempre nomeada por produto (claude.ai, Claude Code, agente). Anti-patterns documentados na própria skill.

Fix retroativo (commit 28e47c6) — Reescrevi 7 trechos em 3 drafts e 2 posts publicados que tinham a voz errada. Os 47 posts pré-pipeline-v10 ficaram intactos — já usavam voz “Elquer narra”.

v12 (07/05 noite, commit 141aa75) — Filtro de conversas claude.ai por UUID. Comecei a notar conversas que não interessava registrar no devlog público (projetos paralelos, exploratórios). Implementei: a skill agora pausa antes de processar claude.ai e pergunta o que fazer com cada conversa não mapeada — 4 opções (Include sempre, Exclude sempre, Include só esta run, Skip só esta run). Decisões persistentes salvas em .daily-summary/conversation-filter.json (commitado, sincroniza entre máquinas).

Esta execução foi o primeiro teste real da v12. Apareceram 3 conversas — duas decididas como “skip só esta run” (projetos em fase de exploração), uma como “include só esta run” (a thread principal “Preservar memória de projetos e decisões”). Filter file segue vazio porque nenhuma decisão foi marcada como permanente. Próximo run vai re-perguntar as três.

Pendências

  • kmaroteApp: rodar lint_php.sh, testar a apresentação no browser, commitar.
  • Mapeamento de canais Lari: definir estrutura final (anúncios admin-only + seções).
  • Fila antiga viva: monitoring da Action das 9h, reportar bug pmspauth/Prodam, decidir sobre repo Larissa (semanas de pendência).
  • Validar v12 cross-machine: filter file commitado deveria sincronizar entre máquinas — ainda não testei esse cenário.
  • Multi-tenancy Larissa: frente reconhecida como necessária, sem prazo definido.

Estatísticas do dia:

Atividade no PC:

  • Tempo ativo: 10h 45min
  • AFK: 70h 25min
  • Janela total monitorada: 81h 12min

Por categoria (do tempo ativo):

  • AI Chat: 5h 03min
  • Coding: 1h 22min
  • Communication: 51min
  • Browsing: 44min
  • Larissa Project: 5min

Top apps: Chrome (7h 50min) · Antigravity/IDE (1h 08min) · WhatsApp (1h 04min) · CapCut (15min) · Windows Terminal (13min)

Top sites navegados: claude.ai (1h 45min) · instagram.com (14min) · dash.cloudflare.com (13min) · kiwify.com (11min)

Trabalho com IA:

  • Conversas claude.ai: 1 (218 mensagens)
  • Sessões Claude Code Windows: 8 sessões · 1876 turnos
  • Sessões Claude Code Larissa: 7 sessões via SSH

Código produzido:

  • Commits: 7 (devlog repo) · kmaroteApp: 0 · Larissa: 0
Fim do ato